【摘 要】
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当前电力巡检工作中，有大量缺陷需要人工观测可见光图像进行检测，工作量大、效率低下且容易受工作人员技能水平影响使检测效果参差不齐。为了应对这一问题，人们进行了大量研究以
【基金项目】
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国家自然科学青年科学基金（61703105，61703106）
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当前电力巡检工作中，有大量缺陷需要人工观测可见光图像进行检测，工作量大、效率低下且容易受工作人员技能水平影响使检测效果参差不齐。为了应对这一问题，人们进行了大量研究以求实现视觉检查的自动化，但远不能满足工程应用需要。本文首先介绍电力巡检可见光图像的来源，总结可见光巡检的内容及缺陷特点，将可见光图像视觉检查问题分解为两类问题：图像目标检测和图像测距；然后分别对两类问题的研究与应用现状进行综述，结合实验数据分析可见光巡检图像智能处理技术的发展趋势，探讨深度学习技术在该领域的应用前景；在此基础上，阐述进一步推进巡检图像智能处理所面临的挑战及可能的解决方案，并给出若干点建议。
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