由于电力线绝缘子的故障导致输电系统的故障，因此广泛使用基于空中平台的绝缘子检查系统。 绝缘子缺陷检测是针对航空图像中的复杂背景执行的，这提出了一个有趣但具有挑战性的问题。基于手工特征或浅层学习技术的传统方法只能在特定的检测条件下（例如何时）定位绝缘子并检测故障。在某些对象范围或特定照明条件下，具有足够的先验知识，背景干扰小。 本文讨论了使用航空图像自动检测绝缘子缺陷，准确定位从实际检查环境捕获的输入图像中出现的绝缘子缺陷的方法。我们提出了一种新颖的深度卷积神经网络（CNN）。级联体系结构，用于执行定位和检测。绝缘子中的缺陷。 级联网络使用基于区域提议网络的CNN将缺陷检查转换为两级目标检测问题。 为了解决实际检查环境中缺陷图像的稀缺性，还提出了一种数据增强方法，该方法包括以下四个操作：1）仿射变换； 2）仿射变换； 2）仿射变换。 2）绝缘子分割和背景融合； 3）高斯模糊； 4）亮度转换。 使用标准绝缘子数据集，缺陷检测精度和建议方法的召回率分别为0.91和0.96，并且可以成功检测到各种条件下的绝缘子缺陷。 实验结果表明，该方法符合绝缘子缺陷检测的鲁棒性和准确性要求。
2022-05-05 02:08:54
1.25MB
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早期检测一次配电系统中受损（部分损坏）的户外绝缘子对持续供电和公共安全至关重要。
无人机（UAV）提供了一种更安全、自主、高效的方法来检查环境不关闭配电系统的电力系统组件。在这部作品中，一部小说数据集是通过使用无人机捕捉真实图像和手动生成的图像来设计的克服数据不足的问题。基于深拉普拉斯金字塔的超分辨率图像该网络用于重建高分辨率的训练图像。提高微光图像，微光图像增强技术用于鲁棒曝光校正训练图像的一部分。
2022-04-27 09:15:06
6.82MB
采用pytorch深度学习框架实现的deeplab_v3+语义分割任务，谷歌deeplab系列性能最好也是最复杂的一个版本，可满足绝大部分基础语义分割场景。主干网络在算力不足时可选择轻量版的mobilenet_v2，算力足够时可选择Xception。
deeplab_v3+：用一个简单有效的解码器模块扩展deeplab_v3优化细分结果，尤其是沿目标边界。此外，在这种编码器 - 解码器结构中，可以通过空洞卷积任意地控制所提取的编码器特征的分辨率，以平衡准确率和运行时间。
本代码可作为入门计算机视觉语义分割任务时的学习了解用处，也可作为高校大学生的毕业课程设计使用。
2022-04-22 17:06:23
198.1MB
训练集的各类标签。如果采用VOC格式训练，需要自行转换为xml文件
在该场景提供的训练数据集中，包含的具体标签及解释见下：
badge：监护袖章（只识别红色修章）
person：图中出现的所有在场人员
glove：绝缘手套（橡胶材质）
wrongglove：未佩戴绝缘手套（其他手套或裸露手掌）
operatingbar：操作杆
powerchecker：验电笔
2022-04-21 16:06:48
4.67MB
1
该资源为数据集，不含代码。由于C站资源传输限制，数据集太大因此分为3个部分。
电网作业人员每天需要在现场进行验电断电操作，为保证操作安全，要求验电人员必须佩戴橡胶绝缘手套才可进行验电停电等操作。同时，现场需要有监护人员在旁监督验电人员的动作规范，以及在意外情况发生时及时报警救助。
在该场景提供的训练数据集中，包含的具体标签及解释见下：
badge：监护袖章（只识别红色修章）
person：图中出现的所有在场人员
glove：绝缘手套（橡胶材质）
wrongglove：未佩戴绝缘手套（其他手套或裸露手掌）
operatingbar：操作杆
powerchecker：验电笔
2022-04-21 12:06:59
802.72MB
该资源为数据集，不含代码。由于C站资源传输限制，数据集太大因此分为3个部分。
电网作业人员每天需要在现场进行验电断电操作，为保证操作安全，要求验电人员必须佩戴橡胶绝缘手套才可进行验电停电等操作。同时，现场需要有监护人员在旁监督验电人员的动作规范，以及在意外情况发生时及时报警救助。
在该场景提供的训练数据集中，包含的具体标签及解释见下：
badge：监护袖章（只识别红色修章）
person：图中出现的所有在场人员
glove：绝缘手套（橡胶材质）
wrongglove：未佩戴绝缘手套（其他手套或裸露手掌）
operatingbar：操作杆
powerchecker：验电笔
2022-04-21 12:06:02
859.63MB
该资源为数据集，不含代码。由于C站资源传输限制，数据集太大因此分为3个部分。
电网作业人员每天需要在现场进行验电断电操作，为保证操作安全，要求验电人员必须佩戴橡胶绝缘手套才可进行验电停电等操作。同时，现场需要有监护人员在旁监督验电人员的动作规范，以及在意外情况发生时及时报警救助。
在该场景提供的训练数据集中，包含的具体标签及解释见下：
badge：监护袖章（只识别红色修章）
person：图中出现的所有在场人员
glove：绝缘手套（橡胶材质）
wrongglove：未佩戴绝缘手套（其他手套或裸露手掌）
operatingbar：操作杆
powerchecker：验电笔
2022-04-21 12:06:01
821.87MB