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针对高压杆塔的安全性易受鸟巢等异物影响的情况,提出基于经典深度学习理论的Fast RCNN算法,实现对异物的快速检测,降低安全风险。该算法的基本思路是,通过Selective Search法提取杆塔图像候选区域,并基于CaffeNet网络模型优化参数,经过多次迭代和样本训练,最后智能检测出杆塔图像中的鸟巢并定位目标区域。