【摘 要】
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电力线自动巡检需要快速且准确的目标检测算法。传统算法如DPM由于精度不高难以满足要求,基于深度学习的两步法如Faster R-CNN虽然可以达到高精度要求,但是检测速度仍远不及实时标准。基于深度学习的一步法如YOLO、SSD同时实现了高精度和高速度。针对自动巡检的精度和速度需求,提出了基于YOLOv3的电力线多种关键部件的实时检测方法。构建了包含5种电力线关键部件的数据集,并在该数据集上应用YOL
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电力线自动巡检需要快速且准确的目标检测算法。传统算法如DPM由于精度不高难以满足要求,基于深度学习的两步法如Faster R-CNN虽然可以达到高精度要求,但是检测速度仍远不及实时标准。基于深度学习的一步法如YOLO、SSD同时实现了高精度和高速度。针对自动巡检的精度和速度需求,提出了基于YOLOv3的电力线多种关键部件的实时检测方法。构建了包含5种电力线关键部件的数据集,并在该数据集上应用YOLOv3实现了高精度实时检测。结果显示,本文所采用的方法在检测精度评价指标mAP上达到90.8%,检测速度
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