【摘 要】
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输电线路稳定运行的前提是电力线路的部件正常工作,由于传统方法识别电路部件效果不好,导致对输电线路部件缺陷检测的准确性不佳,研究基于深度学习的输电线路部件缺陷检测.基于深度学习目标检测网络识别电路部件,避免了无关背景的干扰;在此基础上,利用输电线路图像增广数据,扩充更清晰的图像数据;改进非极大值抑制算法检测部件缺陷,去除冗余的检测框.经实验论证分析,设计方法对数据集分类检测具有有效性,对输电线路部件的缺陷检测准确性更高.
【机 构】
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广东电网有限责任公司机巡管理中心,广东广州 510000;南方电网数字电网研究院有限公司,广东广州 510700
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输电线路稳定运行的前提是电力线路的部件正常工作,由于传统方法识别电路部件效果不好,导致对输电线路部件缺陷检测的准确性不佳,研究基于深度学习的输电线路部件缺陷检测.基于深度学习目标检测网络识别电路部件,避免了无关背景的干扰;在此基础上,利用输电线路图像增广数据,扩充更清晰的图像数据;改进非极大值抑制算法检测部件缺陷,去除冗余的检测框.经实验论证分析,设计方法对数据集分类检测具有有效性,对输电线路部件的缺陷检测准确性更高.
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