研究分析图像识别技术在电力设备监测中的应用
图像识别与处理技术在智能巡检中的应用与效果评估
图像识别与处理技术在智能巡检中的应用与效果评估智能巡检是一种基于人工智能技术的新型巡检方式，利用图像识别与处理技术可以实现对设备状态的自动监测和故障诊断。
本文将重点探讨图像识别与处理技术在智能巡检中的应用和评估效果。
首先，图像识别技术在智能巡检中起着关键作用。
通过采集巡检现场的图像信息，利用图像识别算法可以对设备进行自动识别和分类。
例如，对于复杂的电力设备，可以通过图像识别技术实现对电线状态、设备温度、连接接口等进行分析，从而判断设备的正常与否。
这样，巡检人员无需亲自接触设备，大大提高了巡检的效率和安全性。
其次，图像处理技术在智能巡检中有着重要的应用价值。
通过图像处理算法，可以对巡检图像进行降噪、增强、纠偏等处理，进一步提高图像质量和识别准确率。
例如，如果巡检现场存在光照不足或者图像模糊等问题，可以通过图像处理技术对图像进行增强，使得识别算法能够更好地工作。
此外，图像处理技术还可以结合其他相关信息，例如设备的历史数据、环境因素等，提高巡检结果的综合准确性。
另外，图像识别和处理技术在智能巡检中的应用效果也需要进行评估。
一方面，评估可参考识别准确率和漏检率等指标，这些指标可以通过与人工巡检结果的对比来确定。
通过与人工巡检结果的比对，可以评估智能巡检系统在不同设备上的识别精度和准确度，从而反映出图像识别和处理技术在巡检任务中的实际效果。
另一方面，评估还可以基于效率和经济性来进行。
智能巡检系统的应用是否能够提高巡检效率、减少人力成本等，都是评估的重要考虑因素。
此外，评估效果还需要考虑图像识别和处理技术的稳定性和适用性。
稳定性主要指技术在不同巡检场景下是否能够稳定运行并保持一定的识别准确率。
适用性则指技术是否能够适应不同类型的设备，包括电力设备、制造设备、交通设备等。
通过对稳定性和适用性的评估，可以了解图像识别和处理技术在智能巡检中的可行性和可靠性，并为后续的推广和应用提供参考。
总结起来，图像识别与处理技术在智能巡检中的应用和效果评估是当前重要研究方向之一。
计算机视觉技术在电力行业中的实际应用案例解析
计算机视觉技术在电力行业中的实际应用案例解析随着技术的不断进步和创新，计算机视觉技术在各个行业中的应用日益广泛。
电力行业作为重要的基础产业之一，也逐渐开始应用计算机视觉技术来提高效率、降低成本以及改善工作安全等方面。
本文将围绕电力行业中的实际应用案例，介绍计算机视觉技术在电力行业中的具体应用和效果。
1. 电力设备巡检电力设备的巡检工作一直是电力行业中不可或缺的环节，而传统的巡检方式需要大量的人力和时间。
而通过计算机视觉技术的应用，可以实现自动化的设备巡检。
例如，在变电站内部，可以安装可移动的摄像头，通过计算机视觉技术对电力设备进行实时监控和检测。
当设备出现异常情况时，系统会及时发出警报，通知相关工作人员进行处理。
相比传统的巡检方式，这种方法不仅提高了巡检的效率，还能大大减少人力成本和工作风险。
2. 缺陷检测电力行业的设备在使用过程中可能会出现各种缺陷，例如绝缘子破裂、线路连接故障等。
传统的缺陷检测需要人工参与，费时费力且不准确。
而计算机视觉技术可以通过图像处理和模式识别，帮助自动检测和识别这些缺陷。
通过监控相机对设备进行全天候的实时图像采集，并结合计算机视觉算法进行分析处理，可以准确地识别出设备上的各类缺陷。
这种方式大大提高了缺陷检测的效率和准确率，有助于预防设备故障和事故的发生。
3. 安全监控电力行业中的工作环境往往存在一定的安全风险，例如高温、高压等。
为了保障员工的生命安全和工作环境的稳定，计算机视觉技术可以用于安全监控。
通过摄像头的实时监控和计算机视觉算法的应用，可以对工作现场进行远程监视和预警。
当发生危险行为或者违规操作时，系统会立即发出警报，通知相关人员进行干预和处理。
这种方式不仅提高了工作环境的安全性，还能减少事故的发生，保护员工的生命财产安全。
4. 数据分析与预测电力行业中有大量的数据需要分析和处理，例如，用电量、设备温度、负荷情况等。
通过计算机视觉技术的应用，可以实现对这些数据的快速分析和预测。
图像处理技术在电力巡检中的应用研究
