10.3969/j.issn.1674-2605.2022.04.008
基于卷积神经网络的输电线路金具缺陷检测方法
针对架空输电线路长期处于恶劣、复杂的自然环境中,线路上的金具受气候、地形、外力作用等影响出现的不同类型缺陷,提出一种基于YOLO V3卷积神经网络的输电线路金具缺陷检测方法.通过YOLO V3卷积神经网络提取不同类型缺陷的特征,并对其进行适应性改进,识别与定位这些缺陷在输电线路上的位置,可提高检测的准确性和实时性,及时发现线路故障,确保输电线路安全稳定运行,提高输电线路巡检的效率和电网的智能化程度.
输电线路金具、YOLO V3卷积神经网络、缺陷检测
43
TP183(自动化基础理论)
2022-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
36-41,47
