基于YOLOv5模型的变电站基建期行为分析识别研究

随着电力工程的不断发展,变电站的基建成为电力行业中至关重要的环节之一,在变电站基建期间,涉及到众多的施工活动和行为。本文首先介绍YOLOv5模型的基本原理和在目标检测领域的优势,然后针对变电站基建期行为进行详尽的调研和分析。通过采集大量实地数据,并结合先进的深度学习技术,建立基于YOLOv5的行为识别模型,实现对基建期行为的实时监测和识别。实验证明,本文提出的基于YOLOv5模型的变电站基建期行为分析识别方法具有高度准确性和实用性,能够为电力工程的管理和安全提供有力支持。