基于無(wú)人機(jī)機(jī)載AI模塊的電力巡檢技術(shù)

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摘要：針對(duì)輸電線路無(wú)人機(jī)巡檢實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求，深入研究了YOLOv3目標(biāo)檢測(cè)算法在無(wú)人機(jī)巡檢機(jī)載AI模塊中的應(yīng)用。利用將目標(biāo)檢測(cè)候選區(qū)選取和對(duì)象識(shí)別合二為一的YOLOv3算法，結(jié)合多尺度特征融合方式實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)檢測(cè)的高準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)優(yōu)化，并采用殘差塊解決了模型退化問(wèn)題。輸電線路絕緣子檢測(cè)結(jié)果表明：YOLOv3算法平均精度可達(dá)90%，相同條件下YOLOv3算法平均處理速度約為Faster RCNN算法的3.2倍，約為SSD算法的1.6倍。（剩余1585字）