【摘 要】
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传统架空输电线路绝缘子缺陷检测一般通过人工巡检方式进行。架空输电线路的数量增长使巡检规模更加庞大、巡检环境更加复杂，放大了传统绝缘子缺陷检测方法人力成本高、检测效率低的不足。无人机（unmanned aerial vehicle， UAV）等新型巡线方式依靠深度学习目标检测算法识别架空输电线路绝缘子缺陷，能够有效应对人工巡检的不足，是绝缘子缺陷检测的发展趋势。鉴于此，围绕架空输电线路绝缘子缺陷检测
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2020YFB0905900）；
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传统架空输电线路绝缘子缺陷检测一般通过人工巡检方式进行。架空输电线路的数量增长使巡检规模更加庞大、巡检环境更加复杂，放大了传统绝缘子缺陷检测方法人力成本高、检测效率低的不足。无人机（unmanned aerial vehicle， UAV）等新型巡线方式依靠深度学习目标检测算法识别架空输电线路绝缘子缺陷，能够有效应对人工巡检的不足，是绝缘子缺陷检测的发展趋势。鉴于此，围绕架空输电线路绝缘子缺陷检测场景，首先梳理常用的深度学习目标检测算法，比较不同算法的检测策略、检测精度与检测速度；然后结合云-边-端协同架构说明算法的改进需求与相应改进方法；最后展望了多类型缺陷识别、轻量化模型与小样本学习方面的研究趋势。
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