基于改进Faster R-CNN的电力检修工程智慧监测

提出一种改进Faster R-CNN的目标检测模型用于智能化电力检修工程,构建了电力检修设备的数据集,并对其进行了数据清洗和数据增强。为了提高模型对被物体在遮挡以及复杂背景情况的识别能力,在模型中嵌入了精心设计的ESAM注意力模块,优化了模型的特征提取能力。ESAM注意力模块通过多尺度处理和跨空间学习方法,在保持计算效率的同时,能够更好地捕捉和利用图像特征中的重要信息,从而提高模型的整体性能。设计了多组实验并可视化模型效果,实验结果进一步验证了模型的有效性。该研究对于提高电力检修工作的效率和质量,保障电力系统的安全运行,从而支撑“双碳”目标的实现,具有一定的理论意义和实际价值。