基于深度学习的绝缘子语义分割研究

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绝缘子是电力架空线路传输系统中的重要部件,绝缘子的损坏会对电力传输造成极大的负面影响。为了实现复杂背景下绝缘子的快速、准确识别,文章采用卷积神经网络模型,对所有感兴趣的区域进行分类,实现对绝缘子的智能检测,使计算机能够快速地从航拍图像中识别出绝缘子,从而使对绝缘子的故障检测更加准确,实现了在复杂背景下的绝缘子串的语义分割研究。实验结果表明,该方法与已有方法相比,不仅能够在不同光照条件、不同拍摄角度以及复杂背景干扰下实现绝缘子的识别与分割,并且处理时间短、精度高和鲁棒性强。
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