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文档简介
基于人工智能与单目视觉的电力设备检测、一种基于人工智能与单目视觉的电力设备根据南方电网企业标准中对人与带电体的安全2S5，判断，根据标准中对高压设备安全距离S2_2，将原本的特征融合模块FPN替换为性能更S2_3，在SOLO检测头中引入可变卷积DCNv2，DCNv在S1中，对图像进行预处理包括筛选原始的电力设备图像利用迁移学习在构建的数据集上对改进的S;3;pp;x,fy,u0,v00,v0pp距f，利用大数据驱动的Diversedepth深度估计模型预测2D图像深度值，并结合4在2D掩膜上自动生成均匀分布的测距点，根据2D_3D映射关系将测距点转换为虚拟坐。S4_1，在每个新的带电设备监测场景下，选;;在S5中，结合电力设备与人的最小距离以及标准，直接判断在S6中，测量设备上测距点到带电部位的距离以及角度信息，5[0005]本发明所要解决的技术问题是提供一种基于人工智能与单目视觉的电力设备检6算设备带电部位与人的距离，再根据南方电网企业标准中对人与带电体的安全距离的规等数据扩充操作，并利用EISeg工具对电力设备和“person”目标进行掩膜标注；COCO_[0016]S2_2，将原本的特征融合模块FPN替换为性能更优的加权双向特征金字塔网络ppx,yx,yx,yx,y;7x,fy,u0,v0距u0,v0和焦距f，利用大数据驱动的Diversedepth深度估计模型预测2D图像深度值，并结合[0030]在2D掩膜上自动生成均匀分布的测距点，根据2D_3D映射关系将测距点转换为虚[0037]da=kdw；8合以及应对目标几何变换能力三个层面对SOLOv[0044]在特征提取网络ResNet50中引入Res2Net、ResNet_c和ResNet_d三种结构对模型[0045]将原本的特征融合模块FPN替9算设备带电部位与人的距离，再根据南方电网企业标准中对人与带电体的安全距离的规[0082]S2_2，将原本的特征融合模块FPN替换为性能更优的加权双向特征金字塔网络[0086]优选的方案中，利用迁移学习在构建的数据集上对改进的SOppx,yx,yx,yx,y[0092]优选地，根据使用的GPU性能和模型特性，将batchsize设置为2，训练100个压器外侧的标识牌。;x,fy,u0,v0距u0,v0p像的深度信息d和焦距f，利用大数据驱动的Diversedepth深度估计模型预测2D图像深度p距点转换为虚拟坐标系下的3D坐标，根据如下的三维欧式距离公式计算电力设备与[0112]da=kdw；
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