Abstract：
检测并及时修复输电线路的缺陷是电能安全输送的重要保障.针对现有检测方法存在效率低、对多尺度目标检测精度低、泛化能力差等不足,提出了一种基于无人机影像的无锚框输电线缺陷检测方法.该方法基于YOLO系列目标检测框架构建了一种无锚框的检测网络,设计了相匹配的正负样本分配方式,融入了多种优化策略,有效改善了现有方法的不足.实验结果表明,提出的方法能够同时对输电线的断股、散股、断线、烧伤和异物5种缺陷进行有效检测.相比于传统输电线缺陷识别方法和基于深度学习的缺陷检测方法SSD、Faster R-CNN、YOLOv4、YOLOv5,该方法的平均精度均值(mAP)达到78.31％,每秒传输帧数(FPS)为103.5 f/s,同时兼备检测的快速性和高精度,在5类输电线缺陷检测任务中均具有良好的性能.
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测控技术
ISSN： 1000-8829
Year： 2023
Issue： 3
Volume： 42
Page： 24-31
Cited Count：
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