文献类型：期刊文章

作　　者：吴锡[1] 王梓屹[1] 宋柯[1] 王宏鑫[1] 薛志成[1] 李志轩[1]

WU Xi;WANG Ziyi;SONG Ke;WANG Hongxin;XUE Zhicheng;LI Zhixuan(Fushun Power Supply Company,State Grid Liaoning Electric Power Co.,Ltd.,Fushun 113012,China)

机构地区：[1]国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司,辽宁抚顺113012

出　　处：《电力信息与通信技术》

年　　份：2020

卷　　号：18

期　　号：9

起止页码：8-15

语　　种：中文

收录情况：RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：随着电网规模的不断扩大以及科技水平的不断提高,无人机自主巡检技术以其便捷高效的特点,成为输电线路巡视检测未来的趋势。然而,目前无人机自主巡检技术对于输电线路参数的完整度与精确度要求较高,阻碍了该项技术的发展。因此,文章提出一种基于Faster RCNN检测器的输电线路无人机自主巡检系统,通过Faster RCNN检测器在巡检过程中自动识别输电线路杆塔关键结构,并采集图像信息完成自主巡检任务。经实验验证,该系统一方面提高了巡检采集图像的准确率;另一方面扩大了无人机自主巡检的适用范围,提高了输电线路巡检效率,提升了输电线路巡检质量,为新型智能化输电线路巡检工作提供了新方向。

关 键 词：Faster RCNN检测器  深度卷积神经网络  无人机自主巡检  图像识别 深度学习  

分 类 号：TM755]