1. 本选题研究的目的及意义
随着电力事业的迅速发展,电力系统的规模不断扩大,输电线路数量急剧增加,输电线路的运行维护工作变得越来越重要。
电力杆塔作为输电线路的重要组成部分,其安全稳定运行直接关系到整个电力系统的安全稳定运行。
传统的电力杆塔巡检方式主要依靠人工巡检,这种方式存在着效率低下、成本高昂、危险性大等缺点,难以满足日益增长的巡检需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来,随着计算机视觉、无人机和人工智能技术的迅速发展,电力杆塔视觉检测技术取得了显著的进步。
国内外学者在电力杆塔图像预处理、杆塔识别、部件检测和缺陷识别等方面进行了大量的研究,并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对电力杆塔视觉检测中的关键问题,开展以下几个方面的研究:
1.电力杆塔图像预处理:针对电力杆塔图像受光照、角度等因素影响较大,本研究将研究基于改进的图像增强算法,以提高图像质量,为后续的特征提取和目标识别奠定基础。
2.电力杆塔定位:针对复杂背景下电力杆塔的定位问题,本研究将研究基于深度学习的目标检测算法,以提高杆塔定位的准确性和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究:
1.文献调研:收集和阅读国内外电力杆塔视觉检测、计算机视觉、图像处理、深度学习等相关领域的文献资料,了解该领域的研究现状、发展趋势和存在的问题,为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析:对电力杆塔视觉检测系统软件的功能需求、性能需求和用户需求进行分析,确定系统的总体架构、功能模块和技术路线。
3.算法设计:针对电力杆塔图像的特点和检测需求,设计图像预处理算法、杆塔定位算法、部件识别算法和缺陷检测算法,并对算法的性能进行理论分析和实验验证。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.提出一种基于深度学习的电力杆塔图像预处理算法,以提高图像质量,增强算法的鲁棒性。
2.提出一种基于深度学习的电力杆塔部件精细识别算法,以提高部件识别的准确率和效率,为后续的缺陷检测提供更精确的定位信息。
3.提出一种基于深度学习的电力杆塔多类型缺陷融合检测算法,以提高缺陷识别的准确率和效率,并对缺陷进行分类和定位,为电力杆塔的维护提供决策依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
1.王伟,李庆,张天浩,等. 基于改进YOLOv5的电力杆塔螺栓锈蚀状态检测方法[J]. 电力系统保护与控制,2023,51(15):152-161.
2.张博文,谢昭,刘宇,等. 基于无人机巡检图像的电力杆塔多目标检测方法[J]. 电力系统自动化,2022,46(18):187-194.
3.李亚锋,郭建,刘亚东,等. 基于改进Faster R-CNN的电力杆塔绝缘子串故障检测[J]. 电力自动化设备,2022,42(06):206-213.
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