简介：摘要：针对传统的输电线路检测方法灵敏度较低的问题，提出了红外热成像检测技术。根据红外热成像检测原理，并采用具有红外辐射模块、红外热成像模块和热递模块的红外热成像检测模型作为示例，融了数学模型，形象直观地阐述了红外热成像检测的原理。还通过提取输电线路特征，进行故障分析，构设出红外热成像检测系统，实现输电线路缺陷的深度分析。试验表明，本方案相比传统的超声波检测方法，反应快，误差低。

简介：摘要当代社会，电力企业想要寻求更好更快发展，就必须不定期对所有设备和电路进行检查，排除电力系统故障，从而保障电力设备的正常运行。近几年，随着科学技术的不断进步，红外图像识别技术开始被广泛的应用于电力设备的避雷器故障监测工作中。红外热图像技术具有灵敏度高、可进行计算分析、检测效率高等特点，将该技术运用到避雷器故障检测过程中，可以有效保护电器设备免受于雷电或内部操作失误操作的影响。在实际检测过程中，红外图像主要是根据故障避雷器与正常避雷器之间的热差异进行检测，具有可靠性、高效性、安全性等优点，本文笔者主要就红外图像的避雷器故障检测方法进行了分析说明。

简介：摘要水位不仅是表征江河湖海等自然水体的水资源状况也是表征水利工程运行状况的重要参数，论文通过截取水尺视频流中的图像，利用图像识别技术，自动计算水位值。该技术基于图像处理的方法，丰富了图像处理内容同时为水位自动检测提供了新的思路。

简介：摘要：国内对风力的需求逐渐扩大，风力发电企业迅速发展，风力发电设备生产和零部件生产的专业化逐渐形成。在风力发电机运行过程中，叶片控制对风力发电机的安全运行起着重要作用。图像识别在工作和发展中有着非常广泛的应用，基于图像的风力叶片速度检测是风力发电的重要组成部分。目前国内外已经检查了风力发电叶片的全过程。在图像识别中，利用国内外模式匹配方法研究了特定标志的识别。本文介绍的刀片速度检测是通过远程视频监控系统实现的，实时监控风车，利用实时图像处理技术通过霍夫变换来确定刀片速度，从而达到控制刀片速度的目的。

简介：摘要：国内对风力的需求逐渐扩大，风力发电企业迅速发展，风力发电设备生产和零部件生产的专业化逐渐形成。在风力发电机运行过程中，叶片控制对风力发电机的安全运行起着重要作用。图像识别在工作和发展中有着非常广泛的应用，基于图像的风力叶片速度检测是风力发电的重要组成部分。目前国内外已经检查了风力发电叶片的全过程。在图像识别中，利用国内外模式匹配方法研究了特定标志的识别。本文介绍的刀片速度检测是通过远程视频监控系统实现的，实时监控风车，利用实时图像处理技术通过霍夫变换来确定刀片速度，从而达到控制刀片速度的目的。

简介：摘要受电弓是弓网系统的重要组成部分，开展受电弓磨耗检测可为受电弓运行状态提供重要依据。为更为准确地受电弓的磨耗状态进行检测，本文介绍一种基于图像处理的受电弓磨耗检测方法。首先，对采集的受电弓图像做去噪等图像预处理。然后，采用一种自适应Canny边缘检测算法实现图像的边缘检测，同时，利用Hough变换技术分别实现接触线、滑板上边缘和滑板支架下边缘的准确定位，根据得到的滑板磨耗曲线，最终实现受电弓磨耗状态检测。通过实验对比，本文采用的自适应Canny检测算法相比传统Canny检测算法具有更好的检测性能，并且，本文磨耗检测结果与人工检测结果具有较小的误差。这验证本文检测算法的有效性，为受电弓磨耗检测提供一个良好的思路。

简介：摘要在新形势下，电力设备运行环境日渐复杂化，急需要全方位动态监控电力设备运行环境，确保电力设备处于安全、稳定运行中，提高电力设备运行整体效益。因此，本文多角度客观阐述了电力设备运行环境监控图像异常检测算法。

简介：摘要：最近几年基于深度学习的图像压缩技术不断发展，借助深度学习出色的表达能力，当前最新该类算法已经能够与H.265实现相似甚至更好的压缩表现。但是当前主流的基于学习的压缩编码方法主要面临以下两个挑战。首先，当前的自编码器架构普遍是基于卷积神经网络，使用卷积操作搭配非线性激活函数实现数据的非线性变换。然而，由于卷积操作是简单的局部信息的加权求和，且其局限于较小的范围，因此其学习到的变换是可能是局部的、次优的。基于此，本篇文章对基于多尺度深度特征检测的图像压缩技术进行研究，以供参考。

