【摘 要】
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由于电网规模增长,直升机、无人机巡线的大量应用,产生的航拍图像数量剧增,使输电线路关键部件视觉检测与运检人员数量配置的矛盾日益突出。虽然深度学习技术可显著提高目标
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61401154;61773160);河北省自然科学基金项目(F2016502101);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2018MS095)
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由于电网规模增长,直升机、无人机巡线的大量应用,产生的航拍图像数量剧增,使输电线路关键部件视觉检测与运检人员数量配置的矛盾日益突出。虽然深度学习技术可显著提高目标检测的准确率,但航拍巡线图像背景复杂,关键部件之间的相互遮挡,标注数据量较少等特点,限制了航拍输电线路关键部件视觉检测的工程应用。本文分析了深度学习中目标检测模型的现状,总结了基于深度学习的输电线路关键部件视觉检测方法的研究进展,并指出了构建输电线路关键部件图像数据库、建立专业的输电线路关键部件知识图谱以及将知识图谱与深度模型相融合对输电线路关键部件检测的重要性。
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