图像处理技术在电力巡检中的应用研究摘要：随着电力行业的快速发展，电力巡检在保障供电安全和提高电力设备运行效率方面起着重要作用。
传统巡检方式面临着人工巡视效率低、易出错等问题。
因此，图像处理技术的应用在电力巡检中逐渐受到关注。
本文通过对图像处理技术在电力巡检中的应用研究进行探讨，并结合实际案例分析，旨在为电力巡检提供一种新的、高效的解决方案。
关键词：电力巡检，图像处理技术，供电安全，运行效率一、绪论电力巡检是保障供电安全的重要手段之一。
传统的巡检方式主要依赖人工巡视，存在效率低、易出错等问题。
而随着图像处理技术的发展，其在电力巡检中的应用逐渐受到关注。
本文将从以下几个方面进行研究和探讨：图像处理技术的基本原理和方法、图像处理技术在电力巡检中的应用、实际案例分析以及未来研究方向。
二、图像处理技术的基本原理和方法2.1 图像处理技术的基本原理图像处理技术是指利用计算机对图像进行获取、处理、分析和解释的技术。
其基本原理包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割与提取、图像识别与理解等。
2.2 图像处理技术的方法图像处理技术的方法包括基于像素的点操作、基于空间的区域操作、基于频域的频率操作以及基于灰度等级的多边形操作等。
这些方法可以提高图像的质量、增强图像的细节、降低图像的噪声等，从而为电力巡检提供更可靠、高效的数据。
三、图像处理技术在电力巡检中的应用3.1 图像识别和目标检测在电力巡检中，通过使用图像处理技术，可以实现对电力设备的自动检测和识别。
例如，利用图像处理技术可以对电线杆、变电站等进行自动识别和定位，从而提高巡检效率和准确性。
3.2 缺陷检测与故障预警图像处理技术还可以用于电力设备的缺陷检测与故障预警。
通过对电力设备进行图像分析，可以及时发现设备的异常情况，并预测可能出现的故障。
这样可以提前采取措施，避免因故障导致的停电和安全事故发生。
3.3 智能巡检系统图像处理技术可以与人工智能相结合，开发智能巡检系统。
配电网架空线路差异化巡检智能图像识别技术研究及应用李小强张娟张志威王岱锋
配电网架空线路差异化巡检智能图像识别技术研究及应用李小强张娟张志威王岱锋发布时间：2023-08-04T05:02:08.310Z 来源：《当代电力文化》2023年10期作者：李小强张娟张志威王岱锋[导读] 随着我国经济的快速发展和电力系统的不断完善，配电网架空线路作为配电网的重要组成部分，其安全运行至关重要。
然而由于架空线路的特殊性、复杂性和隐蔽性等特点，使得传统巡检方式难以满足需求。
因此，如何实现对架空线路进行有效的巡检显得尤为紧迫。
本文主要介绍了架空线路的特点以及存在的问题；分析了现有巡检方法的不足之处并提出了一种基于图像智能识别的差异化巡检方案；并结合实际工程进行了实地试验验证。
通过实验结果可以看出该方案具有较高的准确率和可靠性，能够有效提高架空线路巡检效率。
广东电网有限责任公司东莞供电局广东东莞 523000摘要：随着我国经济的快速发展和电力系统的不断完善，配电网架空线路作为配电网的重要组成部分，其安全运行至关重要。
然而由于架空线路的特殊性、复杂性和隐蔽性等特点，使得传统巡检方式难以满足需求。
因此，如何实现对架空线路进行有效的巡检显得尤为紧迫。
本文主要介绍了架空线路的特点以及存在的问题；分析了现有巡检方法的不足之处并提出了一种基于图像智能识别的差异化巡检方案；并结合实际工程进行了实地试验验证。
通过实验结果可以看出该方案具有较高的准确率和可靠性，能够有效提高架空线路巡检效率。
关键词：配电网；架空线路；智能图像识别技术；引言：本文提出了一种基于差异化巡检图像的智能识别方法来提高巡视效率和准确性。
将利用深度学习算法对架空线路中的影像数据进行分类和标注，从而实现对不同类型的故障缺陷类型的自动检测和定位。
同时，为了保证系统的可靠性和稳定性，还将结合其他历史采集数据进行综合分析，以进一步提高该方案的准确性。
方案能够有效地减少巡视时间和人力成本，同时也可以显著提升巡视精度和可靠性。
该方案具有广泛的应用前景，不仅可以在配电网领域得到广泛推广，还可以在其他领域的自动化监测中发挥重要作用。
图像识别技术在电力设备监测中的应用 王鹏宇
