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基于无人机自动巡检技术的输电线路缺陷识别方法的研究与应用 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | abstract | 第6-7页 | | 第一章 绪论 | 第10-15页 | | 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 | | 1.3 本文主要工作 | 第13-15页 | | 第二章 输电线路缺陷识别关键技术 | 第15-31页 | | 2.1 引言 | 第15页 | | 2.2 缺陷的精确定位原理 | 第15-19页 | | 2.2.1 无人机自动巡检技术 | 第15-16页 | | 2.2.2 机巡图像定位杆塔 | 第16-18页 | | 2.2.3 机巡图像定位具体部件 | 第18-19页 | | 2.3 缺陷类别的检测方法 | 第19-24页 | | 2.3.1 二阶段目标检测算法 | 第19-22页 | | 2.3.2 单阶段目标检测算法 | 第22-24页 | | 2.4 缺陷识别模型数据集的构建 | 第24-30页 | | 2.4.1 部件数据集的数据预处理 | 第24-25页 | | 2.4.2 缺陷数据集样本不均衡的处理 | 第25-28页 | | 2.4.3 数据集的组织形式 | 第28-30页 | | 2.5 本章小结 | 第30-31页 | | 第三章 输电线路缺陷识别方案设计 | 第31-46页 | | 3.1 引言 | 第31页 | | 3.2 缺陷定位模块的设计 | 第31-34页 | | 3.3 部件缺损缺陷识别模块的设计 | 第34-39页 | | 3.3.1 部件检测网络结构 | 第36-38页 | | 3.3.2 缺陷识别网络结构 | 第38-39页 | | 3.4 发热缺陷识别模块的设计 | 第39-45页 | | 3.4.1 部件温度参考框的计算 | 第42页 | | 3.4.2 红外热成像原理 | 第42-44页 | | 3.4.3 发热缺陷的判别 | 第44-45页 | | 3.5 本章小结 | 第45-46页 | | 第四章 缺陷识别模型的训练与应用 | 第46-58页 | | 4.1 深度学习目标检测框架 | 第46-47页 | | 4.2 模型数据集的构建 | 第47-48页 | | 4.3 检测模型的训练 | 第48-49页 | | 4.4 检测模型的评估 | 第49-51页 | | 4.5 部件缺失缺陷的识别 | 第51-53页 | | 4.6 部件发热缺陷的识别 | 第53-55页 | | 4.7 缺陷识别模型的应用效果 | 第55-57页 | | 4.8 本章小结 | 第57-58页 | | 结论 | 第58-59页 | | 参考文献 | 第59-63页 | | 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 | | 致谢 | 第64-65页 | | 附件 | 第65页 |
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论文编号BS4734461，这篇论文共65页
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