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针对人工方式检查继电保护压板投退状态存在工作效率和检查质量较低的问题,本文提出一种基于Faster R-CNN图像处理算法的继电保护压板状态识别方法.该方法采用灰度化、二值化以及滤波技术对压板照片进行预处理,利用RPN算法生成压板检测框,划定搜索范围,再使用已训练的Fast R-CNN算法对该范围进行压板特征检测,从而快速、准确识别目标压板的投退状态.采用本文提出的基于Fas-ter R-CNN算法的继电保护压板状态识别方法,能极大提高检测框的生成速度和压板识别准确率,在中山供电局某110kV变电站继电保护屏柜进行了压板状态识别实验,结果显示识别正确率能够高达94％以上,验证了本文提出的方法的有效性和正确性,识别效果达到替代人工核对的水平,具有较大推广价值.