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针对高压开关设备红外图像异常发热点检测中存在目标位置场景复杂和大小不均衡带来的检测准确率下降问题,基于YOLOv3算法,通过添加卷积模块及调整部分超参数对其基础网络架构进行优化,以实现高压开关设备异常发热点的快速检测、识别和定位。同时,建立了用于高压开关设备红外图像异常发热点的数据集,通过训练得出合适的权重。实验结果表明,该检测方法识别速度快,准确率高且具有较强的泛化能力,测试准确率达到91.83%,可将其初步应用于高压开关设备异常发热点目标检测中。