基于深度学习算法的无人机电力线路杆塔巡检实时目标检测模型建构.docx下载

weixin_39820835 2023-01-24 09:30:30

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工业视觉检测中，绝缘子缺陷识别是电力巡检的关键环节。传统人工看图效率低，依靠深度学习目标检测技术可实现自动化筛查。然而，真实巡检图像中的缺陷目标极小，背景复杂，类别不平衡，直接使用通用模型效果不佳。要训练出可用的检测模型，必须先理解YOLO等目标检测算法的工作原理，并妥善处理数据集从解压、标签格式转换到训练验证的完整流程。本文以电力绝缘子缺陷检测数据集为例，剖析小目标检测的难点，分享VOC转YOLO格式的边界陷阱、按杆塔划分训练集防止信息泄漏、负样本补充以及提升输入分辨率等工程实践经验，帮助工程师避免常见翻

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