面向数字孪生低压配电网的基于Gabor-YOLO算法的架空线高效识别方法研究

《面向数字孪生低压配电网的基于Gabor-YOLO算法的架空线高效识别方法研究》是一篇聚焦于电力系统智能化发展的学术论文。该论文针对当前低压配电网中架空线路识别效率低、精度不足的问题，提出了一种结合Gabor滤波与YOLO目标检测算法的新方法，旨在提升架空线在数字孪生环境下的识别能力。

随着智能电网和数字孪生技术的快速发展，低压配电网作为电力系统的重要组成部分，其运行状态的实时监控和故障快速定位显得尤为重要。然而，传统的人工巡检方式存在效率低、成本高、易出错等问题，难以满足现代电网对自动化和智能化的需求。因此，如何利用计算机视觉技术实现对架空线路的自动识别成为研究热点。

在本研究中，作者引入了Gabor滤波器来增强图像中的纹理特征，从而提高目标检测的鲁棒性。Gabor滤波器能够捕捉图像中的方向性和频率信息，对于复杂背景下的架空线具有良好的适应性。通过将Gabor滤波应用于原始图像，可以有效提取出架空线的边缘信息，为后续的目标检测提供更清晰的输入数据。

与此同时，论文采用了YOLO（You Only Look Once）目标检测算法作为核心模型。YOLO是一种高效的单阶段目标检测算法，能够在保持较高检测精度的同时实现快速推理。为了进一步优化检测效果，作者对YOLO网络结构进行了改进，使其更适合处理低压配电网场景下的架空线识别任务。

在实验部分，论文构建了一个包含多种典型低压配电网场景的数据集，并采用交叉验证的方法评估所提方法的性能。实验结果表明，与传统的目标检测算法相比，Gabor-YOLO算法在检测准确率、召回率以及运行速度等方面均表现出显著优势。特别是在复杂光照条件和遮挡情况下，该方法仍能保持较高的识别精度。

此外，论文还探讨了该方法在数字孪生系统中的应用潜力。通过将架空线识别结果与数字孪生平台相结合，可以实现对低压配电网的动态建模和实时监测，为电网运维提供有力支持。这种融合视觉识别与数字孪生的技术路线，不仅提高了电网管理的智能化水平，也为未来智慧能源系统的建设提供了新的思路。

综上所述，《面向数字孪生低压配电网的基于Gabor-YOLO算法的架空线高效识别方法研究》为解决低压配电网中架空线识别问题提供了一种创新性的解决方案。该方法通过结合Gabor滤波与YOLO算法，实现了对架空线的高效、精准识别，具有重要的理论价值和实际应用意义。