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摘要
为提升输电线路缺陷识别效果，研究了一种利用边缘算法优化Faster R-CNN算法的输电线路缺陷识别方法。通过无人机采集输电线路图像，采用极值中值滤波算法降噪，输入Faster R-CNN模型，提取缺陷特征，利用RPN网络确定目标候选区域；利用边缘算法优化Faster R-CNN算法以确定像素点梯度幅值，并抑制非极大值；训练模型，完成输电线路缺陷识别。测试结果显示，该算法能够提升各主要缺陷类别的识别准确率，准确率达85%以上。
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为提升输电线路缺陷识别效果，研究了一种利用边缘算法优化Faster R-CNN算法的输电线路缺陷识别方法。通过无人机采集输电线路图像，采用极值中值滤波算法降噪，输入Faster R-CNN模型，提取缺陷特征，利用RPN网络确定目标候选区域；利用边缘算法优化Faster R-CNN算法以确定像素点梯度幅值，并抑制非极大值；训练模型，完成输电线路缺陷识别。测试结果显示，该算法能够提升各主要缺陷类别的识别准确率，准确率达85%以上。
