一种基于红外图像的电力设备发热缺陷检测方法

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一种基于红外图像的电力设备发热缺陷检测方法
申请号:CN202510217439
申请日期:2025-02-26
公开号:CN120107215A
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于红外图像的电力设备发热缺陷检测方法,包括:采集输电线路巡检航拍图像;构建电力设备发热缺陷图像数据集;基于PyTorch框架搭建深度学习网络模型;预设的深度学习网络模型进行特征提取、特征融合与目标预测;对预设的深度学习网络模型进行优化;无人机搭载优化并训练好的深度学习网络模型,按照巡检任务进行图像采集和电力设备发热缺陷在线检测;或将无人机巡检输电线路的视频图像输入至深度学习网络模型,深度学习网络模型对红外数据中的发热电力设备进行离线检测,并输出检测结果。本发明以红外图像为研究对象,深度学习网络模型为工具,将训练好的深度学习网络模型部署在无人机上,实现输电线路中电力设备发热缺陷智能检测。
技术关键词
电力设备发热缺陷 深度学习网络模型 图像 输电线路巡检 金字塔网络 注意力机制 加权特征 无人机 空间金字塔 层级 级联 标注工具 红外相机 数据 航拍 离线 模块
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