适用于图像分类 目标检测 数据集较小 无花果公开数据集

针对电力设备巡检智能化水平较低的现状，文中将增强现实（Augmented Reality，AR）技术应用于电力设备巡检过程。文中从智能巡检终端、服务器与数据库3个层面构建了基于AR技术的电力设备智能巡检系统架构。提出基于AR技术和深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）算法的电力设备故障识别方法，将智能巡检终端采集的图像作为输入，在线识别电力设备可能存在的故障类型。通过仿真测试表明，所提方法故障识别时间与支持向量机（Support Vector Machine， SVM）与BP神经网络（Back Propagation-Neural network， BP-NN）算法相近。但是各类故障识别准确率均大于98%，大于SVM与BP-NN算法，所提方法能够快速准确地识别电力设备故障类型。

时变环境因素对某电力设备故障率的影响，张俊卿，周一帆，绿色能源（如风能和太阳能）的推广扩大了电力设备的地域分布，因此设备的工作环境也变得更加复杂和恶劣。其中，随时间变化的环境

电力设备在线监测的现状与发展分析.ppt

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变电站电力设备红外图像数据集（101幅，含温度信息）

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