图像识别技术在电力设备监测中的应用王鹏宇摘要：近年来，随着我国科技的快速发展，图像识别技术发展的也十分迅速。
而现如今很多学者将图像识别技术应用于视频监控中，将视频监控与图像识别结合成为了目前研究的热点。
电力设备的视频监控与图像识别技术的研究刚刚起步，该技术不仅可节省大量的人力资源，还可实时监控变电站设备的运行状态及进行故障诊断，具有很广阔的研究及应用前景。
本文介绍了电力设备监测与分析总体方案、图像处理技术，并且结合无人值守变电站的电力设备异常状态进行分析，结果表明该技术能很好地判断电力设备的运行状态关键词：图像识别技术;电力设备监测;故障诊断引言以电力设备在线监测为论述对象，以图像识别和处理技术为论述手段，基于理论知识的学习和实践经验的应用，从电力设备监测和总体方案分析、监测图像识别和分析以及基于图像识别技术的电力设备异常状态监测三个方面实施了专业论述。
所述内容具有一定的参考性，以期为我国智能化电力系统的发展和应用提供技术支撑。
1电力设备监测与分析总体方案随着计算机技术的快速发展，图像处理技术日趋成熟，其在电力设备运行状态在线监测工作中所发挥的作用越来越突出。
随着图像处理技术和计算机视觉技术的快速发展和日趋成熟，计算机视觉识别电力设备、分析电力设备运行状态在电力系统监测工作中所发挥的作用越来越重要。
电力设备的运行状态直接关系到电网的安全可靠运行，因此，对电力设备运行状态的实时监测来保证变电站的安全可靠运行至关重要。
当前，电网调度自动化系统、高压设备绝缘检测以及继电保护装置等在保障变电站安全可靠运行方面发挥着重要的作用。
从当前电力设备在线监测系统运行的状况来看还存在缺陷，其中高压电场的存在对数据的传输可靠性产生了较大的影响。
另外，部分运行参数及征兆信号很难通过接触测量转换为电信号，甚至难以利用微机监测获取。
当前，电网已经建立了多套遥视系统用于电力设备运行状态的在线监测中，为保障电力系统的安全可靠运行提供了重要的支持。
无人机在电力设备巡检与维护中的应用技术与实践分析
无人机在电力设备巡检与维护中的应用技术与实践分析随着科技的发展和应用，无人机作为一种高新技术装备逐渐在各行各业得到应用，其中在电力设备巡检与维护领域发挥着重要作用。
本文将对无人机在电力设备巡检与维护中的应用技术与实践进行深入分析，探讨其优势及存在的挑战，并展望未来发展方向。
一、无人机在电力设备巡检中的应用技术1.视觉识别技术无人机搭载高清摄像头及红外相机等设备，通过视觉识别技术实现对电力设备进行图像采集和分析，能够实时监测设备的运行状态，及时发现异常情况，提高巡检效率和精度。
2.智能遥感技术利用激光雷达、卫星定位等智能遥感技术，无人机可以对电力设备进行三维建模和空间测绘，精准定位设备位置，为后续维护提供详实的数据支持。
3.数据处理与分析技术通过云端数据处理平台，无人机可以将采集到的大量数据进行处理和分析，生成巡检报告及设备运行状况分析，为电力设备维护决策提供科学依据。
二、无人机在电力设备维护中的实践应用1.高空巡检传统的电力设备巡检需要人员爬高塔或维护设备，存在一定的安全风险。
无人机可以代替人工完成高空巡检任务，避免人员伤亡风险，提高工作效率。
2.智能故障定位无人机搭载的传感器可以实时监测电力设备的运行情况，一旦出现故障，可以快速定位并提供详细信息，帮助维护人员迅速排除故障。
3.远程维修支持在某些情况下，电力设备出现故障需要进行紧急维修，无人机可以提供远程维修支持，为维护人员提供设备的实时影像和数据，指导其进行维修操作。
三、无人机在电力设备巡检与维护中的优势1.提高效率无人机可以实现自动巡检和数据处理，节省人力物力成本，提高巡检效率和准确性。
2.降低风险无人机可以代替人员进行高空巡检和紧急维修，避免人员受伤或致命事故发生，降低工作风险。
3.提升智能化水平利用人工智能和大数据技术，无人机可以实现设备状态的实时监测和预测，为电力设备的智能化维护提供技术支持。
四、无人机在电力设备巡检与维护中的挑战及发展方向1.技术标准无人机在电力设备巡检与维护领域应用的标准化和规范化工作还有待完善，需要进一步制定和完善相关技术标准。
计算机视觉技术在智能电力中的应用方法
计算机视觉技术在智能电力中的应用方法随着科技的发展和社会的进步，智能电力系统已经成为电力行业发展的趋势。
