摘要
电力作业场景目标检测是保障电力系统安全稳定运行的关键技术之一。
传统的目标检测方法难以适应复杂多变的电力作业场景，而基于图像识别的目标检测技术近年来取得了显著进展，为电力作业场景的安全监管提供了新的解决方案。
本文首先介绍了电力作业场景目标检测的研究背景和意义，然后阐述了图像识别和目标检测的相关概念，并重点概述了深度学习在目标检测领域的应用。
接着，本文详细综述了基于图像识别的电力作业场景目标检测的研究现状，包括常用的目标检测算法（如FasterR-CNN、YOLO系列、SSD等）以及在电力作业场景中的应用案例。
此外，本文还分析了现有研究方法的优缺点，并展望了未来的研究方向。
关键词：电力作业场景；目标检测；图像识别；深度学习；安全监管
随着电力系统规模的不断扩大和自动化程度的提高，电力作业场景的安全监管面临着越来越严峻的挑战。
传统的安全监管手段主要依靠人工巡检，存在着效率低下、容易出错、难以实时监控等问题。
近年来，随着图像识别技术的快速发展，基于图像识别的电力作业场景目标检测技术应运而生，为解决上述问题提供了新的思路和方法。
图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
