依托YOLOX的输电线路异物检测软件设计研究

本研究旨在设计一款基于YOLOX-s网络的输电线路异物检测软件,通过深度学习算法精确识别并处理潜在风险,以减轻传统人工检测的工作负担并提高检测效率。研究内容涵盖了输电线路异物检测数据集构建,以构建初始数据集为基础,通过实验设计YOLOX-s输电线路异物检测算法,完成软件设计的整体架构、各模块功能实现以及用户界面设计,确保了系统操作的直观性和便捷性。实验结果显示,该软件在异物检测的平均精度、处理速度和用户交互性方面均达到了优异的标准,显著提升了输电线路监控的自动化水平,为电网安全管理提供了有效工具。