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摘要
基于计算机视觉的线夹孔洞定位是实现电网引流作业自动化的关键环节之一。线夹的中心螺杆作为线夹孔位的重要定位标志，对其进行自动化分割是实现线夹孔位定位的有效手段。为此提出了一种基于DeepLabv3+的线夹中心螺杆自动化分割方法，同时将DeepLabv3+的分割性能与主流卷积神经网络U-Net、SegNet和PspNet进行比较。结果显示，基于DeepLabv3+的分割方法对线夹中心螺杆的分割不但具有96.78%的总体精度，在敏感性和DICE相似性定量分析中也都表现较好。该方法能够实现线夹孔位的自动化定位，为实现电网引流作业自动化提供了一种行之有效的方法。
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