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Semi-supervised learning-based satellite remote sensing object detection method for power transmissi

众所周知,随着电网的日益复杂,传统的输电塔人工测量方法已经失效,无法满足安全稳定运行的要求。尽管卫星遥感技术的发展为输电塔的高效稳定测量提供了新的前景,但仍有许多问题需要解决。由于恶劣的气候和成像设备的限制,遥感图像中的一些输电塔目标是模糊的,这使得生成数据集和实现高精度输电塔目标检测变得极其困难。为了进一步提高发射塔的检测精度,首次将基于暗通道先验的图像增强算法应用于遥感图像,提高了图像的可解释性。然后,考虑到增强图像中仍有一些传输塔无法手动标记,采用了一种基于伪标记的半监督学习方法来最大限度地利用现有数据。基于这一高质量的数据集,利用移动倒瓶颈卷积和可变形卷积构建了一个传输塔卫星遥感目标检测模型。最后,根据我国某地区的卫星遥感图像数据集进行了烧蚀和对比实验。实验结果表明,图像增强和半监督学习方法都能提高检测精度,与现有主流模型相比,该方法性能更好。

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