简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域的应用愈发广泛。电力工程巡视作为确保电力系统稳定运行的重要环节，其自动化和智能化水平的提升对于提升巡视效率和准确性具有重要意义。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，能够利用深度学习技术自动识别和分析电力设备状态，为巡视人员提供更为精准的数据支持。本文旨在设计一种高效、准确的电力工程巡视识别算法，通过对深度学习模型的研究和优化，提升其在电力工程巡视中的应用效果，为电力行业的智能化发展贡献力量。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要：电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，对于维持生活和经济运转至关重要。然而，输电线路作为电力系统的关键组成部分，常常受到恶劣天气、外部物理损害以及长期运行而导致的老化等问题的影响，这可能引发电力系统的故障和中断。传统的巡检方法通常依赖于人工巡检，不仅效率低下，而且存在一定的安全风险。因此，本研究旨在探索一种基于无人机技术的输电线路巡检方法，通过高分辨率摄像头和热红外传感器等设备，结合先进的图像处理与数据分析技术，全面检测输电线路的潜在问题，以提高电力系统的运行效率和可靠性。这一研究的目的在于开发出一种高效、全面、准确的巡检方法，为电力系统的维护和管理提供有力支持，以应对不断增长的电力需求与日益复杂的电力网络。

简介：摘要：随着我国经济的持续增长和社会的快速发展，电力需求不断上升，确保电力系统的安全稳定运行成为当务之急。变电站作为电力系统的核心部分，其设备的正常运行直接影响到整个电力系统的安全、可靠和经济性。然而，受限于传统巡检方式的人工操作，以及设备故障的隐蔽性，如何提前发现和预警变电站电气设备的异常运行，成为了电力系统管理的重要课题。因此，提出的基于红外图像识别的变电站电气设备异常运行预警方法，为实现这一目标提供了有力支持。