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摘要:采用深度学习方法对电力系统中采集到的视觉影像进行分析和处理,可实现快速、准确地识别出电力设备中存在的故障缺陷,为此探究了电力深度视觉的基本概念、关键技术和主要应用场景。首先阐述了电力深度视觉产生的技术和时代背景;然后探讨电力深度视觉的基本概念、内涵的应用领域;介绍了电力深度视觉的关键技术,包括目标检测、语义分割、目标跟踪、边缘计算等;最后在泛在感知和数字电网的需求下,举例说明电力深度视觉的典型应用场景,并对其发展和应用进行展望。
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