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IIHBSFDX 本科生毕业论文（设计）摘要电力设备的安全稳定运行影响智能电网的供电可靠性。红外成像检测具有非接触、测温快、能直接显示热图这些特点，是电力设备巡检中常用的技术。但传统人工看红外图像的方式效率不高，还容易受主观因素影响。现有的深度学习模型在处理红外图像时，小目标故障检测难、复杂背景干扰大、特征提取不充分。针对这些问题，本文提出一种改进型 YOLOv8 故障检测方法。第一，自己构建了一个电力设备红外图像数据集，里面有变压器、断路器、绝缘子、套管这些常见设备。故障类型包括过热、局部放电、破损、松动等典型情况。图像都做了标注，也...

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