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摘要
为了及时了解无损监测变电站接地网防腐结构的腐蚀情况，准确定位腐蚀区域，研究了基于深度迁移学习的变电站接地网防腐结构无损监测技术。挖掘变电站接地网防腐结构的腐蚀信号特征，融合多尺度网络，利用ResNet50网络构建基于迁移学习的深度卷积神经网络模型，输入二维图像数据，实现变电站接地网防腐结构的无损监测。试验证明：所研究技术可有效无损监测变电站接地网防腐结构的腐蚀区域；通过测量两个节点便能准确定位腐蚀区域，节省模型训练时间，实现变电站接地网防腐结构无损监测，为实时监测变电站接地网态势提供参考。
