摘要：输电线路的安全运行对电力系统稳定至关重要，传统人工巡检方式存在效率低、成本高、安全风险大等问题。本文提出了一种基于YOLOv8深度学习算法的无人机输电线路缺陷智能检测系统。

论文概述

输电线路的安全运行对电力系统稳定至关重要，传统人工巡检方式存在效率低、成本高、安全风险大等问题。本文提出了一种基于YOLOv8深度学习算法的无人机输电线路缺陷智能检测系统。该系统针对输电线路中常见的五种缺陷类型（绑线缺陷、并沟线夹缺陷、耐张线夹缺陷、锈蚀缺陷、杆塔损伤）进行自动识别与分类。

本研究构建了包含78,704张图像、356,160个标注框的大规模输电线路缺陷数据集，按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。采用YOLOv8n轻量化模型进行训练，经过150轮迭代优化，最终模型在验证集上达到81.8%的mAP50和53.7%的mAP50-95，推理速度达到370 FPS，满足实时检测需求。

实验结果表明，该系统对绑线缺陷的检测精度最高（mAP50: 94.7%），对耐张线夹缺陷和锈蚀缺陷也表现出良好的检测性能（mAP50分别为85.7%和83.7%）。系统集成了实时视频流检测、图像批量处理、数据统计分析、语音报警等功能模块，并提供了友好的图形化用户界面，可有效辅助电力巡检人员快速定位和处理输电线路缺陷，显著提升巡检效率和安全性。

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配套项目

项目代码：基于深度学习无人机巡检中输电线路缺陷检测系统 需要另外购买。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-47
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