核心詞：ZR-VV22地埋 鎧裝電纜ZR-VV 阻燃 電力 電纜 
　　這些因素導致模型的泛化能力不足。在預測邊界框時,如圖1所示,每個網格還需要預測三個條件類別概率。基于此,我們手動標記了約700張無人機航拍照片作為訓練數據集。每個網格負責預測B邊界框和這些邊界框的置信度分數。邊界框由四個值確定:X、y、W和H。
　　1、使用無人機檢查輸電線路不受地理
　　使用無人機檢查輸電線路不受地理、氣候等因素的影響,節省了大量人力和物力。目前,大多數研究工作是手工設計特征,提取特征,然后設計分類器來區分絕緣子區域并確定位置。該置信度分數反映了模型對網格的預測:網格是否包含絕緣體,以及邊界框的坐標預測的準確性。同時,該網絡借鑒了NIN的思想,采用卷積核對特征圖進行壓縮。
　　2、傳統的目標檢測算法一般分為兩步
　　傳統的目標檢測算法一般分為兩步:首先,提取一定數量的目標候選框。具體的提取方法包括滑動窗口、選擇性搜索等;其次,根據一定的方法提取目標候選幀中的圖像,并對特征進行分類,以確定目標候選幀中是否存在對象。也就是說,對于每個網格,分別預測屬于背景、完整絕緣子和缺失絕緣子的概率。中國幅員遼闊,輸電線路往往需要穿越山川。
　　3、為了了解輸電線路的運行情況
　　為了了解輸電線路的運行情況,解決輸電線路的潛在隱患,電力部門已逐漸將手動線路檢查改為無人機線路檢查。本文在現有深度學習目標檢測框架Yolo的基礎上,設計了一種從輸入圖像直接到檢測結果的端到端絕緣子損耗檢測方法。坐標表示預測邊界框中心和柵格邊界之間的相對值,礦用電纜坐標表示預測邊界框的寬度和高度與整個圖像的寬度和高度之比。深度學習算法通常需要大量的標記數據來訓練模型。通過反向傳播算法,模型學習更好的參數,以適應從輸入到輸出的映射。如圖1a所示,首先將圖像劃分為SXS網格。如果該網格中沒有絕緣體,則置信度得分為0,否則應為預測邊界框和正式絕緣體邊界框的IOU。絕緣子損耗檢測的準確性和速度關系到輸電線路運行的穩定性。針對無人機航拍照片,提出了一種基于Yolo的絕緣子檢測算法。實驗結果表明,該方法能夠高效、準確地識別航拍照片中的完整絕緣子和缺失絕緣子,滿足工程應用的要求。與VGg網絡類似,該網絡主要采用3×3的方式,每次合用后信道數增加一倍。實驗結果的示例圖像如圖2所示。導線、桿塔等代表完整的絕緣子,方框表示缺失的絕緣子。錯誤檢測的主要原因是訓練數據集中的照片數量不足。當電網包含絕緣子時,預測其是否屬于完整絕緣子或缺失絕緣子的概率應最大。當電網不包含絕緣體時,預測其是否屬于背景的概率應最大。輸電線路中的絕緣子是一種特殊的絕緣控制裝置,通常由陶瓷或玻璃制成,在輸電線路中起著關鍵作用。一旦發生故障,將損害整個輸電線路的使用安全和使用壽命。
　　4、其中
　　其中,提出了一種改進的FCM算法對絕緣子所在區域進行分割,然后用連通域標記算法對每個絕緣子進行標記,ZR-VV22地埋鎧裝電纜ZR-VV阻燃電力電纜最后有效地計算出絕緣子的個數;一些文獻在相關研究中也提出了一種利用梯度信息進行絕緣子定位的方法,在絕緣子位置的基礎上建立單個絕緣子的特征描述符,最終實現絕緣子故障檢測;在多尺度的基礎上,引入多特征描述符來表達絕緣子的局部特征,建立了絕緣子的可視化特征數據庫。

針對待測圖像,采用粗精特征匹配策略消除背景噪聲,最終確定絕緣子在航空圖像中的位置。統計結果表明,本文方法不僅保持了較高的檢測精度,而且對每幅圖像的檢測平均需要0.69s,ZR-VV22地埋鎧裝電纜ZR-VV阻燃電力電纜速度較快。結果表明,基于YLO的絕緣子檢測算法能夠準確地檢測出無人機航拍照片中的絕緣子,并能正確區分完整絕緣子和缺失絕緣子。
　　5、如果絕緣體的中心落入電網
　　如果絕緣體的中心落入電網,電網負責檢測絕緣體。在巡查過程中,無人機拍攝了大量照片。基于這些照片,絕緣子檢測是一種相對新穎的技術路線。Yolo算法將這兩個步驟結合為一個步驟,并用深度卷積神經網絡實現。在確保準確度的同時,ZR-VV22地埋鎧裝電纜ZR-VV阻燃電力電纜由于缺少提取目標候選框等耗時步驟,它實現了更快的運行速度。目前,ZR-VV22地埋鎧裝電纜ZR-VV阻燃電力電纜只有719張照片用于訓練,其中許多照片是相同的。在圖1中,深灰色網格表示預測屬于缺失絕緣子,淺灰色網格表示預測屬于完整絕緣子,黑色網格表示預測背景。與它中的處理相同,網絡前面的卷積層保持不變以提取圖像特征,但最后幾層被修改。根據卷積層提取的圖像特征,ZR-VV22地埋鎧裝電纜ZR-VV阻燃電力電纜預測絕緣子在圖像中的位置和是否缺失的類別概率值。
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