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作者：周鼎;何涛;周杰;黄亮;杨国林;
单位：国网重庆市电力公司永川供电分公司;输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学);
摘要：使用无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）代替传统的徒步巡检配电线路更加符合目前新型电力系统的发展需求。针对传统滤波器和梯度存在不足，以及线路环境嘈杂，因而无法精准检测配电线路的问题，提出了一种基于迁移学习方法的UAV架空配电线路精准定位和拍摄技术。首先介绍了该学习方法及其过程中用图像重新训练成适用于UAV巡检的点实例网络（point instance network,PINet）车道线检测模型。然后通过多次训练PINet车道线检测模型，提出了在其前后分别添加旋转比较器模块和后处理模块的方法，得到了一种新的配电线路检测技术。最后在手持相机拍摄图像、UAV拍摄图像、山地线路数据集、城区线路数据集4个数据集中进行了训练验证，结果表明该方法均达到了合格的准确率、误报率和低漏检率，尤其在城区线路数据集上的效果超越了现有其他方法。
关键词：配电网;;无人机;;迁移学习;;线路检测;;PINet
基金资助：国家自然科学基金项目（52077018）~~
