基于深度学习目标检测的电力设备锈蚀缺陷检测算法

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为提升电网运维智能化水平,充分利用电网巡检图像,提高电力设备锈蚀缺陷检测结果的可信赖性。针对无人机巡检图像质量差异性较大的实际情况,介绍了考虑背景明亮度和Gamma变换的锈蚀检测方法。该算法能够在图片背景复杂、明亮度差别大、噪声污染等情况下,自适应地进行归一化处理,有效地识别锈蚀区域。以锈蚀率、锈蚀置信度和锈蚀热力图3种锈蚀考核指标,为运维人员提供全方位的锈蚀缺陷信息,确保电力设备安全稳定运行。
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