一种基于YOLOV5—CMW的输电线路绝缘子缺陷检测的方法.pdf

一种基于改进YOLOv5卷积神经网络的绝缘子缺陷检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819804 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110200871.8 (22)申请日 2021.02.23 (71)申请人西北工业大学地址

2023-06-06 约2.18万字 20页立即下载

基于无人机的输电线路绝缘子缺陷检测.docx 基于无人机的输电线路绝缘子缺陷检测 基于无人机的输电线路绝缘子缺陷检测 一、无人机在输电线路检测中的应用概述随着科技的进步，无人机技术在各个领域得到了广泛的应用，特别是在电力行业，无人机已经成为输电线路巡检的重要工具。输电线路作为电力系统的重要组成部分，其安全稳定运行对整个电网的可靠性至关重要。传统的输电线路巡检方式主要依赖于人工巡检，这种方式不仅效率低下，而且存在一定的安全风险。无人机技术的引入，为输电线路巡检提供了一种更为高效、安全的方式。 1.1无人机技术的优势无人机具有机动灵活、操作简便、成本相对较低等优点，能够快速到达人工难以到达的区域进行巡检。此外，无人机搭载的高清摄像头和传感

2024-09-16 约3.99千字 11页立即下载

基于改进YOLO的输电线路绝缘子缺陷检测.pdf 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文基于改进YOLO的输电线路绝缘子缺陷检测摘要 输电线路作为我国电力系统主要的运输方式，其安全、可靠的运行对于电力系统的稳定运行有着至关重要的作用。由于我国高压输电线路长期暴露在露天环境，输电线路各个组件极易受到环境影响而发生故障，轻则造成电路传输受阻，重则使电路传输系统瘫痪，严重影响电路系统的安全稳定运行。随着巡检机器人（PTLIR）、无人机（UAV）技术的成熟以及人工智能的快速发展，国内已经达到输电线路巡检的智能化。但是航拍图像的检测仍然使用人工筛查的方法，耗费大量人力与时间。因此针对海量输电线路图像进行缺陷的智能检测与识别研究具有重要意义。基

2025-06-12 约10.32万字 73页立即下载

2025-03-16 约2.89万字 40页立即下载

基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测算法研究.pdf 摘要 绝缘子是输电线路中的重要组成部分，其功能是在传输电流的同时防止电流通过塔架和地面发生泄漏，起到绝缘和支撑的作用。因此，定期检测绝缘子的状态并及时发现和处理绝缘子的缺陷是非常重要的。随着科技的进步，无人机和智能图像识别技术正逐步代替人工巡检，然而，由于采集的图片中存在绝缘子目标小、遮挡目标比较多、背景复杂等多种复杂情况，给绝缘子缺陷检测带来较大的困难。本文基于改进 YOLOv5s（YouOnlyLookOnceVersion-5s）进行输电线路绝缘子缺陷检测，在提升模型检测性能与模型轻量化两方面进行改进并进行实验，使其分别适配于不同的应用场景，最后设计了输电线路巡检系统，使本文

2025-03-25 约8.99万字 70页立即下载

基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测算法研究.docx 基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测算法研究一、引言随着电力系统的发展，输电线路的安全稳定运行对电力系统的可靠性至关重要。绝缘子是输电线路中不可或缺的组成部分，其性能的优劣直接关系到电力系统的安全运行。因此，对输电线路绝缘子进行定期检测和维护显得尤为重要。传统的绝缘子缺陷检测方法主要依靠人工巡检，但这种方法效率低下，且易受人为因素影响。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的绝缘子缺陷检测算法成为了研究的热点。本文旨在研究基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测算法，以提高检测效率和准确性。二、相关工作在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）在图像处理方面取得了显著的成果。CNN能够自

2025-03-06 约4.05千字 8页立即下载

基于Faster R-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究.docx 基于FasterR-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究一、引言随着电力系统的快速发展，输电线路的维护和检修工作显得尤为重要。其中，绝缘子是输电线路中不可或缺的组成部分，其性能直接关系到电力系统的安全稳定运行。因此，对输电线路绝缘子缺陷的检测成为了电力行业的重要任务。传统的绝缘子缺陷检测方法主要依赖于人工巡检，但这种方法效率低下，且易受人为因素影响。近年来，计算机视觉和深度学习技术的发展为绝缘子缺陷检测提供了新的解决方案。本文基于FasterR-CNN算法，对输电线路绝缘子缺陷检测进行研究。二、FasterR-CNN算法概述 FasterR-CNN是一种用于目标检测的深度学习算法，其核

