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随着社会的高速发展,用电设备的数量也大幅度增加,对于电力系统供电安全性的要求也日益提高。作为电力系统中重要的组成部分,电力设备的平稳运行对于电力系统极为重要。而基于数字图像处理技术在电力设备状态检测方法为电网安全运行提供了有效途径。本文在详细综述电力设备目标检测方法的基础上,提出了一种多任务特征选择金字塔模型并应用于电力设备目标检测,其最大的优势在于通过多任务学习、特征选择金字塔以及可变形卷积,提高了神经网络对于图像信息的挖掘能力,并且对不同形态的电力设备具有较强的适应能力。论文取得的主要研究成果如