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基于深度学习的输电线路耐张线夹倾斜缺陷定量检测

刘敏王红旭周国亮陈双辉凌德泉

沈阳工业大学学报2023，Vol.45Issue(4)：442-446,5.

沈阳工业大学学报2023，Vol.45Issue(4)：442-446,5.DOI:10.7688/j.issn.1000-1646.2023.04.14

基于深度学习的输电线路耐张线夹倾斜缺陷定量检测

Quantitative detection based on deep learning technology for inclination defects of strain clamps

刘敏 ¹王红旭 ²周国亮 ²陈双辉 ³凌德泉³

作者信息

1. 北京师范大学系统科学学院,北京 100875||国网冀北电力有限公司||技能培训中心北京 100053
2. 国网冀北电力有限公司检修中心,北京 100053
3. 南京土星信息科技有限公司研发部,南京 210000
折叠

摘要

关键词

深度学习网络/输电线路/耐张线夹/倾斜缺陷/图像去模糊/图像增强/定量检测/滤波器

Key words

deep learning network/transmission line/strain clamp/inclination defect/image deblurring/image enhancement/quantitative detection/filter

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘敏,王红旭,周国亮,陈双辉,凌德泉..基于深度学习的输电线路耐张线夹倾斜缺陷定量检测[J].沈阳工业大学学报,2023,45(4):442-446,5.

基金项目

国家自然科学基金项目(51777027) （51777027）

国家电网冀北公司科技项目(7101031900TD). （7101031900TD）

沈阳工业大学学报

OA北大核心CSTPCD

ISSN：1000-1646

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