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檢査變壓器是否存在漏油冋題在維護電網安全與穩定方面具有重要價值。地面是否存在因漏油而產生的油污區域是判斷變壓器是否存在漏油問題的重要的依據。油污區域的形狀各異、所處的環境復雜以及光照陰影的影響給漏油檢測問題帶來了挑戰。陰影是自然界中的一種普遍存在的物理現象。對漏油檢測的影響是不可避免的。為了消除陰影對漏油檢測的影響、提出一種循環訓練方法。通過直方圖均衡化以增強困難樣本油污和陰影之間的對比度循環地訓練増強后的圖像來減弱陰影的干擾。以提高査全率;同時通過引入負樣本圖像緩解誤檢冋題。以提高査準率。文中使用變電站真實環境下采集的數據，并以此構建了一個油污圖像的數據集。基于此數據集設計8種方案進行對比實驗。實驗結果表明，與未使用所提方法的模型相比，使用該方法的模型能夠有效地消除光照陰影對漏油檢測的影響，顯著提高漏油檢測精確度。
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