[发明专利]一种基于深度学习的输电线路上玻璃绝缘子自爆检测方法有效
| 申请号： | 202010206878.6 | 申请日： | 2020-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN111462057B | 公开（公告）日： | 2023-02-21 |
| 发明（设计）人： | 杜启亮;黎春翔;田联房;邝东海 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/66;G06T7/70 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的输电线路上玻璃绝缘子自爆检测方法，通过无人机采集输电线路图像，使用深层Mask R‑CNN网络分割玻璃绝缘子串，并基于不变矩计算绝缘子串长轴的拟合直线方程。对裁剪后的玻璃绝缘子串图像使用浅层Mask R‑CNN网络进一步分割玻璃绝缘子片并计算质心位置。通过质心到拟合直线的距离判断玻璃绝缘子串的类型，并基于相邻质心的距离与距离阈值的比例定位自爆缺陷位置。本发明可以实现精确检测并定位玻璃绝缘子串的自爆缺陷位置，保障输电供电安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 输电线 路上 玻璃 绝缘子 自爆 检测 方法 | ||
【主权项】：
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