1. 毕业设计（论文）主要内容：

对变电站、重要输电线路等电力设备及周边环境进行全天候实时监测是电力系统安全防范的有效手段。卷积神经网络通常采用end-to-end的训练模式，即从原始像素值直接到最终的目标种类，这样就避免了人工设计相关的特征提取器，随着更大的数据集出现，其优势逐渐体现。本论文拟对地下电缆防外力破坏进行研究，以卷积神经网络为基础模型，结合图像视频处理等方法，完成基于目标检测的地下电缆防外力破坏算法研究，并进行相关的实验测试分析，通过文献的阅读，分析现有算法的优点与不足，并提出相应的性能改进。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1.通过本课题的训练，培养学生动手能力、分析问题及解决问题的能力；

2.翻译与本课题相关的英文资料，不少于2万印刷符。译文无原则性错误；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1 ~ 3 周：调研、查阅资料、结合毕业设计任务书，确定总体方案，完成开题报告。

4 ~ 6 周：熟悉编程软件，分析面向电力系统的智能监控算法需求、设计总体框架；翻译英文资料。

7 ~ 9周：设计面向电力系统的智能监控算法各功能模块，并且编写相关程序。

10~12周：系统调试。

13~15周：撰写并完善论文。

16周： 准备论文答辩。

4. 主要参考文献

[1]rich feature hierarchies for accurate object detection and semanticsegmentation

[2]r-fcn: object detection via region-based fully convolutional networks

[3]faster r-cnn: towards real-time object detection with region proposalnetworks