Сопоставление моделей обнаружения объектов для картирования компонентов электрических подстанций

arXiv: 2512.22454v2 Тип уведомления: заменить резюме: электрические подстанции являются важным компонентом электросети. В самом деле, активы на этих подстанциях (например, трансформаторы) уязвимы для таких опасностей, как ураганы, наводнения, землетрясения и геомагнитные токи. Поскольку несрабатывание может иметь значительные экономические и общественные последствия с точки зрения безопасности, определение ключевых компонентов подстанций имеет важное значение для количественной оценки уязвимости. К сожалению, традиционное ручное картирование подстанции требует много времени и труда. Таким образом, более предпочтительным является автономное решение с использованием компьютерных моделей зрения, поскольку оно обеспечивает бóльшую удобство и эффективность. В этом исследовании мы обучаем и сравниваем 16 моделей на наборе данных, помеченных вручную, снимков подстанций США. Эти модели включают в себя 12 моделей You Look One (YOLO), 2 модели обнаружения Roboclow Transformer (RF-DETR) и 2 модели Cascade R-CNN. Крупнейший показатель общего обнаружения в РЧ-DETR