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基于无人机机载AI模块的电力巡检技术
被引量：
10
1
作者
王昊
丁国斌
杨家慧
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第1期49-53,共5页
针对输电线路无人机巡检实时性和准确性的要求,深入研究了YOLOv3目标检测算法在无人机巡检机载AI模块中的应用。利用将目标检测候选区选取和对象识别合二为一的YOLOv3算法,结合多尺度特征融合方式实现了目标检测的高准确性和实时优化,...
针对输电线路无人机巡检实时性和准确性的要求,深入研究了YOLOv3目标检测算法在无人机巡检机载AI模块中的应用。利用将目标检测候选区选取和对象识别合二为一的YOLOv3算法,结合多尺度特征融合方式实现了目标检测的高准确性和实时优化,并采用残差块解决了模型退化问题。输电线路绝缘子检测结果表明:YOLOv3算法平均精度可达90%,相同条件下YOLOv3算法平均处理速度约为Faster RCNN算法的3.2倍,约为SSD算法的1.6倍。
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关键词
无人机巡检
目标检测
图像识别
多尺度特征融合
残差块
输电线路
实时性
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职称材料
题名
基于无人机机载AI模块的电力巡检技术
被引量：
10
1
作者
王昊
丁国斌
杨家慧
机构
南方电网数字电网研究院
有限
公司
广州致讯信息科技有限责任公司研发部
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第1期49-53,共5页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61163113)。
文摘
针对输电线路无人机巡检实时性和准确性的要求,深入研究了YOLOv3目标检测算法在无人机巡检机载AI模块中的应用。利用将目标检测候选区选取和对象识别合二为一的YOLOv3算法,结合多尺度特征融合方式实现了目标检测的高准确性和实时优化,并采用残差块解决了模型退化问题。输电线路绝缘子检测结果表明:YOLOv3算法平均精度可达90%,相同条件下YOLOv3算法平均处理速度约为Faster RCNN算法的3.2倍,约为SSD算法的1.6倍。
关键词
无人机巡检
目标检测
图像识别
多尺度特征融合
残差块
输电线路
实时性
Keywords
UAV inspection
target detection
image recognition
multi-scale feature fusion
residual block
transmission line
instantaneity
分类号
TM744 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无人机机载AI模块的电力巡检技术
王昊
丁国斌
杨家慧
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024
10
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