【摘 要】
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近年来，随着我国电网规模持续扩大，在复杂背景环境下对变电站智能巡检得到了广泛的应用。针对实际电力设备红外图像采集过程中出现的图像边缘信息模糊和分辨率较低等问题，本文提出一种基于改进型超分辨率的新型电力设备红外图像轻量型检测方法。首先对采集的原始电力设备红外图像送到超分辨率网络SRGAN中进行训练，得到更清晰、分辨率更高的待标注图像；接着对绝缘子、套管等7类电力设备进行标注，制作标准数据集；其次，通过添加grad_cam对特征提取得到的关键特征信息进行可视化；最后在保证准确率的情况下，通过替换MobileN
【机 构】
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上海电力大学电子与信息工程学院 上海 200090;上海电力大学电子与信息工程学院 上海 200090
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近年来，随着我国电网规模持续扩大，在复杂背景环境下对变电站智能巡检得到了广泛的应用。针对实际电力设备红外图像采集过程中出现的图像边缘信息模糊和分辨率较低等问题，本文提出一种基于改进型超分辨率的新型电力设备红外图像轻量型检测方法。首先对采集的原始电力设备红外图像送到超分辨率网络SRGAN中进行训练，得到更清晰、分辨率更高的待标注图像；接着对绝缘子、套管等7类电力设备进行标注，制作标准数据集；其次，通过添加grad_cam对特征提取得到的关键特征信息进行可视化；最后在保证准确率的情况下，通过替换MobileN
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