【摘 要】
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针对现阶段电网输电通道数量庞大且地理位置复杂,人工巡检工作难度大、效率低的情况,提出了基于深度学习的输电通道危物辨识技术。该技术以输电通道上监控设备拍摄的图像数据
【基金项目】
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国网山东省电力公司科技项目(52061417015P)
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针对现阶段电网输电通道数量庞大且地理位置复杂,人工巡检工作难度大、效率低的情况,提出了基于深度学习的输电通道危物辨识技术。该技术以输电通道上监控设备拍摄的图像数据作为训练样本,采用基于深度学习概念下的卷积神经网络的目标检测技术,识别和判断输电通道及其周围环境中可能造成故障的危险物体,并在图像中标注出危险物体的种类和位置。以FasterR-CNN模型和Mobilenet_SSD模型作为网络模型进行验证,两者能够正确识别危险物体的概率分别为92.77%和89.09%,说明该技术具备实际应用条件。
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