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申请/专利权人：南京工程学院
摘要：一种基于课程学习策略的电力架空导线检测方法，对于数据集进行单样本多目标框标注，对架空导线进行分段标注分段检测，标记架空导线走向；对数据集图片进行基于小波‑熵的图像复杂度计算，将数据集划分为简单和复杂两种数据集，并先后将两种数据集送入YOLOv5网络进行训练、学习，进一步提高架空导线检测精度；针对YOLOv5网络检测后仍存在错误检测的架空导线图片，利用方向梯度统计进行目标框处理，去除错误检测框，保留完整且准确的架空导线目标检测框，保留完整且准确的架空导线。本发明在不扩大网络规模的情况下，实现了架空导线的高精度检测，为无人机架空导线自动巡检提供了新思路，推进了该领域的技术发展。
主权项：1.一种基于课程学习策略的电力架空导线检测方法，其特征在于包括如下步骤：首先，对于数据集进行单样本多目标框标注，对架空导线进行分段标注分段检测，标记架空导线走向；然后，对数据集图片进行基于小波-熵的图像复杂度计算，将数据集划分为简单和复杂两种数据集，并先后将两种数据集送入YOLOv5网络进行训练、学习，使网络先学习简单数据集，再学习复杂数据集，进一步提高架空导线检测精度；最后，针对YOLOv5网络检测后仍存在错误检测的架空导线图片，利用方向梯度统计进行目标框处理，去除错误检测框，保留完整且准确的架空导线目标检测框，保留完整且准确的架空导线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工程学院 一种基于课程学习策略的电力架空导线检测方法
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