基于深度学习模型的电力设备红外目标检测与识别毕业设计论文

以下是一个基于深度学习模型的电力设备红外目标检测与识别的毕业设计论文的示例题目：

《基于深度学习模型的电力设备红外目标检测与识别》

论文摘要： 随着电力设备的发展和智能化程度的提高，红外图像在电力设备故障检测与预测中的应用越来越广泛。本文提出了一种基于深度学习模型的电力设备红外目标检测与识别方法。该方法首先使用深度学习模型对红外图像进行特征提取和目标检测，然后使用目标识别算法对检测到的目标进行分类和识别。实验结果表明，该方法在电力设备红外图像目标检测与识别方面具有较高的精度和鲁棒性，可以有效提高电力设备故障检测的准确性和效率。

关键词：深度学习模型；电力设备；红外图像；目标检测与识别；故障检测

1. 引言 1.1 研究背景 1.2 研究意义 1.3 国内外研究现状

2. 红外目标检测与识别方法综述 2.1 传统方法 2.2 深度学习方法

3. 基于深度学习模型的电力设备红外目标检测与识别方法 3.1 数据集获取与预处理 3.2 深度学习模型的选择与训练 3.3 目标检测与识别算法设计

4. 实验与结果分析 4.1 实验设置 4.2 实验结果与分析

5. 总结与展望 5.1 主要工作总结 5.2 存在问题分析 5.3 后续研究展望

参考文献

注：以上论文题目和章节仅为示例，具体内容和章节安排应根据研究内容和实际需要进行调整和修改