基于样本偏移网络的输电线路设备缺陷检测方法.pdf

基于多任务学习的输电线路设备缺陷检测研究.docx 基于多任务学习的输电线路设备缺陷检测研究一、引言随着电力系统的快速发展和智能化水平的提高，输电线路设备缺陷检测成为保障电网安全稳定运行的重要环节。传统的输电线路设备缺陷检测方法主要依赖于人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以覆盖所有潜在缺陷。因此，研究一种高效、准确的输电线路设备缺陷检测方法显得尤为重要。本文提出了一种基于多任务学习的输电线路设备缺陷检测方法，旨在提高检测效率和准确性。二、研究背景与意义 输电线路设备缺陷检测是电力系统中重要的维护任务之一。准确、快速地检测出设备缺陷对于保障电网安全稳定运行具有重要意义。传统的检测方法主要依赖于人工巡检和定期维护，然而这种方法存

2025-01-27 约4.69千字 9页立即下载

一种基于级联网络的输电小金具缺陷检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114820437 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210255224.1 (51)Int.Cl.

2023-05-14 约1.06万字 9页立即下载

基于边缘计算的输电线路缺陷检测：方法创新与系统构建.docx 基于边缘计算的输电线路缺陷检测：方法创新与系统构建一、引言 1.1研究背景与意义在现代社会，电力作为一种不可或缺的能源，广泛应用于工业生产、居民生活、交通运输等各个领域，对社会的稳定运行和经济的持续发展起着关键作用。电力系统作为电力生产、传输、分配和使用的整体架构，其安全、稳定和高效运行直接关系到国计民生。而输电线路作为电力系统的重要组成部分，承担着将发电厂产生的电能远距离、大容量传输到负荷中心的重要任务，是电力输送的关键通道，被誉为支撑国家的“电力大动脉”。随着经济的快速发展和社会对电力需求的不断增长，我国架空输电线路的规模也在持续扩大。截至[具体年份]，我国[具体电压等级]及

2025-03-28 约3.63万字 29页立即下载

一种基于YOLOV5—CMW的输电线路绝缘子缺陷检测的方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117726592A (43)申请公布日2024.03.19 (21)申请号202311747212.1 (22)申请日2023.12.18 (71)申请人上海电机学院地址201306

2024-03-18 约9.61千字 11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

《基于深度学习的输电线路小金具缺陷检测》范文.docx 《基于深度学习的输电线路小金具缺陷检测》篇一一、引言随着智能电网的快速发展，输电线路的维护和管理变得日益重要。其中，小金具作为输电线路的重要组成部分，其状态直接影响到整个电力系统的安全运行。传统的输电线路小金具缺陷检测方法主要依赖于人工巡检和肉眼观察，这种方式效率低下，易受人为因素影响，难以满足日益增长的需求。近年来，深度学习技术的崛起为输电线路小金具缺陷检测提供了新的解决方案。本文将介绍一种基于深度学习的输电线路小金具缺陷检测方法，旨在提高检测效率和准确性。二、深度学习在输电线路小金具缺陷检测中的应用 1.数据集准备首先，需要准备一个包含正常和缺陷小金具的图像数据集。这些图像可以通

2024-10-14 约1.35千字 3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

一种输电线路关键部件缺陷检测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113344915 B (45)授权公告日 2022.05.13 (21)申请号 202110783270.4 (51)Int.Cl.

2023-06-20 约1.11万字 10页立即下载

一种基于辅助分类生成对抗网络的输电线路故障检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113406437 B (45)授权公告日 2022.03.08 (21)申请号 202110683616.3 CN 111864706 A,2020.10.30 (22)

2023-06-22 约2.03万字 17页立即下载

基于神经网络的无人机输电线路巡回检测的任务卸载方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117729584A (43)申请公布日2024.03.19 (21)申请号202311737703.8G01D21/00(2006.01)

2024-03-18 约1.18万字 7页立即下载

一种基于YN-Net卷积神经网络的输电线路障碍物检测方法.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 113392701 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110504527.8 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-20 约9.84千字 11页立即下载

基于小样本学习的表面缺陷检测方法.docx 基于小样本学习的表面缺陷检测方法 1.内容综述随着工业生产中产品表面质量的日益重要，表面缺陷检测技术也成为了研究热点。传统的表面缺陷检测方法往往依赖于大量的样本进行训练，但在实际应用中，由于样本采集困难、成本高昂，以及某些恶劣环境的影响，获取大量标注数据变得异常困难。基于小样本学习的表面缺陷检测方法应运而生，并在近年来得到了广泛的关注和研究。基于小样本学习的表面缺陷检测方法主要利用少量的样本信息来推断出整个缺陷表面的特性。这类方法通常通过提取样本的特征来进行分类或识别，进而判断表面是否存在缺陷。由于小样本学习能够有效地解决样本稀缺问题，因此在处理复杂场景下的表面缺陷检测时具有显著的优势。

2025-03-12 约1.13万字 23页立即下载

基于小样本学习的表面缺陷检测方法.pdf 基于小样本学习的表面缺陷检测方法 1.内容综述随着工业生产中产品表面质量的日益重要，表面缺陷检测技术也成为了研究热点。传统的表面缺陷检测方法往往依赖于大量的样本进行训练，但在实际应用中，由于样本采集困难、成本高昂，以及某些恶劣环境的影响，获取大量标注数据变得异常困难。基于小样本学习的表面缺陷检测方法应运而生，并在近年来得到了广泛的关注和研究。基于小样本学习的表面缺陷检测方法主要利用少量的样本信息来推断出整个缺陷表面的特性。这类方法通常通过提取样本的特征来进行分类或识别，进而判断表面是否存在缺陷。由于小样本学习能够有效地解决样本稀缺问题，因此在处理复杂场景下的表面缺陷检测时具

2025-05-21 约1.26万字 23页立即下载

一种基于地电位输电线路X射线带电检测方法.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 112834537 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110129050.X (22)申请日 2021.01.29 (71)申请人四川赛康智能科技股份有限公司

2023-06-04 约1.5万字 16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