基于深度学习的变电站电力设备漏油检测

随着用电需求日益增加,电力系统设备变得更加庞大且复杂,导致传统人工巡检方式受到挑战。针对这一现象,本文旨在研究如何通过目标检测技术有效监测电力设备运行状态,特别是漏油问题。为此,本文采用性能稳定的YOLOv5卷积神经网络作为基础,通过减少检测头数量和一次特征金字塔下采样,有效降低了模型的计算复杂度和资源消耗。研究结果表明,与原始YOLOv5网络相比,改进后的模型在保证监测性能的同时,显著减少了模型推理时间、模型参数量和模型大小。这一轻量化改进为电力设备的安全稳定运行提供了有效的技术保障,也为未来电力设备故障检测技术的发展提供了新的思路。