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深度卷积神经网络赋能电力部件识别：巡检图像的创新解法
一、引言
1.1研究背景与意义
随着经济的飞速发展和社会的持续进步，人们对电力的需求日益增长，推动着电力系统规模不断扩大且结构愈发复杂。电力系统作为现代社会的关键基础设施，其稳定、可靠运行直接关系到国计民生和社会的正常运转。一旦电力系统出现故障，可能引发大面积停电，对工业生产、商业活动、居民生活等造成严重影响，甚至可能危及公共安全。因此，保障电力系统的安全稳定运行具有至关重要的意义。
电力部件作为电力系统的基本组成单元，其运行状态直接决定了电力系统的整体性能。对电力部件进行准确识别是实现电力系统高效运维和故障诊断的基础。在电力巡检工作中，
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