《表4 变电站测试结果对比》

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《基于深度学习的变电站巡检机器人道路场景识别》

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为了验证本文所提出的网络在可有效的应用于实际变电站场景中，利用实际变电站巡检机器人采集的变电站道路场景图像对网络进行测试。根据巡检机器人采集的变电站道路场景视频，挑选出重复率较低的视频帧共2 430张，并将图像尺寸归一化为256×256；手动标注出待识别的目标，主要标注了6类:道路、杂草、石头、路坑、围栏以及背景；随机选择1 600张图像作为训练集，剩余的830张作为测试集；设置训练batchsize为4，在搭载Titan Xp的台式机上训练20 000次后再在NVIDIA Jetson TX2进行测试，测试结果如图4和表4所示。根据实验结果可以看出，本文提出的网络在变电站场景中实现了高效识别，同时与同类型网络SegNet-basic相比识别精度与效率都有较大提升。