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在输电场景中,吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全.针对此问题,从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究,设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet,其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet,VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享,并利用模型压缩的方式压缩模型体积,提升检测效率,从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警.针对训练数据偏少的问题,利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充.通过充分的试验