图像识别技术在电力设备监测中的应用
智能识别技术在无人机电力巡检中的应用
智能识别技术在无人机电力巡检中的应用摘要：随着无人机技术的迅猛发展，智能识别技术在无人机电力巡检中的应用逐渐成为焦点。
通过搭载高精度摄像头和人工智能算法，无人机可以实现对电力设备进行自动识别和监测，快速发现潜在问题，并及时采取措施进行修复，这一应用不仅提高了巡检效率和准确性，还降低了人员风险和维护成本。
智能识别技术的引入，将为电力行业带来更加智能化、高效化的巡检方式，推动电力行业向着现代化转型迈进。
关键词：智能识别技术；无人机电力巡检；应用智能识别技术在无人机电力巡检中的应用为电力行业带来了改革性的变化。
通过利用图像识别、模式识别等人工智能技术，无人机可以自动识别电力设备的运行状态和异常问题，提高了巡检的效率和准确性，无人机的使用还避免了人员长时间在高空作业的风险，并且大幅降低了巡检成本，并且智能识别技术还可以对电力数据进行分析和预测，帮助电力公司更好地制定维护计划。
无人机电力巡检的智能化应用有望推动电力行业向更安全、高效的方向发展。
1.无人机巡检技术概述无人机巡检技术是指利用无人机进行各类巡检任务的技术手段，相比传统的巡检方法，无人机巡检技术具有高效、安全、灵活等优势，逐渐成为各个领域的重要应用之一。
传统的巡检需要人工步行或使用工具慢慢检查，而无人机可以通过空中飞行快速覆盖巡检区域，大幅度减少巡检时间，由于无人机可以在较短的时间内执行大范围的巡检任务，能够实时收集、传输和分析大量的数据，进一步提高了巡检效率。
像一些巡检任务可能存在高风险环境，例如电力设备、高压线路、石油化工设施等，利用无人机进行巡检可以避免人员接触高压、高温、有毒等危险环境，降低了操作人员的伤害和意外事故的发生概率。
由于无人机的机动性和灵活性，可以适应不同地域、不同环境的巡检需求，包括山区、户外场所、建筑物外墙等，所以能根据实际情况进行航线规划，进一步提高巡检的灵活性和自适应能力[1]。
1.智能识别技术在无人机电力巡检中的具体应用2.1高效巡检路径规划传统的电力巡检通常是按照固定的路线进行，而无人机电力巡检利用智能识别技术可以根据实时采集的数据和先进的算法，自动规划最优的巡检路径，提高巡检效率和减少能耗。
电力系统监控视频监控设备在电力行业的应用
电力系统监控视频监控设备在电力行业的应用近年来，随着科技的快速发展，电力行业正逐渐采用视频监控设备来进行电力系统监控，以提高电力系统的稳定性、安全性和可靠性。
本文将重点探讨电力系统监控视频监控设备在电力行业的应用，并分析其带来的优势和挑战。
一、电力系统监控视频监控设备的应用范围在电力系统中，监控视频监控设备广泛应用于以下几个方面：1. 发电厂监控系统：视频监控设备可以实现对发电厂内部重要区域和设备的实时监控，包括锅炉炉膛、发电机组、蒸汽轮机等。
通过监控视频，工作人员可以随时了解设备运行状况和异常情况，及时采取措施进行维护和保养。
2. 输电线路监控系统：通过在输电线路上安装监控视频，可以实时监测线路的温度、负荷、电压等参数，并进行图像分析，提前预警故障，确保线路的安全运行。
3. 变电站监控系统：视频监控设备可以安装在变电站的主变、断路器等重要设备上，实时监测设备的运行状态，避免设备故障对电力系统造成的影响。
4. 输配电设备监控系统：通过在变压器、开关设备等输配电设备上安装监控视频，可以实时监测设备的运行状态，及时掌握设备的温度、电流等参数，预防设备故障和火灾的发生。
二、电力系统监控视频监控设备的优势电力系统监控视频监控设备在电力行业的应用具有以下优势：1. 实时监测：监控视频设备能够实时获取电力系统的运行情况，通过视频画面可以直观地观察到各个环节的运行状态，及时发现异常情况，从而提高故障的预警能力。
2. 远程监控：视频监控设备可以通过网络进行数据传输，使得工作人员可以在任何地点对电力系统进行远程监控。
