GB9706.1-2020要求的电气绝缘图绘制方法指导，让你从0到1学会 绝缘图的实际案例，包含所有相关的绝缘路径，以及介电强度，爬电距离和电气间隙的值

针对输电线路无人机巡检图片库，根据输电线路缺陷的基本特征，自建可用于输电线路多目标缺陷识别的数据集；对数据集图像进行分类、标注和增强，原图经过翻转、旋转、缩放和亮度对比度增强，已打好标签。请＋qq私聊（1136211966）

项目中BMS测绝缘误差偏大解决策略。，，

进行基于绝缘子边缘检测与提取,能识别绝缘子裂纹的故障,通用性蛮好

绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。深度学习技术的大量应用，计算机运算性能的不断提高，为无人机准确识别和定位绝缘子，实时跟踪拍摄开辟了新的解决途径。本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数据集的特点，对无人机拍摄图片进行训练，实现对绝缘子精准识别和定位，大幅提升无人机巡检时对绝缘子设备准确跟踪、判定的效率，具有十分重要的应用效果。本项目可以作为计算机专业毕业涉及，提供处理好的数据集、视频和三组训练好的模型，部署简单，并且具有可用于图片检测和视频检测的图形化界面，方便易用。

设计了一种可用于阵列波导光栅(AWG)解调集成微系统的绝缘体上硅(SOI)基2×2多模干涉(MMI)耦合器，用光束传播法(BPM)对MMI耦合器进行了模拟。耦合器输入/输出波导采用倒锥形，多模干涉区尺寸为6 μm×57 μm。在TE偏振中心波长为1.55 μm时，器件附加损耗为0.46 dB，不均匀性为0.06 dB。在1.49~1.59 μm波长范围内耦合器的附加损耗小于1.55 dB。仿真结果表明所设计的2×2 MMI耦合器体积小、附加损耗低、波长响应范围宽、分光均匀，符合片上集成系统的要求。

本人收集到的各种场景绝缘子数据，包含正常与缺陷，可用来训练绝缘子检测，分割或者缺陷绝缘子识别网络，持续收集中~

电力电缆在运行过程中,必然要出现绝缘老化,甚至引发绝缘击穿,导致供电线路的突发停电事故。绝缘老化的本质是材料性能发生不可逆转的改变,影响老化的因素一般涉及热、电、机械与环境等方面。在线监测通过全系统多测点数据联合分析计算电缆绝缘状况,综合确定漏电或绝缘降低的情况和故障点位置,因而具有重要价值。文章为此主要介绍基于C8051单片机的电力电缆在线监测系统的组成、监测功能和监测原理。

基于完善现有绝缘电阻检测系统功能的目的，本文在已有绝缘检测方法的基础上，提出了一种加入绝缘故障定位系统的绝缘电阻检测系统。该系统选用STM32单片机作为主控制芯片，在母线带电时，采用非平衡电桥法完成绝缘电阻检测，同时确定绝缘故障的位置；在母线不带电时，采用高压注入的方式完成绝缘电阻的检测。通过搭建硬件测试平台对这种绝缘检测系统进行了测试。实验结果表明：系统能够准确判断绝缘故障位置，绝缘电阻值的测量误差在4%以内，精度符合设计要求。

1、YOLOv7绝缘子缺陷检测模型，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志，用于检测电塔绝缘子有破损缺陷的的位置 2、包含数据集