近年来携带红外检测仪的智能巡检设备得到广泛应用，海量红外图像数据人工筛查或扫描热像仪红外像素并设报警阈值等方法将工作量过大、效率低、难实时灵活自动检测。为做到智能巡检设备实时自动检测电力设备的发热异常，提出基于改进的单发多框检测器(SSD)的电力设备红外图像异常自动检测方法。对采集的发热异常电力设备的红外图像进行预处理；人工标注异常区域与故障设备类别并做成标准数据集；读入数据并使用Tensorflow深度学习框架搭建好的检测网络与预训练模型微调进行反复训练验证，得到最终模型文件并测试。实验结果表明，该电力设备红外图像异常自动检测方法，泛化性强，准确率较高，...
