一种基于深度学习的电线杆倾斜检测方法

本发明公开的属于电线杆技术领域，具体为一种基于深度学习的电线杆倾斜检测方法，包括具体步骤如下：通过无人机拍摄设备获取电线杆分别在正常、倾斜、倾倒状态下的场景图像；采集时需确保图像涵盖不同环境、天气、时间段及视距，并通过人工目视筛选剔除模糊、遮挡严重或重复度高的无效图像，完成图像筛选后，使用专业标注工具对电线杆位置进行精准标注，最终形成包含多场景多姿态的电线杆倾斜检测数据集D1。本发明通过电线杆定位检测模型有效提升了在复杂环境下的电线杆的定位精度与系统计算效率。该模型还增强了模型对不规则形态和多尺度目标的适应性，显著提高了电线杆检测模型的实用性和可靠性。