计算机工程与科学

作者：强梓林, 刘建国, 刘云峰, 卫栋, 强彦

单位：1.太原理工大学矿业工程学院，山西 太原 030600;2.国网晋城供电公司,山西 晋城 048000；3.太原理工大学信息与计算机学院，山西 太原 030600

关键词：电网图像数据,深度学习,图像检索,多任务学习,哈希编码,

基金：山西省电力公司科技项目（5205E0160009）

电网数据信息的准确检索在保障电网系统正常运行方面起着非常重要的作用。快速准确地从电网图像数据库中查找到与目标图像相似度高的图像可以有效地提高电网工作人员的工作效率，降低设备维护成本。针对传统检索方法检索精度低的问题，提出了一种基于时域-频域的端到端哈希编码方法。最后，在2个数据集上将该方法与最新的8种方法进行了比较，实验结果表明该方法是有效的。该方法创新性地结合了频域信息，以提高预测正确率，且结合了多任务学习和距圆损失来更加清晰地约束哈希编码任务的训练过程，使图像检索结果更加准确。

来源：2022年第10期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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