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基于轻量化CNN-Transformer的输电线路异物检测算法研究
一、引言
随着电力系统的快速发展，输电线路的安全运行显得尤为重要。异物侵入输电线路区域可能导致电力设备的故障和停电事故，对电网安全稳定运行造成严重威胁。因此，有效的输电线路异物检测算法成为了一个急需解决的难题。传统的检测方法多依赖人工巡检和监控，但这种方式效率低下且易受人为因素影响。近年来，深度学习技术在图像处理和模式识别领域取得了显著的进展，为输电线路异物检测提供了新的解决方案。本文提出了一种基于轻量化CNN-Transformer的输电线路异物检测算法，旨在提高异物检测的准确性和效率。
二、相关技术背景
1.CNN（卷积
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