简介：摘要电力的应用已经渗透到了我们生活中的各个方面，而电力资源主要集中在人迹罕至的区域，要将电力资源充分的利用就需要进行远距离输电，故输电线路在电力系统中具有十分重要的作用。随着无人机和计算机技术的飞速发展，我们可以通过无人机搭载的成像设备获取到输电线路的图像数据，进而通过图像处理技术分析出输电线路上的安全隐患和实现无人机的自主导航飞行等。在本文中我们提出了一种基于无人机航拍高分辨率图像的输电线路检测方法。首先，我们对高分图像进行LSD直线段检测，对输入图像中潜在直线段区域进行检测和分析，提取出疑似的电力线区域；第二，我们线段的角度为特征使用无监督的高斯聚类算法和线段之间位置关系聚类的算法得到图像中候选的输电线路目标；第三，我们提出了图像中直线密度的算子，来滤除图像中虚假的输电线路目标；实验结果表明我们提出的算法在无人机拍摄的实际场景高分辨图像上的电力线识别率能够达到98%，且能够达到实时检测的要求。

简介：随着社会的发展，我国的电力工程也有了很大的发展。输电线路属于电力系统重要组成部分，其安全运行保障国家的供电可靠性。由于输电线路局域性广、穿越区域地形复杂且易受不良自然环境侵害，通常采用人工巡检方式监测输电线路运行情况。人工巡检劳动强度大、耗时长，效率低下，且现代输电线路通常传输高压，危险性较高。输电线路监测需要明确故障，保障安全。

简介：摘要随着我国供电设备的不断升级，目前智能电表已经得到了普及，用电计量工作也更加精准。但是在安装智能电表之后，由于低压用电侧用户数量过于庞大，因此在实际工作中窃电问题仍然难以根除。窃电的频发不仅会造成供电企业的经济损失更有可能造成用电事故，因此智能电表计量工作亟待升级。近年来基于图像识别技术的智能电表计量技术逐渐得到了应用，可以有效改善智能电表计量工作效率，杜绝窃电现象。

简介：摘要：本文应用红外检测技术对电力设备故障进行研究。通过对红外测温技术的实践，将红外摄像头拍摄到的红外图像，进行灰度化、消除噪声、区域识别、图像微分、测温线设置等操作，检测出油位并在图像上绘制出油枕的油位线，最终实现了变压器油位自动检测系统，并列举了对不同电力变压器油枕图像应用油位自动监测系统的实例。

简介：摘要:随着互联网科技的快速发展，图像处理和识别领域的技术突破正在深刻地改变人类的生活。图像处理和识别技术当前的研究重点包括人工智能视觉化、三维图像重建和虚拟现实，基于图像处理的人工智能识别与检测技术研究主要应用领域包括智能交通、家政服务、医疗保健等。本文针对图像处理的人工智能识别与检测技术进行了研究。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要21世纪以来，随着计算机技术的不断推进，图像处理技术逐渐进入到人们的视野当中，并受到人们的广泛关注。如今，图像处理技术已经被广泛运用到建筑设计、机械设计、土木工程、数字娱乐等各个领域，大大促进了社会经济发展。图像处理技术依赖于图像信号处理设备，但在实际应用过程中，其设备常常会受到各种环境等因素的影响，从而达不到预计的图像处理效果。对此，本文对图像传感技术中的图像信号处理进行了重点分析和探讨。

简介：摘要高压电气设备作为电力系统的重要组成部分，其外部绝缘体可靠性直接影响到整个电力系统的稳定性。高压电气设备外部绝缘体故障检测方法研究对提高供电网供电和输电的可靠性与安全性具有重要意义。基于此，在接下来的文章中，将围绕高压电气设备外部绝缘体图像故障检测仿真方面展开详细分析，希望能够给相关人士提供重要的参考价值。

简介：摘要：输电线路的可靠和安全是确保电力系统安全运行的前提。由于接触环境复杂，电力线会发生电闪络、材料老化、机械张力大等情况，一旦发现不及时，会引起严重的线路损坏事故。如今，无人机逐渐应用于输电线路巡检中，弥补了传统人工巡检的一些不足。但目前无人机巡检图像部件识别错误率较高，导致后续故障和缺陷识别产生较大的误差。因此研究基于无人机图像的输电线路部件检测方法具有非常重要的现实意义。

简介：摘要：电力系统的安全、稳定依赖完善的检测技术，智能电网的建设也要依靠完善检测技术的有效支撑。在输变电系统中普遍存在着输电线路覆冰的现象，输电线路一旦覆冰，就有可能导致杆塔倾斜甚至倒塌、导线舞动等一系列问题，会极大地影响人们正常的生产和生活，给国家和人民带来难以估量的经济损失。本文基于浅析架空输电线路导线覆冰在线监测系统展开论述。

简介：摘要近年来，我国的电力系统有了很大进展。针对传统电力电缆绝缘损伤检测方法存在检测流程复杂和无法大规模整体检测的缺点，本文结合图像无损接触方式和深度学习方法，提出了一种基于深度学习的电力电缆图像破损批量检测方法。该方法创新性地建立了基于残差和深度可分离模块的轻深度卷积神经网络模型，和以往的卷积神经网络模型相比，网络极好地平衡了系统的识别时间和识别精度，能实现高效、无损、快速的大规模电缆外表面多样化异常检测。和传统学习方法和已有深度卷积神经网络模型的实验结果对比表明，本文方法具有良好的实时性、鲁棒性和识别率，识别正确率达到99.47%。

简介：摘 要