使用Aidlux，轻松落地电力巡检AI应用

本项目参考AidLux AI 实战训练营内容，3-4个课时落地AI应用

电力线路是电力系统的重要组成部分， 它的安全可靠运行直接关系到一个国家经济的稳定发展。 电力线路一旦出现故障,则有可能影响到成片区域的供电安全， 严重的甚至造成不可估量的损失。 因此， 预防电力线路故障预防历来是电力系统的一项重要工作。

在Aidlux的官方教程中，首先聚焦于电力巡检方案， 以及如何将AidLux应用到电力巡检过程中。引入用于电力巡检的一些图像处理、 计算机视觉/深度学习算法， 端到端的讲解应用于电力巡检的算法以及通过AidLux落地。 将精选两款主要识别算法，配合前后辅助处理算法，分别讲解对可见光图像和红外热成像图像的分析、识别。两款算法分别是Y0L0V8和R-RetinaNet,分别用于可见光的目标检测以及红外热成像中绝缘子串的旋转检测。
这是实操视频：

https://www.bilibili.com/video/BV11z4y1h78D/?vd_source=4b36e62d12ccafa4305abaa37ffc34ad

原文链接：https://www.cnblogs.com/shao-wei/p/17377662.html