这样，工作人员可以随时随地了解电力系统的运行状况，实现及时响应和处理。
3. 图像分析：视频监控设备还可以通过图像分析技术，实现对电力系统运行参数的自动识别、异常检测和预警。
这样可以减轻工作人员的负担，提高电力系统监控的精确度和效率。
4. 安全保障：视频监控设备可以及时记录电力系统中发生的事故和异常情况，并通过存储和回放功能进行详细分析。
输电线路缺陷无人机图像识别技术应用
输电线路缺陷无人机图像识别技术应用发布时间：2022-08-10T06:12:39.588Z 来源：《当代电力文化》2022年第6期作者：张明念汪景润吴宝华李坚[导读] 目前我国科技水平和经济水平的快速发展，基于无人机图像识别技术的应用，对输电线路的缺陷分析与处理效果提升方面有积极作用。
张明念汪景润吴宝华李坚国网黄冈供电公司湖北黄冈 438000摘要：目前我国科技水平和经济水平的快速发展，基于无人机图像识别技术的应用，对输电线路的缺陷分析与处理效果提升方面有积极作用。
随着电力需求的逐渐增加，电网规模也在逐渐扩大，输电线路的缺陷对输电稳定性会产生直接的影响，因此，定期对输电线路进行巡检与分析处理，可保证输电线路的稳定性。
但是，由于输电线路的布设地形比较复杂，交通不便，巡检人员的安全保障比较低，因此，通过无人机图像识别技术的应用，对输电线路缺陷问题进行识别与分析，该技术的应用具有操作性以及灵活性，可提高输电线路缺陷识别与分析水平。
关键词：输电线路；缺陷；无人机图像识别技术引言自然环境灾害、外部人为破坏和输电线路部件自身老化、劣化等原因都会影响电网的稳定、安全运行。
在电力巡检工作中常规人力巡检方法存在技术难度高、不安全和低效等问题，人力巡检逐渐被无人机巡检代替。
当前无人机线路巡检航线规划方法存在纬度偏差大、经度偏差大和高度偏差大的问题，提出基于高精度输电通道地图的无人机线路巡检航线规划方法，降低了纬度偏差、经度偏差和高度偏差，为无人机在线路巡检领域中的发展奠定了基础。
1无人机技术无人机技术的运用不受地理交通影响，可以应用到任何环境中。
注重无人机飞行轨迹、起降地点、速度控制，借助机载设备可实现对地扫描、测量摄影等操作。
无人机设备作为信息采集平台、任务作业平台，按照任务实际需求，搭载扫描设备，结合地面信息接收与处理系统。
遵循预设飞行路线，全面完成作业任务。
与卫星系统相比，无人机技术的便捷性与精确性较高。
随着社会经济发展，用电负荷量相应增加，应当保证电网运行安全性，将其作为社会关注热点。
电力系统中的灾害监测与预测研究
电力系统中的灾害监测与预测研究灾害对电力系统的影响可能导致供电中断，给生活和经济带来巨大损失。
因此，对灾害的监测和预测显得尤为重要。
电力系统中的灾害监测与预测的研究，旨在提前发现灾害迹象，采取相应措施，确保电力系统的可靠运行，并减轻灾害造成的损失。
一、灾害监测方法1. 传感器监测传感器是灾害监测的重要工具，通过安装在关键部位的传感器，可以实时监测电力系统中的多种参数，如电流、电压、温度、湿度等。
传感器能够及时感知异常情况，提供数据支持，从而使运维人员能够快速反应，判别灾害并采取相应的措施。
2. 数据挖掘与分析电力系统中产生的数据通常是海量的，利用数据挖掘和分析算法可以从这些数据中提取有价值的信息。
通过对历史数据进行分析，可以发现潜在的灾害模式和规律，并建立相应的预测模型，从而为灾害的预测提供依据。
3. 图像识别技术图像识别技术在灾害监测中也得到了广泛应用。
通过分析并识别电力系统设备的图像，可以及时发现设备的异常情况，如渗水、腐蚀等。
利用图像识别技术，可以快速定位问题，减少人工巡检的工作量，提高监测的效率和准确性。
二、灾害预测方法1. 统计预测模型统计预测模型是一种基于历史数据进行预测的方法。
通过对历史数据进行统计分析，建立相应的预测模型，可以对未来的灾害情况进行估计。
