【摘 要】
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红外热像的自动识别是变电设备缺陷与故障诊断的重要手段。针对目前变电设备的红外热像识别存在的极易受到背景杂波干扰、图像视觉效果差、缺乏智能方法等问题，使用快速导向滤波在去噪时保留边缘信息，提出参数自调整的Retinex算法对图像进行增强，提高红外热像的对比度；改进YOLOv3网络的特征提取网络与损失函数提高变电设备的识别精度。经测试，五种变电设备的识别平均准确率可以达到94.85%，每张图片的识别速
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红外热像的自动识别是变电设备缺陷与故障诊断的重要手段。针对目前变电设备的红外热像识别存在的极易受到背景杂波干扰、图像视觉效果差、缺乏智能方法等问题，使用快速导向滤波在去噪时保留边缘信息，提出参数自调整的Retinex算法对图像进行增强，提高红外热像的对比度；改进YOLOv3网络的特征提取网络与损失函数提高变电设备的识别精度。经测试，五种变电设备的识别平均准确率可以达到94.85%，每张图片的识别速度为7.88ms/张。实验结果表明了本文方法的准确性和快速性，为实现变电设备状态监测提供了条件。
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