【摘 要】
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绝缘子自爆检测是无人机电力输电线路巡检的一项重要内容,准确、快速、自动寻找绝缘子自爆区域,能大量节省无人机巡检图像数据处理工作量,提高巡检的精度和效率。本文针对目前绝缘子自爆区域检测存在样本少、目标小且精度不高的问题,提出了一种融合深度学习的无人机巡检绝缘子自爆区域检测方法。该方法用大量绝缘子样本训练深度学习目标识别模型,在识别出绝缘子区域内利用计算机视觉方法对自爆区域进行检测。本文方法综合了深度
【机 构】
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国网山东省电力公司电力科学研究院,国网智能科技股份有限公司,航天图景（北京）科技有限公司
【基金项目】
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国网公司科技项目(No.5200-201916261A-0-0-00)资助。
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绝缘子自爆检测是无人机电力输电线路巡检的一项重要内容,准确、快速、自动寻找绝缘子自爆区域,能大量节省无人机巡检图像数据处理工作量,提高巡检的精度和效率。本文针对目前绝缘子自爆区域检测存在样本少、目标小且精度不高的问题,提出了一种融合深度学习的无人机巡检绝缘子自爆区域检测方法。该方法用大量绝缘子样本训练深度学习目标识别模型,在识别出绝缘子区域内利用计算机视觉方法对自爆区域进行检测。本文方法综合了深度学习检测复杂目标,以及计算机视觉无需大量样本且能够检测小目标的优点。实验表明:本文算法对缺陷的检测精度能
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