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Jiangxi Institute of Electrical Engineering

基于 YOLO v8 算法的输电线路无人机巡检缺陷智能识别研究

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作者：徐高翔 1，刘洪伟 1，刘霄 1，吕守迁 2

作者单位：

1. 国网山东省电力有限公司超高压公司，山东济南 250118；2. 山东网源电力工程有限公司，山东济南 250118

为随着经济社会的发展，电力供应变得愈发重要。作为输电线路本体巡视的主要途径，无人机巡视在快速、准确判断输电线路本体缺陷中扮演不可或缺的重要力量，但随着设备体量增多，无人机巡检照片筛选的任务量也愈发庞大，人工筛查的质量、效率难以满足巡视需要，文中通过对比深化学习中典型的卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、YOLO v8 算法，选取 YOLO v8 算法搭建智能检测模型，并导入缺陷照片作为训练集进行训练并进行试验，输出该算法应用于无人机巡检缺陷智能识别时的精确度、召回率、平均检测精度，YOLO v8 算法应用于输电线路无人机巡检缺陷智能识别效果较好。

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