该方法简单易行，但对历史数据的准确性有一定要求。
2. 机器学习方法机器学习方法是一种通过机器学习算法从数据中学习规律，进而进行预测的方法。
通过输入数据和相应的标签，机器学习算法可以自动学习数据中的关联规律，并对未来的灾害情况进行预测。
机器学习方法可以应用于各种类型的灾害预测，如天气预测、设备故障预测等。
3. 模糊理论预测模糊理论是一种基于模糊数学的推理方法，可以处理不确定性和模糊性。
在灾害预测中，模糊理论可以帮助处理不同因素之间的模糊关系，提供模糊的预测结果，并给出相应的决策依据。
模糊理论适用于处理复杂的灾害情况，但对输入数据的准确性要求较高。
国网无人机竞赛考试题库(附答案)
国网无人机竞赛考试题库（附答案）一、选择题（每题5分，共25分）1. 下列哪种无人机适用于电力线路巡检？（A）A. 固定翼无人机B. 多旋翼无人机C. 单旋翼无人机D. 垂直起降无人机答案：B2. 无人机巡检系统主要由哪些部分组成？（B）A. 无人机、遥控器、充电器B. 无人机、飞行控制系统、任务设备C. 无人机、动力系统、导航系统D. 无人机、电池、摄像头答案：B3. 下列哪种飞行控制系统不适用于无人机电力线路巡检？（A）A. 视觉定位系统B. 惯性导航系统C. GPS定位系统D. 视觉避障系统答案：A4. 在无人机电力线路巡检中，摄像头的主要作用是什么？（D）A. 导航B. 定位C. 传输数据D. 拍摄图像和视频答案：D5. 下列哪种电池适用于无人机电力线路巡检？（B）A. 铅酸电池B. 锂聚合物电池C. 镍氢电池D. 锂离子电池答案：B二、判断题（每题5分，共25分）1. 无人机巡检系统可以实时传输巡检数据，提高巡检效率。
（正确）2. 固定翼无人机适用于长距离、大规模的电力线路巡检。
（正确）3. 多旋翼无人机适用于复杂环境下的小范围电力线路巡检。
（正确）4. 无人机的续航时间越长，巡检效率越高。
（正确）5. 无人机在电力线路巡检中可以替代人工爬塔作业，降低安全风险。
（正确）答案：全部正确三、简答题（每题10分，共30分）1. 简述无人机电力线路巡检的优势。
答案：无人机电力线路巡检具有以下优势：（1）提高巡检效率，节省人力资源；（2）实时传输数据，提高故障诊断准确性；（3）降低巡检成本，减少停电时间；（4）避免人工爬塔作业，降低安全风险；（5）适应复杂环境，提高巡检可靠性。
2. 简述无人机电力线路巡检的注意事项。
答案：无人机电力线路巡检的注意事项包括：（1）确保无人机和飞行控制系统正常运行；（2）检查天气条件，避免恶劣天气影响巡检；（3）遵守相关法规，确保无人机飞行安全；（4）制定巡检计划，合理安排飞行路线和任务；（5）培训操作人员，提高操作技能和应急处理能力。
AI机器人在电力系统中的应用与电网管理
AI机器人在电力系统中的应用与电网管理随着科技的不断进步，人工智能（AI）技术在各个领域都得到了广泛应用，包括电力系统。
利用AI机器人在电力系统中，能够提高电网的管理效率和稳定性。
本文将探讨AI机器人在电力系统中的应用及其对电网管理所带来的影响。
一、AI机器人在电力系统中的应用1. 电力设备巡检AI机器人可以通过搭载各类传感器和摄像头，对电力系统中的设备进行巡检和监测。
利用图像识别和数据分析技术，AI机器人能够自主识别缺陷、异常或潜在风险，并及时上报相关部门。
这可以大大提高设备的运行可靠性和安全性，减少人工巡检的工作量和误差。
2. 电力设备维护AI机器人可以根据预设的程序和算法，自动进行电力设备的维护工作。
它能够实时监测设备的工作状态和运行数据，并根据分析结果提供相应的维护方案。
这不仅可以提高设备的使用寿命和效能，还可以减少因设备故障而造成的停机时间和资源浪费。
3. 故障排查与处理电力系统中的故障排查通常需要耗费大量的时间和人力，而且往往要在紧急情况下迅速解决。
