技術(shù)編號:39729541
提示:您尚未登錄,請點 登 陸 后下載,如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ,登陸完成后,請刷新本頁查看技術(shù)詳細信息。本發(fā)明屬于圖像目標檢測,涉及一種基于yolov和擴散模型的輸電線路異物檢測方法。背景技術(shù)、各種輸電線路遍布在居民區(qū)、鐵路網(wǎng)等地方,容易被氣球、風箏、鳥巢等異物附著,從而影響到輸電線路的電力傳輸。為了防止發(fā)生這些事故,及時發(fā)現(xiàn)輸電線路上的異物是重中之重。如果僅用傳統(tǒng)人工的方式來查看輸電線路是否存在異物將會是巨大的工程,隨著深度學習在計算機視覺中的目標檢測領(lǐng)域的發(fā)展,其分為了兩階段目標檢測方法和單階段目標檢測方法,均可部署到邊緣設(shè)備,通過目標檢測算法結(jié)合邊緣設(shè)備來識別復雜繁多的輸電線路上的異物會...
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