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基于改进DeepLabV3+的配电网规划区域地物分类
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：3373 K
标签： DeepLabV3+网络地物分类配电网规划
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文档介绍：基于无人机正射影像的地物分类为配电网规划可行区域的高效确定提供了潜在方案。针对DeepLabV3+地物分类训练速度慢、分割精度低等问题，提出了一种基于改进DeepLabV3+的无人机正射影像地物分类算法，使用轻量级的MobileNetV3网络替换DeepLabV3+的主干特征提取网络，大幅度降低模型参数量；并加入高效多尺度注意力机制（Efficient Multi-scale Attention，EMA），帮助模型识别大小地物特征，提高分割精度。应用配网规划区域的实测无人机航拍影像制备的数据集进行实验，结果表明，所提算法将模型的训练时间和参数量分别减少为DeeplabV3+的1/5和1/10，mIoU、PA和Kappa系数分别达到78.83%、89.00%和85.63%，验证了所提算法的可行性和有效性。
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