无人机图像识别技术在架空输电线路检修中的应用

随着电力需求的不断增长和电力设施规模的扩大,架空输电线路的安全运行和及时检修成为保障电力系统稳定供电的关键。传统的人工巡检方式存在效率低、安全风险大等问题,迫使电力行业寻求更为先进和高效的解决方案。基于此,介绍无人机图像识别技术,分析无人机图像识别技术在架空输电线路检修中应用的挑战,并提出针对性的策略,为架空输电线路检修工作的顺利实施提供参考。

输电线路缺陷无人机图像识别技术应用

基于无人机图像识别技术对输电线路缺陷识别有促进作用,具有高效率、低成本、便捷化等特点。无人机图像识别技术在输电线路缺陷识别中的应用,可保障输电线路的运行稳定性。因此,分析无人机图像识别技术的基本原理,利用深层卷积神经网络以及多目标识别算法,对输电线路缺陷的识别过程进行分析。实验测试分析证明,无人机图像识别技术在输电线路缺陷处理中的应用效果比较明显,可广泛应用到实际操作与缺陷分类识别分析中。

基于无人机图像识别技术的输电线路缺陷检测

随着电力行业的蓬勃发展,电网建设规模逐渐扩大。输电线路的散股、断股和绝缘子损坏等缺陷引起的输电故障,对企业、工 业生产造成了无法弥补的经济损失,也对人民日常生活带了极大的不便。因此,定期对输电线路进行安全巡检工作十分必要。

大田病虫害图像识别算法的联系与应用

近年来农作物病虫害情况呈加重态势,对粮食生产已构成直接威胁,提出了基于图像识别算法对大田作物进行病虫害数字化诊断与预警系统应用的方案设计,采用YOLOv3算法实现目标检测,引入卷积注意力模块(CBAM),通过无人机对大田作物的监测,以期提供可借鉴的方法。传统人工识别在大田信息检测上占很大劣势,其存在识别准确性低、效率低等严重缺陷,而若将图像识别算法与无人机相结合,用于检测农田,就会在降低病虫害发生概率的同时大大提高效率。经过多次实验研究,通过对无人机拍摄的大量图片进行检测对比,平均检测精度m AP从以往的60.3%上升到88.6%。监控系统利用CNN提取并融合深度光谱和局部空间特征,在大规模范围内进行精准监测。