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...
注意：該技術(shù)已申請專利，請尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出，在未取得專利權(quán)人授權(quán)前，僅供技術(shù)研究參考不得用于商業(yè)用途。
該專利適合技術(shù)人員進行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán)，增加技術(shù)思路，做技術(shù)知識儲備，不適合論文引用。
請注意，此類技術(shù)沒有源代碼，用于學習研究技術(shù)思路。