基于无人机巡检倾斜影像的绝缘子爆片自动检测方法

作     者：钟华赞 雷伟刚 吴争荣 金昂 郑永伟 路瑞彪 唐涛 李雨昊 ZHONG Huazan;LEI Weigang;WU Zhengrong;JIN Ang;ZHENG Yongwei;LU Ruibiao;TANG Tao;LI Yuhao

作者机构：中国南方电网有限责任公司广东广州510700 南方电网数字电网研究院有限公司广东广州510663 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心湖北武汉430079 高德软件有限公司北京102200 武汉珞珈灵智科技有限公司湖北武汉430079 

出 版 物：《地理信息世界》 (Geomatics World)

年 卷 期：2021年第28卷第2期

页      面：46-51页

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：中国南方电网公司科技项目(ZBKJXM20170229)资助 

主　　题：无人机 神经网络 绝缘子爆片检测 间距一致性 

摘      要：绝缘子是输电线路中重要的绝缘部件,其运行状况直接影响着输电线路的运行安全,在输电线路运行中具有不可或缺的作用。本文结合无人机巡检高效安全的优点,提出一种基于无人机倾斜影像的绝缘子自爆检测方法,首先以DeepLabV3+深度神经网络为基础网络架构分割绝缘子影像,然后利用绝缘子串中相邻绝缘子片间距一致的特性,对绝缘子进行自爆识别检测。实验结果表明,本文提出的检测方法具有较高的缺陷识别准确度,在满足输电线路巡检需求的同时能有效提升无人机巡检的效率。