赵振兵，吕雪纯 ，王帆帆，蒋志钢，4，张凌浩，杨迎春

(1.华北电力大学 电子与通信工程系，河北 保定 071003；2.华北电力大学 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心，河北 保定 071003；3.华北电力大学 河北省电力物联网技术重点实验室，河北 保定 071003；4.国网四川省电力公司计量中心，四川 成都 610045；5.国网四川省电力公司电力科学研究院，四川 成都 610095；6.国网四川省电力公司，四川 成都 610041)

0 引言

输电线路是构建我国能源互联网的重要基础设施,输电线路能否长期安全、稳定运行是保障我国能源安全和国家经济稳定的关键,故需要在第一时间对潜在的安全隐患进行干预[1]。金具是输电线路上广泛使用的铁制或铝制金属附件,是最常见、数量最繁多的部件之一[2],主要用于支持、固定、接续裸导线、导体及绝缘子等[3]。由于输电线路长期运行在户外,受到各种气象环境和线路荷载因素的影响,输电线路上各种金具极易发生锈蚀、破损和变形等问题[4-5]。

随着电网系统的快速建设,直升机、无人机巡检已成为输电线路巡检的主要手段之一[6]。通过计算机视觉的手段对金具的航拍图像进行检测可以大大提高效率,实现输电线路巡检高精度、高效率、强智能、多层次、便捷化、低成本和全覆盖的要求,该技术的应用具有可操作性及灵活性,可提高输电线路巡检效率[7]。现阶段构建智能化、专业化的自动巡检体系是电网运维发展的必经之路[8]。

近年来快速发展的深度学习卷积神经网络具有特征提取能力,但是针对不同检测目标还需根据其特点构建特有的网络结构,以达到满意的结果[9]。……