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深度学习的输电线路关键部件检测研究

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摘要摘要：输电线路作为国家电网基础设施建设的重要一环，保障其运行的安全稳定，不仅关系到电力系统的有效运行，更关系到国民经济的持续健康发展。随着电压等级的不断提高，输电线路巡检工作的重要性日益突出。为提高输电线路巡检效率，目前国家电网已大范围采用无人机对输电线路进行巡检。但在巡检过程中，关键部件是否出现故障，需要利用深度学习图像识别技术对无人机巡检采集到的海量图像数据进行离线分析来判断，这一巡检方式虽然识别精度较高，但由于数据采集与检测相分离，因而造成了发现故障的滞后性，因此研究满足边缘计算的关键部件检测算法，在无人机巡检采集图像过程中进行实时的检测是十分必要的。

DOI rdxl6905dl/5917349

作者王婷盛宝龙张程

机构地区内蒙古乌兰察布市集宁区内蒙古超高压供电公司输电管理一处内蒙古乌兰察布 012000

出处《当代电力文化》 2022年3期

关键词深度学习输电线路关键部件检测

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2022年05月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）