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基于无人机的配电导线断股缺陷检测系统设计与实现 被引量：6
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作者 李飞伟 郁云忠 +5 位作者 袁林峰 许超 陈佳煜 严文君 李俊 刘争 《测绘地理信息》 CSCD 2021年第4期132-135,共4页
配电导线的状态对用电需要和用电安全而言有着重要的意义,当配电导线处于断股状态时,将可能导致严重用电事故。传统断股检视方法常依赖于人工,费时费力。为此,本文设计与研发了一套基于无人机影像的配电导线断股缺陷实时在线检测系统。... 配电导线的状态对用电需要和用电安全而言有着重要的意义,当配电导线处于断股状态时,将可能导致严重用电事故。传统断股检视方法常依赖于人工,费时费力。为此,本文设计与研发了一套基于无人机影像的配电导线断股缺陷实时在线检测系统。该系统利用无人机获取配电导线影像,通过WiFi和WinSock机制完成影像数据传输;采用FCN网络而对获取的影像进行图像分割,仅保留导线信息。针对断股导线特有的图像特征,采用滑动窗口思想,沿导线轴向方向提取窗口内的图像特征参数,查找异常特征参数窗口,从而实现断股导向的自动检测。最后基于实测数据对系统的实验效果进行了验证.结果表明数据传输保持稳定、配电导线断股智能识别准确性高,所设计和研制的系统对配电导线安全检查有重要意义。 展开更多
关键词 无人机 导线断股检测系统 全卷积网络
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无人机图像配电导线断股检测的深度学习方法 被引量：2
2
作者 史建勋 金昊 +4 位作者 常明 姜振卫 李俊 刘争 俞渊 《测绘地理信息》 CSCD 2022年第4期61-66,共6页
配电导线的断股易导致断线事故,给用电需要和用电安全带来了极大的负面影响。传统人工检视方法费时费力,而基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)获取导线影像,利用全卷积网络(fully convolutional network,FCN)深度学习的方法进行... 配电导线的断股易导致断线事故,给用电需要和用电安全带来了极大的负面影响。传统人工检视方法费时费力,而基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)获取导线影像,利用全卷积网络(fully convolutional network,FCN)深度学习的方法进行配电导线断股快速准确检测可以事半功倍。首先,顾及断股图像空间低占比特点,利用卷积层代替池化层以减少细节损失,实现改进FCN网络架构构建;其次,通过图像变换方法增强原始数据集,提升网络泛化能力;然后,选用BReLU(bilateral rectified linear unit)激活函数,弥补常用激活函数存在的梯度弥散缺陷,提高准确识别率;最后以某电力配电导线巡检项目为例,训练、优化网络,并对UAV获取的图像进行检测,取得了93%的正确率。同时,对比分析了该方法与传统方法的检测效果,结果表明了在配电导线断股智能识别中该方法的鲁棒性和准确性显著占优。 展开更多
关键词 深度学习 无人机 导线断股 全卷积网络
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