Visual Defect Detection for Substation Equipment based on Joint Inspection Data of Camera and Robot

目视检查 计算机视觉 接头(建筑物) 机器人 计算机科学 人工智能 自动X射线检查 工程类 图像处理 图像(数学) 建筑工程
作者
Jing Wang,Qingwei Zhang
出处
期刊:2020 IEEE 5th Information Technology and Mechatronics Engineering Conference (ITOEC) 被引量:6
标识
DOI:10.1109/itoec49072.2020.9141563
摘要

The basic principle of joint inspection with video and robot is that the deep learning algorithm can extract specific defect features from mass images and video data. However, the defect information of substation equipment is often masked by label noise and complex backgrounds. Furthermore, there are many different types of equipment in the substation and the defect varies from equipment to equipment, which increases the difficulty of detection. Previous work mostly focuses on defect features of single frame image, which ignores the association between typical defect characteristics and the substation equipments. Besides, it requires manual selection for preliminary image annotation. To solve the above-mentioned problems, this paper proposes a visual defect detection strategy for substation equipments using cascade deep learning model. The efficacy of the proposed method is verified through an experiment based on electrical equipment of substation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
高挑的冰露完成签到 ,获得积分10
3秒前
ruochenzu发布了新的文献求助10
3秒前
老李完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
5秒前
tough_cookie完成签到 ,获得积分10
6秒前
彩钢房完成签到,获得积分10
7秒前
MeSs完成签到 ,获得积分10
8秒前
toxikon完成签到,获得积分10
9秒前
一点通完成签到,获得积分10
9秒前
Lei完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
10秒前
常若冰完成签到,获得积分10
10秒前
纯真的元风完成签到,获得积分10
11秒前
哇哈哈哈完成签到,获得积分10
11秒前
清秋1001完成签到 ,获得积分10
12秒前
qq完成签到,获得积分10
13秒前
荒野风发布了新的文献求助10
14秒前
Zxx发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
16秒前
确幸完成签到 ,获得积分10
16秒前
苒苒完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
酷波er应助c123采纳,获得10
17秒前
TIAOTIAO完成签到,获得积分10
19秒前
未晚完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
20秒前
天天快乐应助qinglinglie采纳,获得10
20秒前
自由老头应助荒野风采纳,获得10
20秒前
本末倒纸发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
甜蜜老虎完成签到,获得积分10
21秒前
脑洞疼应助帅气的蚊子采纳,获得10
22秒前
你好完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
24秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038619
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576294
关于积分的说明 11375058
捐赠科研通 3306084
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819374
邀请新用户注册赠送积分活动 892698
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815066