阅读提示
建议先通读一遍，再回看题目、开头、过渡和结尾，更容易提炼出可借鉴的写作框架。
一、系统总体设计
随着电网规模扩大，传统人工巡检存在效率低、风险高问题。本设计开发一套输电线路智能巡检图像分析系统，采用YOLOv5目标检测算法自动识别绝缘子、防震锤等部件，结合ResNet34分类网络进行缺陷判断。系统架构包含前端数据采集（无人机巡检影像）、后端AI分析服务器与Web管理平台三部分，实现“采集-分析-预警”闭环管理。
二、关键技术实现
1. 数据预处理：对5000张现场采集图像进行归一化与数据增强（随机翻转、亮度调整），解决样本不足问题。
2. 模型训练：在标注的VOC数据集上训练YOLOv5模型，迭代150轮后mAP达0.87；针对绝缘子自爆缺陷，使用迁移学习微调ResNet34分类网络，准确率提升至94.2%。
3. 系统集成：采用Docker容器化部署算法模型，通过Flask框架提供RESTful API接口。前端使用Vue.js开发可视化界面，支持缺陷报表生成与地图坐标定位。
三、功能测试验证
使用本地电力公司提供的300张测试集验证，系统单张图片平均分析耗时0.3秒，漏报率低于5%。对比传统人工巡检，效率提升约20倍。系统已实现导线异物、绝缘子破损等6类典型缺陷的自动化识别，并通过短信接口推送报警信息至运维人员。