【摘 要】
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针对无人机或机器人获取的输电线路绝缘子图像,提出了一种基于深度学习图像识别框架(YOLOv2)网络的输电线路绝缘子在线识别与缺陷诊断模型,训练YOLOv2网络学习复杂背景下各种
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51277135)~~
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针对无人机或机器人获取的输电线路绝缘子图像,提出了一种基于深度学习图像识别框架(YOLOv2)网络的输电线路绝缘子在线识别与缺陷诊断模型,训练YOLOv2网络学习复杂背景下各种绝缘子的特征并准确识别,结合边缘检测、直线检测、图像旋转和垂直投影方法,对识别出各种状态的绝缘子进行缺陷诊断。输电线路巡检图像的仿真结果表明,所提出的绝缘子自动识别与缺陷诊断方法能迅速准确地从输电线路巡检图像中识别出绝缘子,并诊断出绝缘子是否破损以及缺陷位置,有利于提升输电线路智能巡检水平。
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