基于图像切片的移动端输电线路鸟类检测算法研究

输电线路作为电网的基础组件,其故障是影响电网稳定运行的主因,其中鸟类是输电线路的主要安全隐患.为了实现低耗能、高精度的驱鸟,论文提出一种基于图像切片的移动端鸟类检测算法,同时为减少图片传输的网络时延及避免因网络中断造成的数据丢失,鸟类检测在移动终端实现.但是移动终端的计算性能和存储性能较低,无法直接运行基于深度学习的目标检测算法,因此论文将图像进行切片把目标检测问题转换为图像分类问题,采用ResNet18对切片进行鸟类识别.此外,为进一步减少无鸟图像的识别时间,在对每一个切片进行识别之前,先计算实时采集图像和不包含鸟的模板图像的差值,只有差值较大时才进行识别.实验证明,论文提出的模型在精度和速度上都可以在移动端上满足输电线路鸟类检测任务的要求,具有推广意义.     

业务外包信息管理系统的研究与应用

为了加强业务外包全过程管理和监督,从而更好地落实国家电网公司“三集五大”体系对人力、技术、资源建设需求的战略目标,在ERP系统、主数据平台等应用系统的基础上,开发了业务外包信息管理系统。系统采用信息化手段,实现了外包单位和人员管理情况的监控：项目进度、安全、廉政情况的监督;项目实施过程违章及整改情况的记录和跟踪。该系统已在全省投入运行,达到提升外包服务质量和有效监督项目的目标,对辅助领导决策具有重大意义。     

基于YOLO v3的输电线路鸟类检测技术研究

输电线路安全是电网安全稳定运行的前提,但是鸟类对输电线路造成的危害直接威胁到输电线路的安全运行.为解决传统驱鸟器启停策略的弊端,提出基于YOLO v3算法的输电线路鸟类检测模型.通过输电线路监控装置获取图像数据,使用残差模块提取图像的深层次特征,采用多尺度目标检测策略来保证鸟类的检测效果.实验结果表明,在输电线路鸟类检测任务中,该模型准确率可以达到86.75%,检测速度达到47 frame/s,可以精确实时地检测出输电线路周围的鸟类数目,并验证了该模型在雨天、雾天、抖动情况下具有较强鲁棒性,可以保障输电线路的安全、稳定运行.