| 使用环境 |
在户外输电线路巡检场景中，无人机搭载摄像头，以不同距离、角度和光照条件对输电线路开口销进行拍摄，拍摄距离5 - 20m，角度范围0 - 90度，光照强度300 - 1000lux |
| 使用对象 |
输电线路中的开口销及其缺陷，包括开口销缺失、开口销松动。 |
| 使用目的 |
通过检测开口销的状态，及时发现开口销的缺失和松动等缺陷，保障输电线路的安全稳定运行，减少因开口销问题导致的电力系统故障。 |
| 输入数据 |
无人机拍摄的输电线路开口销图像帧，图像分辨率为1920×1080像素。 |
| 输出数据 |
开口销的状态信息，包括开口销缺失、开口销松动的检测结果，以及对应的置信度。 |
| 硬件配置 |
CPU：Intel i7-10700K，GPU：NVDIA GeForce RTX 3090，内存：32GB，硬盘：1TB SSD，无人机：大疆M300，摄像头：禅思H20T，传感器：IMU传感器用于姿态测量。 |
| 样本获取 |
在实际输电线路场景中，通过无人机拍摄获取了7957张不同光照、距离和角度下的开口销图片，其中2000张用于训练集，5957张用于测试集。 |
| 测试结果 |
在测试集上，平均精度(mAP@0.5)为91.84%，召回率(R@0.5)为87.96%，精确率为95.58%。 |
| 执行速度 |
检测速度为67.84帧/秒。 |
| 资源消耗 |
在上述硬件配置下，CPU平均占用率约80%，GPU平均占用率约70%，内存使用量约16GB。 |
| 源码类型 |
本算法有Python版本源码，使用售卖方式进行授权。 |
| 文件大小 |
算法程序文件25K，权重文件67M。 |
| 相关备注 |
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