2025-03-19 约小于1千字 2页立即下载

基于Faster R-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究.docx 基于FasterR-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测研究一、引言随着电力系统的快速发展，输电线路的维护和检修工作显得尤为重要。其中，绝缘子是输电线路中不可或缺的组成部分，其工作状态直接影响到电力系统的安全运行。因此，对输电线路绝缘子缺陷的检测成为了维护工作的重点。传统的绝缘子缺陷检测方法主要依赖人工巡检，不仅效率低下，而且易受人为因素影响。近年来，计算机视觉和深度学习技术的发展为绝缘子缺陷检测提供了新的解决方案。本文提出了一种基于FasterR-CNN算法的输电线路绝缘子缺陷检测方法，旨在提高检测效率和准确性。二、FasterR-CNN算法概述 FasterR-CNN是一种目标检测算法

2025-05-07 约4.39千字 9页立即下载

基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测算法研究.docx 基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测算法研究一、引言在现代化电网的建设和运行过程中，输电线路的安全运行直接关系到整个电力系统的稳定性与可靠性。作为电网的重要部件，绝缘子承受着大量的环境压力与老化因素的影响，容易发生缺陷问题，严重地影响着电网的稳定运行。因此，对输电线路绝缘子进行缺陷检测，是保障电网安全运行的重要手段。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测算法研究成为了研究的热点。二、研究背景与意义随着电力行业的发展，传统的人工巡检和检测方式在效率、精度等方面都显得力不从心。传统的绝缘子检测方法多采用肉眼观测、专业设备检查等手段，这些方法不仅效率低下，而

2025-05-08 约4.56千字 9页立即下载

一种基于端到端算法的绝缘子缺陷检测的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113409249 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 202110535243.5 (22)申请日 2021.05.17 (71)申请人上海

2023-06-21 约9.33千字 9页立即下载

基于改进YOLOv5的高压输电线路巡检目标检测方法.docx 基于改进YOLOv5的高压输电线路巡检目标检测方法 一、引言随着电力行业的快速发展，高压输电线路的巡检工作显得尤为重要。传统的巡检方式主要依赖人工进行，不仅效率低下，而且易受环境因素影响。因此，研究一种高效、准确的目标检测方法成为了高压输电线路巡检的关键。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的成果，其中YOLOv5算法以其优越的性能备受关注。本文提出了一种基于改进YOLOv5的高压输电线路巡检目标检测方法，以提高检测的准确性和效率。二、相关技术概述 2.1YOLOv5算法 YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一种实时目标检测算法，其中YOLOv5是目前性能最好的版本

2025-04-14 约4.03千字 8页立即下载

一种输电线路绝缘子带电检测系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112798912 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202011632222.7 (22)申请日 2020.12.31 (71)申请人海南电网有限责任公司琼海供电局

2023-06-03 约1.14万字 11页立即下载

一种基于无人机电力巡线的架空输电线路绝缘子图像匹配方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116469018 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310357752.2 G06V 10/80 (2022.01)

2023-07-20 约2.31万字 17页立即下载

复杂场景下无人机巡检输电线路绝缘子缺陷检测技术研究.docx 复杂场景下无人机巡检输电线路绝缘子缺陷检测技术研究一、引言随着电力行业的快速发展，输电线路的维护和检修工作显得尤为重要。在众多巡检手段中，无人机技术因其高效、安全、灵活等优势，已成为输电线路巡检的重要工具。尤其是在复杂场景下，如何准确检测输电线路绝缘子缺陷，成为无人机巡检技术的关键问题。本文将针对这一关键问题，对复杂场景下无人机巡检输电线路绝缘子缺陷检测技术进行研究。二、无人机巡检技术概述无人机巡检技术是指利用无人机搭载高清摄像头、红外测温仪等设备，对输电线路进行巡检的技术。该技术具有高效、安全、灵活等优点，能够在复杂环境中对输电线路进行全面、实时的监测。同时，随着无人机技术的不断发展

2025-01-19 约4.74千字 9页立即下载

输电线路绝缘子多类型缺陷的边缘端智能检测算法研究.docx 输电线路绝缘子多类型缺陷的边缘端智能检测算法研究一、引言在现代化电网系统中，输电线路绝缘子起着至关重要的作用，它保障了电力传输的稳定与安全。然而，由于外部环境的影响和自身材料的老化，绝缘子可能会出现多种类型的缺陷，这些缺陷如果不及时发现和处理，将会对电力系统的正常运行构成威胁。因此，对输电线路绝缘子多类型缺陷的检测技术的研究显得尤为重要。本文旨在研究一种基于边缘计算的智能检测算法，以实现对绝缘子多类型缺陷的高效、准确检测。二、研究背景与意义随着智能化电网的快速发展，传统的绝缘子检测方法已无法满足现代电网的需求。传统的检测方法主要依靠人工巡检和定期维护，不仅效率低下，而且难以发现细微的缺

2025-04-23 约4.96千字 10页立即下载