《表4 测试集不同缺陷类型识别率》

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《基于无人机图像与迁移学习的线路绝缘子状态评价方法》

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进一步比较文中方法与导则评分的差异性，以评价结果不一致的样本1与样本2为例，通过导则对样本1扣分标准为220 kV绝缘子自爆3片，扣32分为异常状态；该样本故障时投运12 a，当日为雷暴天气，考虑到该样本故障时的气候条件与运行年限，文中算法评价其为严重状态。通过导则对样本2的扣分标准为绝缘子钢脚、钢帽出现变形锈蚀，扣24分为注意状态；该样本故障时投运15 a，当日为超强台风天气，文中算法评价其为严重状态。总体而言，通过文中方法进行状态评价对于绝缘子缺陷的告警更为灵敏，能够更好地反映恶劣天气下运行绝缘子的缺陷情况。