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基于卷积神经网络的输电线路金具缺陷检测方法(2022年04期 v.43 36-41+47页)

‖  文章供稿：裘瑾怡  任新新  陈希
‖  字体： [大] [中] [小]

2022年04期 v.43 36-41+47页

裘瑾怡1  任新新1  陈希2

（1.新昌县新明实业有限公司，浙江 新昌 312500 

2.长沙理工大学，湖南 长沙 410000）

摘要：针对架空输电线路长期处于恶劣、复杂的自然环境中，线路上的金具受气候、地形、外力作用等影响出现的不同类型缺陷，提出一种基于YOLO V3卷积神经网络的输电线路金具缺陷检测方法。通过YOLO V3卷积神经网络提取不同类型缺陷的特征，并对其进行适应性改进，识别与定位这些缺陷在输电线路上的位置，可提高检测的准确性和实时性，及时发现线路故障，确保输电线路安全稳定运行，提高输电线路巡检的效率和电网的智能化程度。

关键词：输电线路金具；YOLO V3卷积神经网络；缺陷检测

中图分类号：TP183              文献标识码：A             文章编号：1674-2605(2022)04-0008-07

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2022.04.008

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