基于卷积神经网络的变压器套管故障红外图像识别方法

作为电力变压器的重要部件,套管的管理与维护对于设备的安全稳定运行起着至关重要的作用。为提升电力设备巡检的智能化水平,文中提出一种基于卷积神经网络的套管故障红外图像识别方法,该方法在特征提取方面具有显著的优势,避免了人为提取描述特征的低效和易误判问题。首先,建立了包含正常、缺油与局部过热3种状态类型的套管红外图像样本库;然后,将规范化处理后的红外图像作为卷积神经网络的输入,搭建了套管故障红外图像识别模型;最后,通过对网络超参数的选取进行实验分析,确定了激活函数种类、池化方法及卷积核数目。针对文中样本库,文中所提模型对套管3种状态类型的分类结果准确率达到96%,相较于SVM算法和BP神经网络算法分别提升约14%和15%,识别性能更为优异。     

基于全局注意力机制的变电设备红外图像识别方法

常规的变电设备红外图像识别特征提取以目标标点提取为主,识别速度慢,容易导致红外图像的缺陷误识率升高。为此,提出对基于全局注意力机制的变电设备红外图像识别方法的设计与验证分析。根据当前识别需求,先采集红外图像数据,通过多尺度的方式,提高识别速度,进行多尺度特征提取。以此为基础,设计全局注意力机制变电设备红外图像识别模型,采用阈值辅助判别的方式来实现图像识别。测试结果表明：在选定的3个阶段中,对比的2种辅助方法对红外图像的缺陷误识率均高达15%以上,而所设计的全局注意力机制变电设备红外图像识别组误识率被较好地控制在10%以下,说明此次在全局注意力机制的辅助下,设计的图像识别方法针对性更强,识别效率高,更为高效。     

浅谈电缆隧道的防火工作

本文通过对天津地区一条３５ＫＶ电缆隧道消防安全工程的实施过程,阐述了全自动报警系统和全自动灭火系统对于保护隧道中电缆的安全运行,有效地控制和防止电缆火灾蔓延所起的重要作用。同时,也参照消防工程国家标准和国外先进设备的性能对该隧道已实施的这套消防装置进行了评价。     

基于温度概率密度的变电站高压设备故障热红外图像识别方法

针对变电站高压设备故障热红外图像的识别问题,提出一种基于温度概率密度特性的识别方法.首先,使用核函数估计实现对红外图像温度概率密度函数的提取;其次,根据热红外图像中的温度分布与背景组成所对应的物理特性,实现检测对象的初步分类;最后,基于温度概率密度进行先验分类的基础使用K均值聚类方法对热红外图像中故障部分进行提取.研究...     

基于图像识别技术的新能源场站巡检系统研究

新能源场站占地面积大、场址位置偏僻,具有巡检困难、人工检测作业量大、定位难等特点,其发电设备的巡检监测技术研究成为一项重要课题.随着人工智能、数据建模、图像识别、云计算等新技术的推广,智能巡检已在新能源场站巡检工作中开始应用.提出基于图像识别技术的新能源场站巡检系统,该系统搭载不同功能成像设备的无人机,在区域内完成相关...     

基于人工智能图像识别的输电线路巡检研究

为了准确、及时地发现输电线路中的缺陷,研究基于人工智能图像识别技术的输电线路立体化巡检模式。具体地,以人工智能图像识别技术为支持,借助K-means算法对立体巡检图像进行聚类处理,同时,采用人工神经网络对图像中输电线路缺陷进行智能识别。经测试,在相同工作量下,未采用本文所提技术的输电线路缺陷识别需要5个分析员持续工作15 d,平均每分钟进行2～3张图片的识别,图像识别速度为20～30 s/张;采用人工智能识别技术,识别速度高达0.25 s/张,仅需3.6 h便可以将识别任务完成。在弱光环境下,经过增强处理的图像边缘更加清晰,目标图像与背景实现明显分界,且现阶段可利用输电线路中相同部件不同角度的7张图片实现高于90%的识别准确率。另外,通过对相同条件下其他几种方法影响模型实际收敛情况的比较发现,所有方法的重构误差均呈现出逐渐降低之势,最终都趋于稳定。结果表明本文技术在立体化线路图像缺陷检测中有一定普适性,有利于工作效率的显著提升。     

基于深度学习的电力设备图像识别方法

针对传统方法对电力设备的图像特征分类不明确,导致得到的图像识别效果不佳,难以保证安全运行的问题,提出了基于深度学习的电力设备图像识别方法。该方法首先提取电力设备图像特征分类伪装因素,然后基于深度学习方法构建网络模型定位错误锚点,通过正负训练标记识别目标区域,从而完成对电力设备图像的识别。实验结果表明,以变压器和电线塔杆作为识别设备测试对象,该方法能在30 s内基本完成采集图像的有效识别,可保证电力设备能稳定运行,具有较好的实际应用效果。     

35kV电力电缆隧道防火措施

介绍了上海石化股份有限公司电力电缆隧道的防火措施及施工工艺。     

图像识别技术在调度二次设备巡检中的应用

介绍了一种基于图像识别技术的调度站点二次设备巡检方案,利用智能巡检终端采集现场画面,结合样本特征库和图像识别技术对设备状况做出分析与结果预计,并提供智能辅助巡检手段,帮助巡检人员快速、高效地完成调度主站、厂站二次设备的巡检工作,可解决调度站点传统人工巡检问题发现与处置需依托人员经验,且巡检不规范、漏检、错检等问题,实现了调度站点设备巡检的信息化、智能化、规范化。     

