深度学习的输电线路关键部件检测研究

• 作者: 张卿洪
• 来源期刊: 电子世界
• 年，卷（期）: 2021,（24）
• 所属期刊栏目: 探索与观察
• 页码范围: 41-42
• 页数: 2页
• 语种: 中文

摘要

近年来,随着高压输电线路越来越广泛地被应用,输电线路上的故障检测实时性就会受到影响.受光照强度等多种自然条件因素制约,传统人工巡检方式会出现很多问题:不仅费时费力,还会导致图像故障判断错误或者漏判.伴随着深度学习的不断发展,通过操纵无人机搭载摄像机实现输电线路重要部件的识别检测将成为智能电网电力巡检的主流趋势.本文介绍了输电线路的关键部件的作用以及部件可能出现的故障,输电线路部件的多种检测方法,和输电线路数据集的获取与扩充,最后总结了无人机巡检输电线路并采集图像,通过深度学习进行关键部件检测的现实意义.