AI机器人可以通过学习和训练，掌握各种故障类型的特征和解决方法。
它能够通过大数据分析和实时监测，快速定位并处理故障，提高电网的响应速度和可靠性。
二、AI机器人对电网管理的影响1. 自动化程度的提高AI机器人的应用可以使电力系统的运行更加自动化。
通过自主学习和优化算法，AI机器人能够快速响应和适应不同的运行环境和变化。
它们可以自主调整电网的负荷分配，提高电能的利用率和供电质量。
这将减轻人工操作的压力，提高电网管理的效率和安全性。
2. 数据分析与优化AI机器人在电力系统中能够实时收集和处理大量的数据，进行复杂的算法模型分析和优化。
通过对历史数据、运行参数以及环境等因素的分析，AI机器人可以预测电力系统的需求变化，优化电能供应和消纳方案。
这将使电力系统的规划和运行更加科学合理，提高电网的可持续性和稳定性。
3. 安全性与可靠性的提升AI机器人能够在电力系统中实时监测和检测异常情况，及时发现设备故障和潜在风险。
夜视图像监测关键技术与装置在输电线路监测中的应用
China Science & Technology Overview信息技术与应用夜视图像监测关键技术与装置在输电线路监测中的应用樊承鹏1姚庭镜1吴陶2(1.国网安徽电力有限公司亳州供电公司，安徽亳州236800; 2.安徽继远软件有限公司，安徽合肥230088)摘要：采用最新的人工智能物联网架构，结合星光级彩色夜视技术、超高精度物态传感器技术、高可靠性的防水抗老化材料技 术、超低温蓄电池充电技术，具备综合技术指标及应用环境优势。
通过4G 、5G 网络传输，完成对全电压等级输电线路的全天候环境 安全及设备安全的监控，确保24h 通道内发送的各类隐患得到有效监控，有效缓解线路巡视和维护工作的繁重程度，大大提高了输电 线路运维工作的效率。
关键词：星光级彩色夜视技术；超高精度物态传感器技术；高可靠性的防水抗老化材料技术；超低温蓄电池充电技术 中图分类号：TM75 文献标识码：A 文章编号：1671-2064(2020)17-0029-030.引言夜视技术是借助于光电成像器件实现夜间观察的一种 光电技术。
微光夜视技术又称图像增强技术[11，是通过带 像增强管的夜视镜，对夜天光照亮的微弱目标像进行增 强，以供观察的光电成像技术。
采用双摄像头综合拍照， 通过数据优化，数据相结合成像，形成夜视全彩画面。
2013年11月18日，美军在阿富汗赫拉曼德省搜捕 塔利班使用的彩色夜视仪|21，是最先进的夜视技术，夜如 白昼；我国使用夜视技术测试到夜间效果对比图，可清晰 地看到马路两侧的绿化带、路灯等设施；2018年输电线 路应用夜视技术后，线路通道日间和夜间图片对比图，见 图1，输电线路达到全彩夜视效果。
现有输电线路普通通道可视化设备，拍摄到的图像和 视频信息主要工作在白天，无法实现夜间的监控，采用彩 色夜视卡片机，在光线不足的夜晚也可以实时观测到输电 线路状况，能有效缓解线路巡视和维护工作的繁重程度， 有效增加夜间监控时长。
机器视觉技术在电力设备运行维护中的应用
机器视觉技术在电力设备运行维护中的应用近年来，随着科技的快速发展，机器视觉技术逐渐在各个领域得到广泛应用。
电力设备运行维护作为其中的一个重要领域，也开始引入机器视觉技术。
本文将探讨机器视觉技术在电力设备运行维护中的应用，并分析其在提高设备运行效率、降低维护成本等方面的优势。
一、机器视觉技术在电力设备巡检中的应用电力设备的巡检工作一直是运行维护中不可或缺的一环。
传统的巡检方式需要人工参与，既费时又费力，并且存在主观因素的干扰。
而引入机器视觉技术后，可以实现自动化巡检，大大提高巡检的效率和准确性。
1. 缺陷检测机器视觉技术通过摄像头获取电力设备的图像，然后利用图像处理和分析算法，识别设备表面的缺陷。
这些缺陷可能是裂纹、漏电、腐蚀等问题。
