基于YOLOv5s的无人机航拍输电线瓷瓶检测(附数据集与操作步骤)

本文主要内容:详细介绍了无人机航拍输电线瓷瓶检测的整个过程，从创建数据集到训练模型再到预测结果全部可视化操作与分析。

文末有数据集获取方式，请先看检测效果

• 现状

输电线路绝缘瓷瓶的检测主要依赖人工巡检。巡检人员需携带专业设备，攀爬至数十米高的输电塔，对绝缘瓷瓶进行逐一检查。但人工巡检耗时较长，安全风险高，精确度有限，无法实现对大规模输电线路的快速检测，难以发现细微的瓷瓶缺陷，容易导致漏检。

深度学习的应用正逐步改变传统的输电线路绝缘瓷瓶检测方式。

通过无人机搭载的高清摄像头捕捉实时图像，Coovally利用先进的机器视觉技术和成熟的解决方案，运用YOLO算法进行模型训练，可以对瓷瓶破损、污染及老化等异常状况快速识别。

• 数据集来源

公开数据集。此数据集中共包括263张照片。

• 操作步骤与结果分析