简介：摘要：在输电线路走廊的可视化巡检中，基于深度学习的目标检测和识别技术在这方面有了新的突破。但在真实的输电线路路走廊巡检图像中，由于防震锤、间隔棒、塔牌、鸟巢等小目标的面积和特征缺失，使得传统的 Faster RCNN、 SSD等深度学习算法的识别准确率不高。为此，本项目拟开展基于卷积神经网络的输变电线路小目标探测方法研究，对提升输变电线路路走廊可视化巡检的准确率和效率有重要意义。
基于可视化的输电线路走廊高危物体目标检测
