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基于無人機自動巡檢技術的輸電線路缺陷識別方法的研究與應用 |
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| 論文目錄 |
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| 摘要 | 第5-6頁 | | abstract | 第6-7頁 | | 第一章 緒論 | 第10-15頁 | | 1.1 選題背景及意義 | 第10-11頁 | | 1.2 國內外研究現狀 | 第11-13頁 | | 1.3 本文主要工作 | 第13-15頁 | | 第二章 輸電線路缺陷識別關鍵技術 | 第15-31頁 | | 2.1 引言 | 第15頁 | | 2.2 缺陷的精確定位原理 | 第15-19頁 | | 2.2.1 無人機自動巡檢技術 | 第15-16頁 | | 2.2.2 機巡圖像定位桿塔 | 第16-18頁 | | 2.2.3 機巡圖像定位具體部件 | 第18-19頁 | | 2.3 缺陷類別的檢測方法 | 第19-24頁 | | 2.3.1 二階段目標檢測算法 | 第19-22頁 | | 2.3.2 單階段目標檢測算法 | 第22-24頁 | | 2.4 缺陷識別模型數據集的構建 | 第24-30頁 | | 2.4.1 部件數據集的數據預處理 | 第24-25頁 | | 2.4.2 缺陷數據集樣本不均衡的處理 | 第25-28頁 | | 2.4.3 數據集的組織形式 | 第28-30頁 | | 2.5 本章小結 | 第30-31頁 | | 第三章 輸電線路缺陷識別方案設計 | 第31-46頁 | | 3.1 引言 | 第31頁 | | 3.2 缺陷定位模塊的設計 | 第31-34頁 | | 3.3 部件缺損缺陷識別模塊的設計 | 第34-39頁 | | 3.3.1 部件檢測網絡結構 | 第36-38頁 | | 3.3.2 缺陷識別網絡結構 | 第38-39頁 | | 3.4 發熱缺陷識別模塊的設計 | 第39-45頁 | | 3.4.1 部件溫度參考框的計算 | 第42頁 | | 3.4.2 紅外熱成像原理 | 第42-44頁 | | 3.4.3 發熱缺陷的判別 | 第44-45頁 | | 3.5 本章小結 | 第45-46頁 | | 第四章 缺陷識別模型的訓練與應用 | 第46-58頁 | | 4.1 深度學習目標檢測框架 | 第46-47頁 | | 4.2 模型數據集的構建 | 第47-48頁 | | 4.3 檢測模型的訓練 | 第48-49頁 | | 4.4 檢測模型的評估 | 第49-51頁 | | 4.5 部件缺失缺陷的識別 | 第51-53頁 | | 4.6 部件發熱缺陷的識別 | 第53-55頁 | | 4.7 缺陷識別模型的應用效果 | 第55-57頁 | | 4.8 本章小結 | 第57-58頁 | | 結論 | 第58-59頁 | | 參考文獻 | 第59-63頁 | | 攻讀博士/碩士學位期間取得的研究成果 | 第63-64頁 | | 致謝 | 第64-65頁 | | 附件 | 第65頁 |
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論文編號BS4734461，這篇論文共65頁
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