标题：一种基于YOLOv7的变电站烟雾目标识别方法
作者：梁会军1；龙刚成2；沈宇军1 钟建伟1 廖红华1
作者单位：1 湖北民族大学智能科学与工程学院， 湖北 恩施 445000；2 湖北博今电气有限公司，湖北 恩施 445000
关键字：变电室；烟雾；YOLOv7；目标检测与识别
摘要：提出了一种基于YOLOv7的变电站烟雾识别目标检测方法。对YOLOv7算法的网络结构和优化策略进行了详细分析。筛选收集图片并进行标注，构建了一个变电站烟雾图像数据集。在此基础上，对YOLOv7模型进行了训练和优化，以提高烟雾识别的准确率和实时性。实验结果表明，基于YOLOv7的方法在变电站烟雾检测中具有较高的准确率和实时性，能够有效降低误报率。与传统方法相比，该方法在复杂环境下的检测性能更加稳定，能够为变电站的火灾预警提供可靠的技术支持。该研究为智能变电站的火灾预警系统提供了一种解决方案。