基于YOLOv5算法的无人机电力巡检快速图像识别

苏凯第; 赵巧娥

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基于YOLOv5算法的无人机电力巡检快速图像识别

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针对图像识别算法硬件资源消耗大、识别速度慢的问题,基于YOLOv5算法设计了专用于电力巡检无人机的绝缘子目标检测模型。对算法中卷积操作模块和残差模块进行了改进,通过增加卷积层数来加深算法的学习深度。为了提高训练速度,采用多次循环神经网络训练法实现了对数据集的学习训练。模型的单张图片识别速度最快为0.061 s,绝缘子识别精度最高达到98.9%。结果表明,在消耗较少硬件计算资源的前提下,该模型可以直接对航拍采集到的图像进行处理,实现快速识别,可以满足电力无人机巡检过程中图像实时处理的要求。

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来源
《电力科学与工程》 |2022年第4期|43-48|共6页
作者
苏凯第; 赵巧娥;
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作者单位

山西大学电力与建筑学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;输配电线路;
关键词
电力巡检; 无人机; 绝缘子; 图像识别; YOLOv5算法; 输电线路;

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