基本信息

---

下载

文档摘要

---

摘要

近年来，随着智能电网建设的推进，电力开关柜作为电力系统的核心设备，其运行

状态的实时检测与故障预警对保障电网安全至关重要。传统人工巡检与基于机器学习的

检测方法存在效率低、误检率高、难以适应复杂环境等问题。随着深度学习的发展，特

别是计算机视觉算法的迭代更新，基于深度学习的目标检测算法逐渐被运用于电力开关

柜的检测任务中。本文针对开关柜检测中原始模型参数量和计算量大，以及开关柜检测

易受干扰、对象分布密集的