通过机器视觉系统的智能算法，可以实时检测出这些缺陷，并及时报警，方便工作人员进行后续处理。
2. 温度监测电力设备在运行过程中，由于电流的流动会产生热量，因此温度监测是很重要的一项任务。
传统的温度监测需要人工接触电力设备表面，不仅危险，而且效率低下。
而机器视觉技术可以通过红外热像仪获取设备表面的热分布情况，并通过图像分析算法实时监测电力设备的温度变化，及时发现异常情况，提醒工作人员采取相应的措施。
二、机器视觉技术在电力设备故障诊断中的应用在电力设备运行过程中，往往会出现各种故障问题。
传统的故障诊断方法往往需要依靠经验和专业知识，不仅费时费力，而且容易受到主观因素的影响。
而机器视觉技术的应用，可以一定程度上解决这些问题。
1. 异常行为检测通过机器视觉技术的应用，可以对电力设备的运行行为进行监测和分析。
一旦发现设备运行出现异常行为，机器视觉系统会立即报警，提醒工作人员进行故障诊断和维修。
这种方式不仅提高了故障诊断的准确性，而且大大缩短了故障排除的时间。
2. 数据分析机器视觉技术在电力设备故障诊断中还可以通过分析设备的图像数据，提取出关键信息，进一步辅助工作人员进行故障诊断。
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图像识别技术在电力设备监测中的应用
发表时间：
2019-06-06T08:55:45.450Z 来源：《电力设备》2019年第3期 作者： 贾一博
[导读] 摘要：在电力设备监测工作中，图像识别技术的应用对于提高监测的效率和质量都有重要的作用。
(
内蒙古电力（集团）有限责任公司乌海电业局 内蒙古乌海市 016000)
摘要：在电力设备监测工作中，图像识别技术的应用对于提高监测的效率和质量都有重要的作用。文章对电力设备监测中图像识别技
术的识别与分析功能以及电力设备异常状态监测进行了分析。
关键词：图像识别技术；电力设备检测；应用
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引言
随着我国国民经济的快速增长，全社会的用电量猛增，电力系统作为国民经济的重要基础产业，其安全性、可靠性与稳定性是保障国
民经济更好更快发展的重要前提。近年来，图像识别技术的不断发展，为电力系统提供了有效帮助。本文结合图像识别技术与行为分析功
能，针对电力无线专网应用，建立在线监测的人机交互系统，自动对电力设备的故障做出及时判断
[1]，在减少事故发生率的同时，大大提
高工作效率。
1.
图像识别技术应用于电力设备监测的背景
变电站的正常运行是靠高压设备绝缘检测、继电保护装置等各种系统和装置来维持的，这些系统也保证了变电系统的安全和稳定。目
前，在电力设备监测系统的运行方面还存在一定不足和缺陷，例如，在数据传输方面存在一定问题，数据的正常传输会受高压电场的影
响。还有一种问题是电信号转换方面的问题，即一些征兆信号和运行参数不容易通过接触测量转换电线信号，即使采用微机监测的方式也
很难进行获取。在设备运行线监测方面，目前已经有了遥视系统，遥视系统在电力系统的安全运行方面发挥重要作用。随着电网建设规模
的不断增加，变电站数量也急剧增加，所以需要进行监测的目标的数量大大增加，相应的需要传输的数据量也在不断增加，这种情况导致
电力调度人员在对电力系统进行监测时，需要对远程图像和数据的进行了分析并作出判断，工作量大大增加。在电力行业的很多专家和学
者都在致力于远程图像的采集、传输等研究，如何降低工作人员的工作强度，提高工作效率也是研究的中重点。
为提高电力设备自动监测水平，将图像识别技术应用于电力设实时监测的方案被提出。这种方案的以现有的电力设备视频监测系统为
基础，利用图像识别系统作为辅助进行工作。这种系统的优势是不需对原有的系统进行更换，不仅增加了功能，还节省了更换设备的成
本，经济性很高。
2.
