| 基于双视卷积神经网络的输电线路自动巡检 |
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| 引用本文： | 戴永东,王茂飞,唐达獒,毛锋,仲坚,倪莎.基于双视卷积神经网络的输电线路自动巡检[J].电力科学与技术学报,2021,36(5):201-210. |
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| 作者姓名： | 戴永东 王茂飞 唐达獒 毛锋 仲坚 倪莎 |
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| 作者单位： | 国网泰州供电公司,江苏 泰州 225300;众芯汉创(北京)科技有限公司,北京 100089 |
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| 摘 要： | 卷积神经网络算法被广泛应用于输电线路自动巡检领域,但传统卷积神经网络电力缺陷识别模型的泛化能力较差.为此,提出一种融合双角度图像信息的卷积神经网络检测算法(CVR-RCNN),其利用2个视角可见光图像识别输电线路的常见缺陷.经实验测试,CVR-RCNN模型具有良好的鲁棒性,受试者工作特性(ROC)曲线下面积(AUC)值高达0.927,缺陷检测准确度较传统算法有显著提高.因此,CVR-RCNN能明显改善电力缺陷检测效果,可为无人机自动巡检输电线路提高准确稳定的算法架构.
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| 关 键 词： | 无人机巡检 输电线路缺陷 深度学习 卷积神经网络 |
Research on automatic inspection of transmission line based on cross-view convolution neural network |
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| DAI Yongdong,WANG Maofei,TANG Daao,MAO Feng,ZHONG Jian,NI Sha.Research on automatic inspection of transmission line based on cross-view convolution neural network[J].JOurnal of Electric Power Science And Technology,2021,36(5):201-210. |
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| Authors: | DAI Yongdong WANG Maofei TANG Daao MAO Feng ZHONG Jian NI Sha |
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