摘要
电力杆塔作为电力系统的重要基础设施，其运行状态直接关系到电力系统的安全稳定运行。
传统的电力杆塔巡检方式主要依靠人工进行，存在着效率低下、危险性高、主观性强等缺点。
随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，基于视觉的电力杆塔检测技术应运而生，并逐渐成为该领域的研究热点。
本文首先介绍了电力杆塔视觉检测的相关概念，包括其背景、意义以及国内外研究现状等；接着，重点概述了电力杆塔视觉检测的关键技术，包括图像预处理、杆塔定位、部件识别以及缺陷检测等，并对各种方法的优缺点进行了分析比较；随后，对电力杆塔视觉检测系统软件设计进行了探讨，包括系统架构、功能模块、数据库设计等方面；最后，总结了当前研究中存在的问题，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：电力杆塔；视觉检测；图像处理；深度学习；软件设计
随着电力系统规模的不断扩大和自动化水平的不断提高，电力杆塔作为输电线路的重要组成部分，其安全稳定运行对于保障电力系统的可靠性至关重要。
传统的电力杆塔巡检方式主要依赖人工巡视，存在着以下不足：
1.效率低下：人工巡检需要大量的人力物力，且受地形、天气等因素影响较大，巡检周期长，效率低下。
2.危险性高：电力杆塔通常位于高山、丘陵等复杂地形，人工巡检存在着高空坠落、触电等安全风险。
3.主观性强：人工巡检依赖于巡检人员的经验和判断，容易受到主观因素的影响，导致漏检、误检等问题。
为了克服传统人工巡检方式的不足，提高电力杆塔巡检的效率和质量，基于视觉的电力杆塔检测技术应运而生。
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