边缘计算与深度学习：输电设备异物检测的新突破

本文主要探讨了基于边缘计算与深度学习的输电设备异物检测方法，针对输电设备运行中常见的鸟巢、塑料袋等异物对输电系统的潜在威胁，提出了一种新的解决方案。传统的异物检测方式通常依赖于无人机拍摄，将图像上传至云端服务器进行分析。这种方法存在数据传输量大、响应速度慢的问题。 作者路艳巧等人提出的新型检测系统则引入了边缘计算的概念，将深度学习的计算任务从云端转移到输电设备边缘，采用MobileNet和优化后的SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测技术。这种设计显著提高了处理速度，使得在CPU上的运行速度比基于VGG的SSD方法快约5倍，相较于Faster-RCNN，更是快了近60倍。同时，模型大小也得到了优化，相比于VGG的SSD方法，其大小减小到了2/9，相对于Faster-RCNN则是2/49，保持了较高的检测精度，达到了89%。 相比于传统的云端处理方式，新方法的数据传输量减少了大约90%，这在能源行业尤其重要，因为它能够实现实时监控和快速反应，降低因异物导致的故障风险。此外，由于计算在本地设备完成，系统的响应时间大幅缩短，从而满足了实时性的需求。 这项工作已在实际场景中得到部署，表明其不仅理论可行，而且在实际应用中表现出良好的效果和可靠性。值得注意的是，论文发表在《中国电力》杂志，遵循严格的出版规范，保证了学术成果的严谨性和原创性。边缘计算与深度学习的结合，为电力行业的输电设备维护提供了一个高效、安全的智能检测解决方案。