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摘要

深度学习与无人机技术的迅速发展，推动了其在电力行业的广泛应用。绝缘子作为电力

系统的重要组成部分，其长期在恶劣的环境下，极易发生闪络和自爆等重大缺陷，从而引发

严重的电力系统事故。为保证电力系统能够安全可靠的运行，巡检绝缘子等电力设备至关重

要。然而，在无人机拍摄的过程中，磁场、拍摄角度以及气候等因素会降低绝缘子所处图像

中的像素比例，进而制约了绝缘子检测的精准度。目前存在的传统人工巡检方法不仅效率低

下，而且具有一定的安全隐患，并且许多基于深度学习的输电线路绝缘子模型检测性能较差。

因