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当前电力巡检工作中,有大量缺陷需要人工观测可见光图像进行检测,工作量大、效率低下且容易受工作人员技能水平影响使检测效果参差不齐。为了应对这一问题,人们进行了大量研究以求实现视觉检查的自动化,但远不能满足工程应用需要。首先介绍电力巡检可见光图像的来源,总结可见光巡检的内容及缺陷特点,将可见光图像视觉检查问题分解为2类问题:图像目标检测和图像测距;然后分别对2类问题的研究与应用现状进行综述,结合实验数据分析可见光巡检图像智能处理技术的发展趋势,探讨深度学习技术在该领域的应用前景;在此基础上,阐述进一步推进巡检图像智能处理所面临的挑战及可能的解决方案,并给出若干点建议。
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电网技术
ISSN： 1000-3673
CN： 11-2410/TM
Year： 2020
Issue： 03
Volume： 44
Page： 1057-1069
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