產品簡介
基于深度卷積神經網絡的目標檢測識別技術，可對可見光電力巡檢圖像中的各類缺陷進行檢測與識別，輸出缺陷的類別、尺寸與位置，極大地降低人工判圖的工作量，提高圖像判讀效率。總共支持37種智能巡檢識別算法。
無人機巡檢識別類型
| 缺陷類別 | 缺陷描述 |
| 桿塔 | 1) 桿塔異物 2) 塔身銹蝕 3) 缺螺栓 |
| 絕緣子 | 4) 玻璃絕緣子自爆 5) 復合絕緣子傘裙破損 6) 瓷質絕緣子破損 7) 瓷質絕緣子釉表面灼傷 8) 鋼腳、鋼帽銹蝕 9) 均壓環移位 10) 均壓環脫落 11) 均壓環損傷 |
| 大尺寸金具 | 12) 懸垂線夾偏移 13) 防震錘滑移 14) 防震錘偏斜 15) 防震錘脫落 16) 銹蝕 |
| 小尺寸金具 | 17) 缺銷 18) 銷釘安裝不到位 19) 螺母安裝不規范 20) 螺栓缺螺母 21) 銹蝕 |
| 導地線 | 22) 斷股 23) 松股 24) 異物 25) 損傷 26) 地線銹蝕 |
| 基礎 | 27) 雜物堆積 28) 立柱淹沒 29) 破損 30) 沉降 |
| 附屬設施 | 31) 防鳥設施損壞 32) 標志牌圖文不清 33) 標志牌破損 |
| 通道環境 | 34) 塔吊 35) 挖掘機 36) 推土機 |
