在输电线路上,螺栓松动和导线破损是普遍存在的输电线路故障,检测出这些故障对电力系统的安全运行具有非常重要的意义。YOLO V3是一种准确率高实时性强的目标检测算法,因此提出了基于深度卷积神经网络的YOLO V3目标检测方法,识别和定位输电线路上的螺栓和破损导线。通过对YOLO V3算法进行适应性的改进,使得输电线路上的检测任务更加快速和准确。利用TensorFlow框架搭建目标检测网络,训练得到最终检测模型并测试。实验结果表明,该输电线路故障检测方法实时性强、准确率高,能够满足自动检测输电线路上的螺栓和破损导线的要求,极大地提高了电力系统检修工作的"智能化"。
