基于无人机机载AI模块的电力巡检技术
王昊1
丁国斌2
杨家慧1
1.南方电网数字电网研究院有限公司,广东 广州 5107002.广州致讯信息科技有限责任公司 研发部,广东 广州 510700
摘要：针对输电线路无人机巡检实时性和准确性的要求,深入研究了YOLOv3 目标检测算法在无人机巡检机载AI模块中的应用.利用将目标检测候选区选取和对象识别合二为一的YOLOv3算法,结合多尺度特征融合方式实现了目标检测的高准确性和实时优化,并采用残差块解决了模型退化问题.输电线路绝缘子检测结果表明:YOLOv3 算法平均精度可达 90%,相同条件下YOLOv3 算法平均处理速度约为Faster RCNN算法的3.2 倍,约为SSD算法的1.6 倍.
关键词：无人机巡检目标检测图像识别多尺度特征融合残差块输电线路实时性
分类号：TM744(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(61163113)
论文发表日期：2024-01-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 49-53 )
英文信息