为满足变电站实时视频监控需要，针对个人安全防护装备的自动检测，提出了一种基于改进YOLOv3算法的实时目标检测方法。采用Gamma校正技术对图像进行预处理，并进行数据增强；然后，基于K-means++算法得到最适合的先验框大小，以提高检测速度；通过迁移学习进行快速有效训练。在实际工程图像数据集上进行仿真实验，结果表明：与其他典型的目标检测方法相比，所提方法的平均检测精度提高了2%以上，且每秒帧数最高。
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