[发明专利]基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202110637876.7 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113379699A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 包杨阳;陈田;张志成;沈贺;董二凤;文宁 | 申请（专利权）人： | 上海电机学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06T7/10;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 李庆 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法，包括步骤：S1：对无人机采集到的输电线路绝缘子图像依次进行预处理和数据增强处理；S2：搭建生成基于DeepLabV3+网络的图像语义分割模型，采用训练好的图像语义分割模型对输电线路绝缘子图像进行分割；S3：利用裁剪模块对得到的二值掩模图进行裁剪，裁剪获得绝缘子图片；S4：搭建基于YOLOV4算法的图像检测网络模型，利用训练好的图像检测网络模型对绝缘子图片进行缺陷检测。本发明的一种基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法，采用级联的绝缘子缺陷检测方法完成绝缘子的缺陷检测，可以实现输电线路绝缘子的实时巡检，并大大提高电力巡检的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 输电 线路 绝缘子 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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