典型文献
基于深度学习的输电线路开口销缺失集成网络识别方法
文献摘要：
螺栓开口销作为输电线路杆塔结构的重要部件,开口销的存在对维护输电线路杆塔结构稳定至关重要.螺栓开口销在户外容易存在光照不均、易被其他部件遮挡、螺栓金具锈蚀变形等问题.针对此问题,文章提出一种基于小样本数据量分块训练技术、基于改进优化的注意力机制网络和YOLOv5卷积神经网络相结合的方法进行开口销检测.通过实验对比,该开口销检测方法具有较高的识别准确率,研究成果在高压输电线路金具缺陷检测识别管理领域具有实际应用价值.
文献关键词：
开口销检测;YOLOv5;注意力机制网络;小样本数据
中图分类号：
作者姓名：
许书平;黄丰;曾懿辉
作者机构：
中国南方电网广东电网佛山供电局,广东佛山 528000
文献出处：
引用格式：
[1]许书平;黄丰;曾懿辉-.基于深度学习的输电线路开口销缺失集成网络识别方法)[J].电力信息与通信技术,2022(12):25-31
A类：
开口销检测
B类：
螺栓,输电线路杆塔,杆塔结构,结构稳定,户外,光照不均,遮挡,锈蚀,蚀变,小样本数据,数据量,分块,改进优化,注意力机制网络,YOLOv5,实验对比,识别准确率,高压输电线路,输电线路金具,缺陷检测,检测识别,别管,管理领域
AB值：
0.239425
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