基于無人機影像深度學習算法的輸電線路缺陷智能識別技術(shù)研究

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摘要：使用無人機對輸電線路進行精細化巡檢可以顯著提高作業(yè)效率，采用單階段深度學習目標檢測算法可以快速從海量無人機圖像中識別出線路缺陷，進一步提高線路運維效率。鑒于此，提出了可泛化的輸電線路多缺陷檢測模型，研發(fā)了基于無人機影像深度學習算法的輸電線路主要缺陷智能識別軟件，即使用Yolov5目標檢測算法，利用無人機搭載光學相機獲取的可見光照片進行輸電線路主要缺陷智能識別，實現(xiàn)對絕緣子、金具、導(dǎo)線等主要缺陷的檢測。（剩余4458字）