本作品基于输电在运导线型号智能识别项目,面向输电线路巡检与导线型号核验场景,将无人机航拍、AI视觉识别与边缘计算相结合,辅助解决人工登杆核查风险高、效率低及台账与现场实物不一致等问题。采用 Python、PyTorch 和 YOLO,结合数据增强、领域自适应及模型轻量化,提高复杂光照、样本不均衡和边缘设备算力受限条件下的识别能力。界面围绕巡检总览、实时识别、任务管理和台账核验展开,展示导线定位、型号识别、影像留存与人工复核等业务流程。本人担任项目经理兼算法负责人,统筹需求分析、数据集构建、模型优化、边缘端部署、无人机硬件集成及现场测试验收。
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