【摘 要】
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经济发展离不开电力，输电线路巡检是确保电力正常供应的重要工作，基于深度学习的无人机（UAV）巡检故障检测可以有效提高巡检效率。提出了基于细粒度分类的多特征融合神经网络模型，该模型可以针对不易判断的目标逐步排除干扰，同时将目标区域限定在具体部件区域，从而实现对目标进行检测和分类。通过模型的多特征融合，可以获得较高的准确度，大大提高巡检效率。
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经济发展离不开电力，输电线路巡检是确保电力正常供应的重要工作，基于深度学习的无人机（UAV）巡检故障检测可以有效提高巡检效率。提出了基于细粒度分类的多特征融合神经网络模型，该模型可以针对不易判断的目标逐步排除干扰，同时将目标区域限定在具体部件区域，从而实现对目标进行检测和分类。通过模型的多特征融合，可以获得较高的准确度，大大提高巡检效率。
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