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题名基于机器视觉的电力工程质量智能监控方法研究
被引量：2
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作者
韩智忠
谌阳
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机构
湖南华杰工程咨询有限公司
湖南省电力建设工程质量监督中心站
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出处
《电子设计工程》
2023年第8期133-137,共5页
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基金
国网湖南省电力有限公司2021年软科学研究项目(企管[2021]3号)。
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文摘
传统的电网基建工程通常采用光学摄像头进行监控拍摄,并由人工完成分析。针对该方式易受雨雪和环境光照的影响且无法准确判断线路铺设质量的问题,提出了一种基于机器视觉的电力工程质量监控方法。该方法使用双目摄像系统代替光学摄像头来完成输电线路的深度图像采集,采集到的图像中所包含的信息量大,硬件铺设成本也较低。同时使用YOLOv3深度框架对图像进行特征识别与分析,其能够自动、准确地识别输电线路的各个部件。实验结果表明,文中所设计的监控系统拥有较高的准确率,相比于其他对比算法,线路小部件的识别准确率有明显的提升,且算法具有良好的收敛性,训练速度快、效率高。
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关键词
电力工程质量监控
双目摄像头
深度视觉
YOLOv3
神经网络
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Keywords
power engineering quality monitoring
binocular camera
depth vision
YOLOv3
neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
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