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随着无人机巡检技术的发展,无人机拍摄的绝缘子图片数量呈指数增长,亟需一种高效的缺陷识别方法,为此提出一种改进后的深度学习方法。首先,采用多尺度特征融合方法改进传统的Faster R-CNN方法,实现绝缘子小目标的精准识别;然后,结合图像处理方法实现自爆绝缘子的识别和定位;最后,以某500kV输电线路采集的大量绝缘子图片作为数据集对方法进行验证。结果表明,所提方法适用于不同排列方式下的绝缘子缺陷检测,绝缘子自爆缺陷检测准确率为91.3%,检测效率较高。结果可为无人机巡检提供一定的技术支撑。