基于深度学习的电力设备红外图像故障诊断方法

红外热成像检测技术在变电站中的广泛应用产生了大量红外图像.针对变电站人工故障诊断作业量大、效率低的问题,提出了一种基于MobileNet的设备红外图像自动故障诊断方法,并进行了软件封装.首先,考虑到检测速率需求,构建了基于MobileNet轻量化网络的深度学习电力设备分类模型,并通过迁移学习提高模型训练效率和准确率;其...     

基于动态拍照的食品图像识别技术研究

为实现智能冰箱的食物管理功能,本文提出了一种基于图像处理技术的食物管理系统解决方案。使用手势动态拍照技术,对人存取食品动作进行拍照。并对图片进行图像分割、深度学习以及分类决策处理,冰箱自动识别存取食物的种类。     

图像识别技术在城市轨道交通供电系统巡检中的应用

随着城市轨道交通行业的蓬勃发展,供电系统日常巡检压力剧增。梳理了日常巡检内容并根据城市轨道交通供电设备的分布特色将图像识别对象进行分类,通过介绍牵引降压混合所的摄像头部署方案以及无人巡检的完整流程,验证了方案的可行性。     

城市电力电缆隧道的防火和消防设计

电缆隧道是全封闭式的电缆构筑物,其空间狭窄,一旦发生火灾,会蔓延迅速,并产生严重的危害,甚至对人身的生命安全造成威胁,对电缆隧道进行全面的防火措施,预防火灾发生十分必要。本文根据电力电缆隧道的特点,分析其发生火灾的主要原因,并对此提出防火的措施和消防设计的关键点,力求不断完善城市电力电缆隧道的防火措施,保证消防安全,保证城市电网安全稳定的运行。     

基于改进RPN网络的电力设备图像识别方法研究

针对Faster RCNN算法在电力设备状态图像处理过程中生成的Anchor与目标设备不匹配而导致的设备识别率降低的问题,提出了一种基于连通域预处理的Faster RCNN的改进模型。依据像素值相近及位置相邻原则构建连通域,将连通域的长宽比作为输入信息对RPN(region proposal network,RPN)的Anchor面积框进行修正,以此提高Anchor boxes与目标设备的匹配度。实验结果表明:识别区域与目标设备面积的进一步匹配避免了多余锚框网络计算量,该方法对目标设备误识别率由改进前的2.2%下降到1.9%,降幅达14%,同时其计算效率较传统Faster RCNN算法提高6.7%。在非格式化图像数据快速增加背景下,文章所提方法对于提高电力设备状态图像的识别和处理具有重要意义。     

基于人工智能的图像识别技术研究

目前图像识别技术在工作生活和学习等各个领域都被广泛应用,各个行业也因为人工智能图像识别这一技术而获得更高效的发展。通过分析研究图像识别的技术原理,阐述了其技术的智能化以及便捷化和实用性等优势,分析了图像识别技术主要的工作流程,并对其工作流程中的关键技术进行了详细的说明。最后探讨了人工智能图像识别的发展前景,希望能够给图像识别技术的发展与应用带来更多的实际价值。     

输电线路森林防火预警联动系统安全设计

为落实国家电网公司信息系统等级保护要求,在保证＂输电线路走廊森林防火预警联动系统＂可用性基础上,确保系统网络与信息的安全,对系统现状、系统存在的信息安全风险及系统安全需求进行了详细分析,根据分析结果并结合泉州电业局的网络环境,从网络、边界、主机、应用4个层次对系统的安全加固进行了设计,并从系统集成和软件升级2方面实现了该设计。     

基于改进深度学习的电表终端故障图像识别方法

针对常规运维模式越来越难以满足电表终端高效可靠运营需求的问题,文章提出了一种基于改进深度学习的电表终端故障图像识别方法。在分析现有基于深度学习电表故障识别方法的不足的基础上,介绍了改进深度学习识别方法的思路。进一步设计了改进深度学习识别方法,具体阐释了深度学习分类网络、电表终端检测网络、组态匹配三个主要技术环节。最后以一个算例,介绍了改进深度学习的电表终端故障图像识别方法的应用情况,证明了该方法的有效性。     

基于人工智能技术的线路施工现场安全图像识别方法

传统的图像识别方法在线路施工现场安全识别中存在图像识别不准确、识别速度低的问题,因此提出基于人工智能技术的线路施工现场安全图像识别方法采集线路施工安全图像.该方法采用人工智能技术对图像进行预处理,提取线路施工安全图像特征,从而实现施工安全图像识别.实验结果表明,设计的施工现场安全图像识别方法能有效地进行图像识别,且消耗的时间少,识别效率较高,有一定的应用价值.     

城市电力电缆隧道的防火和消防设计

介绍了城市电缆隧道火灾发生的原因,进行了有针对性的防火设计。并且对于明挖法和暗挖法城市电缆隧道,分别提出不同的消防设计原则。