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电力设备的安全运行是保证电力系统长期稳定工作的重要基础,因此需要对电力设备的运行状态进行实时监测。实现对电力设备实时监测的关键是对电力设备进行准确的识别和定位。传统的图像检测算法受环境和复杂背景的影响,无法对电力设备进行准确的定位和识别。基于深度学习的目标检测在电力设备运行状态实时监测中具有更广阔的发展前景。针对电力设备红外图像的识别提出了基于Faster R-CNN识别方法。实验结果表明,该方法准确率高,能够准确定位和识别红外图像中的电力设备。