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- [6] 基于深度学习目标检测算法的应用[D]. 杜凤麟.安徽大学 2018
- [7] SSD:Single Shot Multi Box Detector. Liu W,Anguelov D,Erhan D.et al. Conference on Computer Vision . 2016
轻量级YOLOV3的绝缘子缺陷检测方法
被引：72
|作者：
吴涛
[1
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王伟斌
[2
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于力
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]
谢蓓敏
[3
]
尹维崴
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]
王洪玉
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]
机构：
[1] 大连理工大学信息与通信工程学院
[2] 国家电网有限公司东北分部
[3] 国网吉林省电力有限公司检修公司
来源：
关键词：
无人机;
轻量级网络;
绝缘子定位;
缺陷检测;
实时检测;
D O I：
10.19678/j.issn.1000-3428.0053695
中图分类号：
TM216 [绝缘子和套管];
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
绝缘子是输电线路的重要组成部分,其能否正常工作直接影响电网的稳定运行。为此,研究了智能绝缘子缺陷检测方法。通过无人机的航拍图像制作数据集,利用K-means++算法确定先验框,基于YOLOV3检测架构构建一种改进的轻量级网络。实验结果表明,该方法提升了高清绝缘子的图像检测速度,且能够完成绝缘子定位及缺陷检测。
引用
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页数：6
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