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基于视频图像的电力设备缺陷检测技术是实现电力智慧运维的关键技术之一,可解决电力设备故障自动诊断、主动预警和在线运维中存在的外部缺陷智能识别问题,减少人力资源浪费,提高电力系统巡检智能运维的频率与效率,从而弥补传统输变电设备巡检运维方式的不足。该文详细综述了当前典型的基于视频图像的输变电设备缺陷检测算法及图像处理技术,分析了传统图像处理方法及深度学习方法在电力设备缺陷检测领域应用的优缺点,总结了当前算法应用及开发平台的现状,指出了基于视频图像的输变电设备缺陷检测技术存在的问题,并展望了未来发展方向。 相似文献
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针对变电站悬挂异物检测任务中异物形状多样、周围环境条件复杂,现有算法检测的准确率较低的问题,提出一种改进的Faster-RCNN目标检测方法,对变电站悬挂异物进行检测.将Faster-RCNN结合特征金字塔和可变性卷积,形成了改进的Faster-RCNN目标检测方法,扩展了Faster-RCNN网络结构对输入图片中不同尺度语义信息的读取,提升了网络对小目标的检测能力.采用了变电专业设备典型缺陷图像识别竞赛中的悬挂异物图像数据进行仿真实验,并与原有Faster-RCNN算法进行对比,实验结果验证了所提出方法的有效性,算法识别准确率得到提高,在真实样本中表现好,可有效应用于变电站巡检机器人系统中. 相似文献
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