【摘 要】
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作为一个人口大国,我国对能源的需求量是十分巨大的,其中电力能源的需求首屈一指。而随着改革开放以后我国经济迅速地发展,我国电网规模也在不断扩大。而输电线路作为电能传输的一个重要载体,其安全稳定的运行是电能供应的重要保障。现实中,输电线路上的异物常常诱发生短路甚至火灾等事故,因此进行输电线路巡检是十分必要的。为了减轻电力工作人员的巡检负担,本论文对输电线路的异物检测算法进行研究,引入YOLOX-s网络
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作为一个人口大国,我国对能源的需求量是十分巨大的,其中电力能源的需求首屈一指。而随着改革开放以后我国经济迅速地发展,我国电网规模也在不断扩大。而输电线路作为电能传输的一个重要载体,其安全稳定的运行是电能供应的重要保障。现实中,输电线路上的异物常常诱发生短路甚至火灾等事故,因此进行输电线路巡检是十分必要的。为了减轻电力工作人员的巡检负担,本论文对输电线路的异物检测算法进行研究,引入YOLOX-s网络模型,并利用改算法进行检测软件的设计。本文主要工作如下:（1）利用数据增强方法对有限的异物初始数据集进行扩充,利用各种图像处理方法增加数据集的复杂性,为后续实验奠定基础。（2）利用YOLOX-s网络模型设计了输电线路异物检测算法。首先对YOLOX-s的各部分结构进行较为详尽的分析,随后在相同的网络训练策略下,将YOLOX-s网络模型与其他深度学习算法的检测效果进行对比。并将YOLOXs的置信度损失函数改进为Focal损失函数,且采用了ASFF机制。实验表明,在本文设计的数据集下YOLOX-s及改进的YOLOX-s的综合检测效果较好,准确性和实时性均可以满足。（3）设计了输电线路异物检测软件,该软件主要分为用户登录、模型更新、异物检测及历史数据模块四部分。用户登录便于用户管理软件,模型更新便于后续更新软件功能,异物检测作为软件的核心内容可以完成图片、视频以及调取摄像头进行检测,历史数据可以查看清理过往文件。经测试,软件的各模块内容都已实现。
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