摘要 输电线路是国家电力系统中负责电能输送的一个重要的组成部分。架空输电 线路长期经历着电闪雷击、风吹日晒、污秽、雨雪及沉陷等外界环境的侵害。目 前传统的电力巡检仍是人工巡检，新型技术利用无人机搭载高分辨摄像机，近距 离拍摄线路及其关键部件获取航拍图像来代替人工巡检。其中，航拍图像中输电 线路部件的识别及缺陷检测是关键技术也是技术难点。本文提出一种利用 Mask R-CNN 技术提取绝缘子串珠的掩膜图像、采用 Yolo-v3 和 Yolo-v4 进行对照，通 过神经网络模型对其绝缘子自爆区域进行特征提取，特征判断，识别定位。具体 流程如下：针对问题一中绝缘子串珠分割，本文根据不同绝缘子类型进行图像类别划 分，通过图像分割优化模型对小目标进行数据集制作。采用 Mask R-CNN 为框架 构建了深度学习算法，并以算法为核心搭建了绝缘子串图像检测平台。最后选取 数据集 80%进行模型训练，20%进行测试，使用极大值抑制算法，得出最佳先验 框（best_anchor），对经过模型得出的绝缘子掩模图与官方的绝缘子掩模图进行 计算，求出评价模型的 Dice 系数为 0.83

CDH5集群巡检报告文档

Python-通过Python脚本自动巡检网络设备 (2).zip

下面小编就为大家分享一篇对Python 网络设备巡检脚本的实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

通过Python脚本，自动巡检网络设备，并将巡检结果输出到附件，邮件发送。使用的是Python的telnetlib模块

信息化机房设备及系统巡检记录表.doc

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配电室巡检机器人室内挂轨式解决方案有效提高了巡检效率，可以大力解决配网范围广、设备多、人手不足等难题，是一套智能配电房综合在线监测系统，能够清楚展示配电房在线监测情况，包括综合环境、综合电气、设备状态的监控等。