典型文献
基于深度学习的变电站高压隔离开关状态监测系统设计
文献摘要：
变电站的高压隔离开关是变电站的关键设备，及时准确地识别高压隔离开关的开关状态对保障变电站安全可靠运行起到非常重要的作用。基于Faster R-CNN模型设计搭建隔离开关的识别模型，通过采用数据增广技术来解决数据样本量不足和提高算法稳定性，通过VGG16实现图像多尺度特征提取。基于该识别模型，开发变电站监测应用系统，系统的实施和推广能提高变电站运行的可靠性和效率，降低变电站的运行成本。
文献关键词：
高压隔离开关;深度学习;开关状态;Faster;R-CNN
中图分类号：
作者姓名：
黄凯怡;姜佳琪;方建文
作者机构：
衢州学院电气与信息工程学院。
文献出处：
引用格式：
[1]黄凯怡;姜佳琪;方建文-.基于深度学习的变电站高压隔离开关状态监测系统设计)[J].计算机产品与流通,2022(10):115-118
A类：
B类：
高压隔离开关,开关状态,状态监测系统,监测系统设计,关键设备,变电站安全,可靠运行,Faster,模型设计,识别模型,数据增广,样本量,VGG16,多尺度特征提取,监测应用,应用系统,电站运行,运行成本
AB值：
0.227957
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