李虎孬,陈富国,陈亮.基于智能图像分析的变电设备状态识别技术研究∗[J].电工技术,2022(16):37-41
基于智能图像分析的变电设备状态识别技术研究∗
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2022.16.011
中文关键词:  图像识别  视频监控  深度学习  特征提取  随机森林
英文关键词:
基金项目:
作者单位
李虎孬 平高集团有限公司 
陈富国 平高集团有限公司，西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室 
陈亮 平高集团有限公司 
摘要点击次数: 435
全文下载次数: 0
中文摘要:
      从变电站监控系统的应用概况出发,提出了一种基于深度学习技术的变电站视频监控隐患排查方法,通过训练深度学习网络模型以实现对监控视频中安全隐患的智能识别,具体包含视频质量检测、违章行为识别、安全风险识别、变电站设备故障识别、隔离开关设备状态识别等.另外,通过构建安全隐患数据集并进行实验初步验证了该方法的可行性,为智能图像识别技术在电力系统的应用提供参考.
英文摘要:
      
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器