【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电线路绝缘子检测，具体涉及一种基于yolov5算法的无人机巡检图像中绝缘子快速识别与单目测距方法。
技术介绍
1、输电线路是电力系统的重要组成部分，而对输电线路进行巡检维修，是保证电力系统稳定的重要一环。随着输电线路的建设，人工巡检任务加重，传统巡检方式的缺点更加突出，这种较为落后的巡检方式已经不能完全适应现代化电网建设与发展的需求。无人机相较于传统人工巡线方式，具有效率高、不受地形限制、调度灵活、实时信息传输、安全等优点，已经在逐步取代人工巡线。但是，无人机巡线尚且存在一些需要解决的问题。输电线路在运行过程中，会在线路周围产生电磁场干扰无人机信号，也有可能产生电场击穿无人机的电子器件，造成无人机坠毁甚至威胁输电线路安全。所以无人机在巡检过程中，必须要考虑输电线路电磁场对无人机的影响，与线路保持一个合理的安全距离。
2、目前的无人机测量安全距离的方法中，比较具有优势和发展前景的是采用单目视觉测距。现有的单目测距方法大部分都是针对汽车驾驶中与前车之间距离的计算，测距的单目摄像头需要固定，并且高度也要提前测量。但...
【技术保护点】
1.基于YOLOv5算法的无人机巡检图像中绝缘子快速识别与单目测距方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于YOLOv5算法的无人机巡检图像中绝缘子快速识别与单目测距方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述基于YOLOv5算法的无人机巡检图像中绝缘子快速识别与单目测距方法，其特征在于：所述步骤2中，配置YOLOv5模型的训练参数：初始的权重为yolov5s.pt，训练模型为yolov5s.yaml，数据集参数为coco.yaml，训练轮次为300轮，图片的大小统一修改为640×640。
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【技术特征摘要】
1.基于yolov5算法的无人机巡检图像中绝缘子快速识别与单目测距方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于yolov5算法的无人机巡检图像中绝缘子快速识别与单目测距方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述基于yolov5算法的无人机巡检图像中绝缘子快速识别与单目测距方法，其特征在于：所述步骤2中，配置yolov5模型的训练参数：初始的权重为yolov5s.pt，训练模型为yolov5s.yaml，数据集参数为coco.yaml，训练轮次为300轮，图片的大小统一修改为640×640。
4.根据权利要求1所述基于yolov5算法的无人机巡检图像中绝缘子快速识别与单目测距方法，其特征在于：所述步骤3中，训练结果以p、r、map参数来验证训练结果的准确性，p...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈彬，刘华洲，吴优，万妮娜，唐波，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
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