基于智能识别与增强现实的电力设备巡检技术研究  

作　　者：祝艳霞 孟强 

机构地区：[1]烟台通用电力设备有限公司,山东烟台26400

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2023年第6期1-5,共5页

摘　　要：电力设备的巡检和监控是电力企业日常管理的重要环节,电力设备在日常运输、供电、发电过程中需要保持稳定的运行状态,如若出现故障问题不仅会影响电力系统的安全运行,还会影响人们的日常工作和生活,给人们带来不便。文章针对电力设备的智能化巡检需求,提出了一套基于智能识别与增强现实的电力设备巡检技术方案。该方案依托于智能设备图像采集,使用增强现实技术建立图像数据库,并利用CNN 模型实现电力设备图像的显著性计算及焦点定位。在此基础上,采用DCNN 网络图像进行预训练和多维度特征提取,结合随机森林算法对增强后的图像进行智能识别。实验测试数据结果表明,相比于现有算法,所提技术方案对于不同类型的电力设备缺陷均具有更高、更稳定的识别率,同时在训练时间与识别效率上有较为显著的提升。

关 键 词：智能识别 增强现实 电力设备 巡检技术 

分 类 号：TM507[电气工程—电器]