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摘要
传统的变电站刀闸状态自动识别方法存有不足之处，因此提出基于改进YOLOv4的变电站刀闸状态自动识别方法。首先对基于改进YOLOv4的变电站刀闸状态自动识别方法进行设计，其中包括变电站刀闸状态的预测，设定变电站刀闸设备运行状态指标，最后，实现变电站刀闸运行状态自动识别，基于以上步骤完成基于改进YOLOv4的变电站刀闸状态自动识别方法。为证实所设计方法的有效性，建立对比实验，将文中即基于改进YOLOv4的变电站刀闸状态自动识别方法与基于巡检机器人的变电站刀闸状态自动识别方法，以及基于深度学习的变电站刀闸状态自动识别方法进行对比研究。最后得出较为准确的基于改进YOLOv4的变电站刀闸状态自动识别，且优于其它两种方法。
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