变电站智能巡检中的图像识别与异常检测技术研究
摘要
伴随着社会经济的飞速进步,我国的电力消费需求持续上涨。因此,我们必须确保变电站的设施、环境、职员等所有相关数据的精确和安全。在这个过程中,采用智能巡查技术可以显著提升变电站的自动化程度,进一步降低人力投入,并且优化工作流程。但智能巡检技术在应用过程中仍存在一些问题,如巡检图像识别准确率低、异常检测精度低等,这些问题都需要工作人员在今后的工作中不断完善与改进。本文所提出的变电站智能巡检系统架构在未来将会有更加广阔的发展空间。
关键词
变电站;图像识别;异常检测
参考
宋涛,陈兵,赵明富,黄铮,王勃,黄俊木.基于脉冲耦合神经网络的HS变分光流算法研究,2019(2):98-104.
严智敏,朱大昌,徐顺建.面向变电站多机器人智能协同巡检系统的研究分析,2019(5):53-56,284.
姬鹏宇.无人值守变电站智能巡检机器人设计与运维,2017(6):36-40.
徐呈艺,刘英,肖轶,焦恩璋,曹健,黄周捷.基于机器视觉的MOTOMAN机器人轨迹控制,2020(21):21~25.
蒋俊,张卓君,高明亮,徐立宾,潘金凤,王新越.一种基于脉线流卷积神经网络的人群异常行为检测算法,2020(6):215~222.
叶昱媛,朱萌,郑建勇,於燕青,徐伟伦,陈昊,张海华.基于随机模糊理论的断路器寿命评估方法,2020(1):49~57.
DOI: http://dx.doi.org/10.12345/dlynyqy.v3i1.23324
Refbacks
- 当前没有refback。

此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。