输电塔结构健康关系到供电可靠性。传统的手工巡检效率低、安全系数小、主观性较强。本文主要研究无人机 和深度学习技术在输电塔损伤自动识别与评估中的作用，形成图像采集－损伤识别－状态评定的整个体系。通过对典型的损 伤进行视觉特征分析，建立复杂环境下深度学习检测模型，提出用损伤量化指标来评价的方法。经过研究发现，此技术可以 提高巡检的智能化程度，为电力设施的运维工作提供科学的决策支撑。
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