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非端到端输电线路缺陷部件识别框架
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摘要
当前,无人机拍摄高清图像已经逐步取代人工巡检成为输电线路巡检的主流方式,但是无人机巡检会产生大量高分辨率图像,这些图像需要人工进行判别,仍然具有较高的时间成本,同时误判率高。因此,开发出一种自动化的识别方法就变得迫在眉睫。本文基于深度学习方法提出了一种非端到端的输电线路缺陷部件识别框架。为自动化的输电线路巡检工作提供了一种可能的方案。
作者
阎光伟
刘彦志
机构地区
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《中国科技信息》
2022年第5期101-102,共2页
China Science and Technology Information
关键词
输电线路
高分辨率图像
深度学习
误判率
无人机巡检
自动化
高清图像
人工巡检
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
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