基于深度学习的GIS腔体内部异物分割

作者：郭民扬; 钟羽中^*; 赵涛; 佃松宜

来源：组合机床与自动化加工技术, 2023, (01): 152-156.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2023.01.034

• 语义分割
• 气体绝缘金属封闭开关设备
• 异物检测
• 四元数

针对机器人在清扫GIS腔体中由于光照强反射现象影响金属异物的视觉检测问题及嵌入式平台计算资源有限的挑战，提出一种轻量级网络QG-QDeepLabV3+用于GIS腔体内异物分割。通过四元数卷积神经网络保留像素彩色通道间相关性，减少网络参数量；同时提出QG(quaternion gabor) Attention机制，将异物多方向、多尺度细节特征与深度特征融合，以提高分割精度。实验测试结果表明，相比于现有先进算法网络参数量下降近71%,同时异物的分割轮廓以及分类识别准确率上有了较高提升。

• 单位
  四川大学