摘要
一种适用于电网巡线无人机的输电线路绝缘子检测方法及系统,基于提示词微调优化的压缩DEIM架构构建绝缘子缺陷识别模型,绝缘子缺陷识别模型通过舍弃对于识别效果影响较小的边缘权重、减少编解码器的层数的方法使模型得到有效的轻量化,从而可以搭载在无人机上,进而通过无人机在电网巡线过程中,实时进行绝缘子缺陷检测,并将识别到的故障信息和图像上传至无人机机巢,而不需要传输全部绝缘子图像。本设计不仅可以通过搭载绝缘子缺陷识别模型的无人机实时进行绝缘子缺陷检测,有效降低数据传输压力,增强时效性,而且可以通过代表性细节标注方法及密集匹配策略识别绝缘子的局部缺陷,有效提高检测精度。
技术关键词
绝缘子缺陷
电网巡线
编解码器
特征提取网络
巡线无人机
图像
梯度下降法
计算机程序代码
输电线路绝缘子
数据收集模块
生成对抗网络
信息编码
序列
前馈神经网络
去噪算法
计算机可存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
知识检索方法
标签
切片
大语言模型
知识检索系统
北斗基站
布设方法
深度特征提取网络
深度强化学习
无监督聚类分析
灾害预警方法
多模态传感器
特征提取网络
立方体
水利
绝缘子缺陷检测方法
高效多尺度
注意力机制
检测头
残差结构
视频修复方法
图像生成网络
特征提取网络
噪声图像
计算机存储介质