基于卷积神经网络的电力设备识别方法及系统实现.pdf

电力设备的识别与状态监测是确保电力系统稳定运行的关键环节。传统的巡检方式存在效率低、成本高和准确性不高的问题。随着人工智能和图像处理技术的进步，这些挑战可以通过基于卷积神经网络（CNN）的方法得到解决。本文着重探讨了一种采用CNN的电力设备识别系统，该系统能够自动定位设备、判断其运行状态，并对指针式仪表进行自动读数。 文章设计并实现了基于Faster R-CNN和ResNet101的电力设备检测识别算法。Faster R-CNN是一种高效的物体检测框架，结合深度学习模型ResNet101，可以在高性能计算机上实现高精度的电力设备识别。同时，为了适应计算能力有限的便携式设备，如树莓派，文章还提出了使用MobileNet+SSD模型的解决方案。MobileNet以其轻量级特性，在保持相对高的识别准确率的同时，提高了检测速度，满足了实时性需求。 针对电力系统中的指针式仪表，文章提出了一种自动读数算法。该算法首先通过灰度化、直方图均衡化和去噪来预处理图像，然后运用形态学膨胀增强图像特征。接着，使用Canny算子检测边缘信息，再通过Hough变换找到指针所在直线，最后通过角度法确定指针指示的数值，实现了自动读取仪表数据的功能。 文章从软件和硬件两个层面构建了一个基于CNN的电力设备自动检测识别监控系统。该系统采用了适应不同环境的硬件配置，并结合相应的软件算法，确保在各种条件下都能有效地运行。此外，系统设计了前端界面，整合了各项功能，提供了友好的人机交互体验，增强了实用性。 总结来说，本研究通过结合先进的CNN模型和图像处理技术，开发了一套全面的电力设备识别与监测系统。这个系统不仅提高了设备识别的精确度和效率，还能自动读取指针式仪表的数值，极大地提升了电力系统的运维效率，对于推动电力行业的智能化有着重要的意义。