深度学习在输电线路工程验收智能缺陷识别中的应用

输电线路项目工程验收是工程建设过程中关键阶段之一,同时也是最后检验工程建设是否符合施工质量和设计指标的重要环节之一,输电线路工程覆盖面广风险因素复杂,因此输电线路工程的验收工作对电网的可靠稳定及安全有着重大意义,验收的工作效率及水平也关系到工程是否能按进度投产及减少运行单位巡检维护该项目的成本。针对如何提高输电线路工程验收工作效率、保证验收质量,提出了无人机立体智能验收应用平台,针对人工识别缺陷图像工作量大、效率低等问题,在输电线路工程验收缺陷识别模块中引入了深度学习技术,通过整合优化的R-FCN(Region-based Fully Convolutional Network)图像识别算法来对采集图像进行学习识别,实验证明该算法对常见典型缺陷如绝缘子自爆、异物鸟巢等准确率平均达到了90%,基本达到实用化水平,大大提高了验收图像缺陷识别的效率,提升了验收工作效率,保证了验收质量和准确度,在降低用人成本的同时实现线路工程验收智能化。