基于卷积神经网络的电力设备识别方法及系统实现.pdf

在现代电力系统中，电力设备的识别和状态监测对于确保电网稳定运行至关重要。尽管传统巡检方式曾经是电力系统维护的主要手段，但其效率低下、成本高昂以及准确性不足等缺陷逐渐显现，成为了电力系统智能化发展的一大障碍。随着人工智能和图像处理技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在这一领域的应用为电力设备的自动化识别与监测提供了新的解决思路。本文将深入探讨一种基于CNN的电力设备识别方法及系统实现，并分析其在实际应用中的创新点和效益。 本文设计并实现了基于Faster R-CNN和ResNet101的电力设备检测与识别算法。Faster R-CNN作为当前先进的物体检测框架，结合ResNet101深度学习模型，在高性能计算机平台上的表现尤为出色。它能够高效识别电力设备，准确判断设备的运行状态，为电力系统的安全运行提供了有力的技术支持。为了进一步拓展本方法的应用范围，考虑到计算能力受限的便携式设备，例如树莓派，本文还提出了应用轻量级MobileNet结合SSD模型的方案。MobileNet模型通过其设计上的优化，实现了较高的识别准确率与检测速度的平衡，从而满足了实时性需求较高的场合。 在电力系统中，指针式仪表的自动读数是一个特殊的识别挑战。针对这一问题，本文提出了一种创新的自动读数算法，该算法首先通过图像预处理步骤（如灰度化、直方图均衡化和去噪）改善图像质量，然后采用形态学膨胀技术进一步强化图像特征。通过Canny算子提取图像边缘信息，并利用Hough变换技术定位指针所在直线。最终，通过角度法计算指针指示的数值，实现了对指针式仪表数据的自动读取。 为了实现这些算法的实际应用，本文进一步构建了一个基于CNN的电力设备自动检测识别监控系统。该系统综合考虑了软件与硬件两个层面。在硬件设计上，系统选用适应不同环境的硬件配置，保证了在各种条件下都能稳定运行。软件算法层面，结合了前文所提及的CNN模型和图像处理技术，系统实现了电力设备的快速定位和状态监测功能。系统的前端界面设计考虑了人机交互的便利性，整合了各项功能，为操作人员提供了直观、友好的使用体验，增强了系统的实用性和用户满意度。 总结而言，本研究通过将先进的CNN模型与图像处理技术相结合，开发出一套全面的电力设备识别与监测系统。该系统不仅显著提高了电力设备识别的精确度和效率，而且能够自动读取指针式仪表的数值，从而大幅提升了电力系统的运维效率和智能化水平。这不仅对电力行业实现智能化管理具有深远的意义，同时也为其他行业在类似场景下应用CNN技术提供了宝贵的经验和参考。