典型文献
基于智能图像分析的变电设备状态识别技术研究
文献摘要：
从变电站监控系统的应用概况出发,提出了一种基于深度学习技术的变电站视频监控隐患排查方法,通过训练深度学习网络模型以实现对监控视频中安全隐患的智能识别,具体包含视频质量检测、违章行为识别、安全风险识别、变电站设备故障识别、隔离开关设备状态识别等.另外,通过构建安全隐患数据集并进行实验初步验证了该方法的可行性,为智能图像识别技术在电力系统的应用提供参考.
文献关键词：
图像识别;视频监控;深度学习;特征提取;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
李虎孬;陈富国;陈亮
作者机构：
平高集团有限公司,河南 平顶山 467001;西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,陕西 西安 710049
文献出处：
引用格式：
[1]李虎孬;陈富国;陈亮-.基于智能图像分析的变电设备状态识别技术研究)[J].电工技术,2022(16):37-41,122
A类：
B类：
图像分析,变电设备,设备状态,状态识别,识别技术研究,变电站监控,监控系统,应用概况,深度学习技术,变电站视频监控,隐患排查,排查方法,深度学习网络,监控视频,智能识别,质量检测,违章行为,行为识别,安全风险识别,变电站设备,设备故障,故障识别,隔离开关,开关设备,建安,隐患数据,智能图像识别,图像识别技术,电力系统
AB值：
0.444697
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