湖北工业大学学报2022，Vol.37Issue(1) ：54-58.

面向无人机巡检的农村输电线螺栓锈蚀检测

RuRal Transmission Line Bolt Corrosion Detection Method Oriented to Drone Inspection

黄剑锋 王淑青 王年涛 张鹏飞 顿伟超 鲁濠
湖北工业大学学报2022，Vol.37Issue(1) ：54-58.
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面向无人机巡检的农村输电线螺栓锈蚀检测

RuRal Transmission Line Bolt Corrosion Detection Method Oriented to Drone Inspection

黄剑锋 1王淑青 1王年涛 1张鹏飞 1顿伟超 1鲁濠1
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作者信息

  • 1. 湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068
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摘要

针对农村地区输电线路螺栓锈蚀情况严重且不易检测的问题,提出一种利用深度学习目标检测网络的螺栓锈蚀检测方法,首先自制无人机图像数据集,然后利用二阶微分锐化和暗通道去雾对螺栓图像进行锐化和去雾处理,最后使用YOLOv5网络模型进行数据集的训练与测试,相比其他网络模型检测精度更高,其平均精度均值达93.6％.结果 表明,所提方法能够有效实现无人机巡检图像中螺栓部件的识别与锈蚀检测.

关键词

农村输电线/无人机图像/深度学习/螺栓/锈蚀检测

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出版年

2022
湖北工业大学学报
湖北工业大学

湖北工业大学学报

CHSSCD
影响因子：0.258
ISSN：1003-4684
被引量1
参考文献量2
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