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基于机器视觉的配电站房环境多目标检测研究

摘要

配电站房作为电力系统的重要组成，是保障供电安全与电能稳定传输的关键场所，内部

设备种类多、结构复杂、环境严苛，传统依赖人工巡检的方式不仅存在成本高、效率低等问

题，也难以及时发现设备异常状态，存在较大的安全隐患。随着人工智能与边缘计算的快速

发展，基于计算机视觉的智能检测技术逐渐成为实现配电站房关键设备检测与识别的有效手

段，尤其是通过深度学习模型对设备进行目标检测与状态识别，为智能配电系统的落地部署

提供了可行方