【摘 要】
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输电线路安全是保障我国经济平稳发展的基础,也是居民生活安全的重要保障。本文基于深度学习理论,针对输电线路关键部件缺陷识别方法展开研究,其主要研究内容及工作如下。本文首先概述了输电线路关键部件的主要缺陷分类,然后介绍卷积神经网络的主要组成部分,分析了基于深度学习的目标检测技术,制作了输电线路关键部件缺陷数据集,将数据进行预处理,突出部件缺陷目标位置。接下来以Tensorflow为平台,对输电线路中关
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输电线路安全是保障我国经济平稳发展的基础,也是居民生活安全的重要保障。本文基于深度学习理论,针对输电线路关键部件缺陷识别方法展开研究,其主要研究内容及工作如下。本文首先概述了输电线路关键部件的主要缺陷分类,然后介绍卷积神经网络的主要组成部分,分析了基于深度学习的目标检测技术,制作了输电线路关键部件缺陷数据集,将数据进行预处理,突出部件缺陷目标位置。接下来以Tensorflow为平台,对输电线路中关键部件的缺陷进行基于区域的两阶段目标识别,提出利用基于Inception-ResNet-V2特征提取网络的Faster R-CNN基础框架,分别对输电线路图像进行特征提取、目标定位和分类操作,对网络进行结构调整和参数优化,从而得到缺陷目标识别模型。该优化算法提高了网络模型对本文输电线路关键部件图像缺陷小目标的识别能力,通过实验结果对比分析本文方法具有较好的识别效果,识别准确度达到98.65%。为提高识别速度,本文对基于回归的单阶段目标检测技术SSD算法进行研究,提出了轻量级神经网络SSD-MobileNet-V1模型,并调整默认框的设定,将网络应用于输电线路缺陷目标识别中。与传统SSD算法进行对比,虽然识别精度稍有下降,但其检测速度是传统模型的速度2倍,完全满足实时性的需求。最后设计了基于Qt的输电线路关键部件缺陷识别系统软件,通过Qt中UI界面,完成了软件界面的布局与设计;实现选择本地图像、预处理以及保存的功能;通过对本文算法的调用,完成输电线路关键部件缺陷识别系统软件的设计及实现。
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