深度学习目标检测模型优化策略及其在电网领域的创新应用研究.docx

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2025-03-11 发布于上海
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深度学习目标检测模型优化策略及其在电网领域的创新应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1深度学习在目标检测领域的发展现状

随着计算机技术和人工智能的快速发展，深度学习在目标检测领域取得了显著的进展，已成为计算机视觉领域的研究热点之一。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，能够自动从大量数据中学习特征表示，从而实现对目标物体的准确检测和识别。与传统的目标检测方法相比，深度学习方法具有更高的准确性、更强的泛化能力和更好的实时性，在众多领域得到了广泛的应用。

早期的目标检测方法主要基于手工设计的特征和传统机器学习算法，如方向梯度直方图（HOG）结合支持向量机（SVM）等。这些