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基于深度学习的无人机巡检架空输电线路金具锈蚀缺陷检测方法
被引量:
4
1
作者
张家盛
梁进兴
《湖南电力》
2022年第5期75-78,共4页
为了提升架空线路无人机巡检效率,提高架空线路金具锈蚀缺陷智能检测效率,提出了一种基于深度学习的巡检架空线路销钉缺陷检测方法。由于架空输电线路的金具锈蚀缺陷智能检测存在环境背景大、目标小、拍摄角度和拍摄光线差异大等特点,...
为了提升架空线路无人机巡检效率,提高架空线路金具锈蚀缺陷智能检测效率,提出了一种基于深度学习的巡检架空线路销钉缺陷检测方法。由于架空输电线路的金具锈蚀缺陷智能检测存在环境背景大、目标小、拍摄角度和拍摄光线差异大等特点,采用图像预处理算法拓充数据集,将MobileNet替换YOLO的主干特征提取网络来提升算法的泛化能力和鲁棒性,并用实际巡检图像进行实验测试。测试集验证中,当置信度阈值取0.5时,P为0.92、R为0.84、A_(P)为91.34%。结果表明,此方法对架空线路金具锈蚀缺陷有较好的检测效果,可以给设备健康状态评估提供参考。
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关键词
架空输电线路
深度学习
无人机巡检
金具锈蚀检测
图像处理
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职称材料
题名
基于深度学习的无人机巡检架空输电线路金具锈蚀缺陷检测方法
被引量:
4
1
作者
张家盛
梁进兴
机构
华中科技大学能源与动力工程学院
南方电网公司桂林供电局
出处
《湖南电力》
2022年第5期75-78,共4页
文摘
为了提升架空线路无人机巡检效率,提高架空线路金具锈蚀缺陷智能检测效率,提出了一种基于深度学习的巡检架空线路销钉缺陷检测方法。由于架空输电线路的金具锈蚀缺陷智能检测存在环境背景大、目标小、拍摄角度和拍摄光线差异大等特点,采用图像预处理算法拓充数据集,将MobileNet替换YOLO的主干特征提取网络来提升算法的泛化能力和鲁棒性,并用实际巡检图像进行实验测试。测试集验证中,当置信度阈值取0.5时,P为0.92、R为0.84、A_(P)为91.34%。结果表明,此方法对架空线路金具锈蚀缺陷有较好的检测效果,可以给设备健康状态评估提供参考。
关键词
架空输电线路
深度学习
无人机巡检
金具锈蚀检测
图像处理
Keywords
overhead transmission lines
deep learning
UAV patrol
metal fitting rust detection
image processing
分类号
TM755 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的无人机巡检架空输电线路金具锈蚀缺陷检测方法
张家盛
梁进兴
《湖南电力》
2022
4
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