【摘 要】
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利用无人机拍摄电力巡检图像，提高了样本数据采集效率，但随着航拍环境的变化，背景变得非常复杂，对比度降低，且干扰增多，同时巡检线路里程逐步加大，获取的图像文件数量剧增.在复杂背景下，实现电力部件的快速自动检测与标注是输电线路状态检测的关键技术问题，不仅需要高效的检测方法，同时还要求对目标特征的自动学习能力.针对传统机器学习中航拍图像目标标记数据资源稀缺、模型计算能力不足以及提取特征的鲁棒性等问题，本
【机 构】
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航天图景(北京)科技有限公司,北京101300 国网山东省电力公司电力科学研究院国家电网公司电力机
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利用无人机拍摄电力巡检图像，提高了样本数据采集效率，但随着航拍环境的变化，背景变得非常复杂，对比度降低，且干扰增多，同时巡检线路里程逐步加大，获取的图像文件数量剧增.在复杂背景下，实现电力部件的快速自动检测与标注是输电线路状态检测的关键技术问题，不仅需要高效的检测方法，同时还要求对目标特征的自动学习能力.针对传统机器学习中航拍图像目标标记数据资源稀缺、模型计算能力不足以及提取特征的鲁棒性等问题，本文采用Faster R-CNN方法对巡检图像电力小部件进行识别，研究了不同参数条件下对目标识别结果的影响，通过对比实验结果表明，该方法进行电力小部件的识别在实时性、准确率及鲁棒性等方面综合性能表现最佳，可以达到每张近80ms的识别速度和92.7％的准确率.
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