图像识别与分析
图像识别系统对图像识别与分析存在很多困难，会受到很多因素的干扰，引入噪声，导致图像的质量变低，为图像识别和分析带来很
大的困难，引入噪声的因素通常有电荷耦合元件的畸变、聚焦效果差等，另外，环境方面的干扰也会使对图像的采集质量造成干扰。图像
识别系统的工作的第一步是先对图像进行预处理，之后对图像进行分割，把目标电力设备分割出来，增加识别的精细度。
2.1
图像预处理
图像识别系统预处理需分很多步骤，第一步要将收集到的原图像进行灰度化处理，处理后的图像就可以叫做灰度图；第二步是对灰度
图进行滤波处理，由于滤波处理对消减噪声很有效果，所以采取滤波来消减图像的噪声，使图像质量得到提高，使系统更容易识别。进行
滤波处理所要使用的模板是加入权系数的平滑模板。图像平滑滤波处理的过程所采取的是低通滤波，使用这种方式过滤图像，对高频正信
号的过滤效果比较好，但在这一过程中也会使图像的边缘部分的高频噪声被过滤掉，进而导致图像的边缘变得模糊不清，降低图像整体质
量。解决这种问题的措施是采用直方图均衡处理，平滑滤波处理与方正图均衡处理相结合，不仅可以图像噪音还避免了边缘模糊化问题。
2.2
图像分割
图像分割是指将图像表示为具有物理意义的多连通区域的集合。分割图像需要根据一定的依据，不同的图像在颜色、纹理以及亮度这
些特征上都有着一定的差异，因此，可以依据这些特征，对图像进行分割。对图像进行分割可以提高地图像识别和分析的效率，分割的准
确性也会影响到后续的工作，为了保证图像识别的质量，要严格把握分割的精度。
对图像分割的依据是图像的颜色、几何性质等，将图像中含义不同的区域分割开，每个区域都有相同的特征。例如，对某一物体的图
像进行分割，需要把图像中物体的像素与背景进行分离，区分不同物体的像素，分割形成的区域需要满足三个条件。第一，不同但相邻的
两个区域之间要存在明显的差异；第二，分割区域边界要保持完整，有利于定位的精准。
3
目标识别
目标识别是指一个特殊目标从其他目标中被区分出来的过程，即要求回答一张图像中是否包含某种物体，判别图像中所包含物体的类
别，判别出目标的身份，对其定性。作为高层计算机视觉应用，目标识别在诸多视觉领域得到广泛应用，如大规模图像检索等。本文人机
交互系统采用深度学习模型
[4，5]。该模型通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。它
是一种源于人工神经网络的概念，通过模仿大脑神经元之间的传递和处理信息的模式来解决问题。其思想是堆叠多个层，以实现对输入信
息的分级表达，是含多个隐层的多层感知器结构模型
[6]。深度学习模型相较传统识别算法而言，节省了大量计算时间，且计算精准，还具
有良好的可塑性与普适性，便于未来在线监测系统功能的更新与增加。分割之后的区域应该还要具有均匀性和连通性。均匀性是指区域内
的像素点在色彩、纹理等特征上要有相似性，连通性是指在两种区域之间可以进行连接。
4.
结束语
通过分析可以看出电力设备运行状态监测工作图像识别技术中图像的识别与分析的过程包括图像预处理和图像分割，电力设备异常状
态监测的过程包括变电站图像监测，电力设备状态监测与分析。应用图像识别技术可以很好监测电力设备的运行状况，减少调度人员的工
作量，提升电力设备监测的自动化程度。图像是被技术子在电力设备监测中的应用还处于初级阶段，具有非常大的发展前景。
参考文献：
[1]
靳涛，辛志勇.图像识别技术在电力设备在线监测中的应用[J].2013，(30)：88-91.
[2]
张天捷.图像识别技术在电力设备监测中的应用[J].工业b.2015，(66)：00173-00173.
[3]
冯俊.基于图像分析的电力设备故障检测技术研究[J].现代电子技术.2015，(24):7-11.