输电线路巡检图像的智能缺陷检测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 输电线路巡检的发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 线路缺陷检测技术发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 目标检测技术发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容及成果 | 第12-13页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究成果 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 输电线路常见缺陷及论文缺陷检测方法概述 | 第14-18页 |
| 2.1 输电线路缺陷类型 | 第14-15页 |
| 2.2 线路巡检图像缺陷检测的统一流程框架 | 第15-17页 |
| 2.2.1 缺陷目标检测 | 第16页 |
| 2.2.2 线路缺陷判定 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 输电线路缺陷目标检测方法 | 第18-34页 |
| 3.1 卷积神经网络基础 | 第18-20页 |
| 3.2 目标检测算法研究 | 第20-22页 |
| 3.2.1 端到端的目标检测算法 | 第20-21页 |
| 3.2.2 基于区域的目标检测算法 | 第21-22页 |
| 3.3 基于YOLO2的输电线路缺陷目标检测方法 | 第22-27页 |
| 3.3.1 网络结构与检测流程 | 第22-25页 |
| 3.3.2 缺陷检测网络的调整与优化 | 第25-27页 |
| 3.4 实验与分析 | 第27-33页 |
| 3.4.1 目标检测的评价 | 第27-28页 |
| 3.4.2 缺陷数据集处理 | 第28-30页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 绝缘子爆裂缺陷的判断方法 | 第34-46页 |
| 4.1 爆裂绝缘子特征提取 | 第34-37页 |
| 4.1.1 样本特征 | 第34-36页 |
| 4.1.2 HOG特征提取 | 第36-37页 |
| 4.2 基于特征模式匹配的爆裂缺陷判断方法 | 第37-44页 |
| 4.2.1 绝缘子方位检测 | 第38-39页 |
| 4.2.2 绝缘子爆裂检测 | 第39-44页 |
| 4.3 实验与分析 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 结论与展望 | 第46-47页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第46页 |
| 5.2 下一步的工作 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
