| 基于YOLOv2网络的绝缘子自动识别与缺陷诊断模型 | |
| 赖秋频; 杨军; 谭本东; 王亮; 傅思遥; 韩立伟 | |
| 刊名 | 中国电力
 |
| 2019 | |
| 卷号 | 52 |
| 关键词 | 输电线路 智能巡检 绝缘子 YOLOv2网络 深度学习 图像识别 缺陷诊断 |
| ISSN号 | 1004-9649 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 收录类别 | CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| URI标识 | http://www.corc.org.cn/handle/1471x/4146922 |
| 专题 | 武汉大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赖秋频,杨军,谭本东,等. 基于YOLOv2网络的绝缘子自动识别与缺陷诊断模型[J]. 中国电力,2019,52. |
| APA | 赖秋频,杨军,谭本东,王亮,傅思遥,&韩立伟.(2019).基于YOLOv2网络的绝缘子自动识别与缺陷诊断模型.中国电力,52. |
| MLA | 赖秋频,et al."基于YOLOv2网络的绝缘子自动识别与缺陷诊断模型".中国电力 52(2019). |
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