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基于频率Transformer-CNN耦合的烟雾分割模型研究: 收藏
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引用; 《云南电力技术》2024年第3期52卷 55-63页; 作者：龙云峰周仿荣文刚杨泽文王开正云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明650217 昆明理工大学电力工程学院云南昆明650200; 本文深入开展了输电线路附近山火实时监测过程中图像的烟雾分割方法研究,有助于对图像中烟雾体积、扩散方向和源头等准确提取信息,这对制定应急预案具有重要意义。为此,提出了一种名为CFTNet的双分支分割模型。该模型将频率Transformer...; 本文深入开展了输电线路附近山火实时监测过程中图像的烟雾分割方法研究,有助于对图像中烟雾体积、扩散方向和源头等准确提取信息,这对制定应急预案具有重要意义。为此,提出了一种名为CFTNet的双分支分割模型。该模型将频率Transformer分支与CNN分支结合起来,优化了全局和局部特征的表示。此外,本文还设计了一个混合自注意力融合模块(HSAM),以高效地融合来自频率Transformer分支和CNN分支的信息。研究表明,该算法的性能优于其他主流分割方法。; 来源：详细信息评论

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