而计算机视觉技术作为一种重要的无人值守、自动化处理工具，对智能电力系统的实现和运行起到了关键的作用。
本文将探讨计算机视觉技术在智能电力中的应用方法。
计算机视觉技术是一种通过摄像机和计算机图像处理算法检测和解释图像中的信息的技术。
在智能电力系统中，计算机视觉技术可以应用于多个方面，包括能源管理、设备监测、故障检测和安全保障等。
首先，计算机视觉技术可以用于能源管理。
在智能电力系统中，能源管理是非常重要的一环。
计算机视觉技术可以通过图像识别和算法分析，实时监测电力设备的运行状态，识别设备的工作状态以及能源消耗情况，从而优化能源管理和节能减排。
例如，通过计算机视觉识别设备的工作情况和消耗量，智能电力系统可以自动调整设备的能源使用，合理分配电力资源，提高能源利用效率。
其次，计算机视觉技术可以用于设备监测。
智能电力系统中的电力设备数量庞大，传统的手动巡检方式效率低下且容易出现漏检。
计算机视觉技术可以通过图像识别技术和深度学习算法，自动实现对设备的监测和故障诊断。
通过在电力设备上安装摄像头，系统可以实时获取设备的图像信息，并使用计算机视觉技术进行自动分析和判断，检测设备是否存在异常情况或故障，并及时报警，提高设备监测的准确性和效率。
此外，计算机视觉技术还可以用于故障检测。
在智能电力系统中，故障检测对于保障电力供应的连续性和可靠性至关重要。
计算机视觉技术可以通过图像识别和算法分析，检测电力系统中潜在的故障点。
例如，通过分析设备的热图，计算机视觉技术可以检测异常的温度分布，从而识别潜在的故障点和故障类型。
这样，智能电力系统可以及时发现并处理故障，提高电力系统的可靠性和安全性。
最后，计算机视觉技术可以用于安全保障。
智能电力系统中涉及到许多敏感设备和重要设施，如变电站、发电厂等。
计算机视觉技术可以通过图像识别和人脸识别技术，对进入这些设施的人员身份进行识别和验证，确保只有授权人员进入，并记录相关信息。
图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用
图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用随着无人机技术的快速发展，无人机在各种领域的应用也日益广泛。
无人机在电力线路巡检中的应用越来越受到关注。
传统的电力线路巡检一般需要人员手动巡视，工作量大，效率低，且存在着一定的安全隐患。
而无人机电力线路巡检则能够大大提高巡检效率，降低成本，提高安全性。
而图像处理技术则是无人机电力线路巡检中的重要组成部分，它可以帮助无人机实现自主巡检、智能识别故障、提高工作精度等。
本文将重点探讨图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用。
1.提高巡检效率传统的电力线路巡检需要人员登杆摸线，工作量大，费时费力。
而无人机具备快速、高效的特点，可以利用载有高清摄像头的无人机直接进行电力线路巡检，并通过图像处理技术对巡检结果进行自动分析和识别，大大提高了巡检效率和速度。
2.降低成本传统的电力线路巡检需要购置昂贵的登杆设备和器材，同时还要支付人力成本。
而无人机具备一定的自主飞行能力，通过搭载图像处理系统，可以减少人力成本，同时还可以减少登杆设备的购置成本，降低巡检成本。
3.提高安全性电力线路巡检是一项高危的工作，登杆操作存在着一定的安全隐患。
而无人机可以避免人员进行登杆作业，降低了安全事故的风险，提高了电力线路巡检的安全性。
4.提高工作精度图像处理技术可以对电力线路巡检的图像进行智能识别和分析，帮助无人机实现自主巡检，并对异常情况进行及时发现和报警。
这样可以大大提高了工作的精度和可靠性。
1.无人机航线规划图像处理技术可以根据电力线路的地理信息数据和倾斜摄像技术，实现对电力线路的三维重建和智能规划巡检航线。
航线规划时可以考虑线路的长度、高度、接地距离等各种因素，使得无人机在巡检过程中可以实现较好的飞行路径规划，提高了巡检的效率和精度。
2.异常目标识别利用图像处理技术，可以对电力线路巡检所捕获的图像进行实时监测和识别，筛选出图像中的异常目标，如断线、挂件松动、异物干扰等情况，将这些异常目标精准标记并进行图像识别。
无人机电力巡检中的像识别与分析技术
无人机电力巡检中的像识别与分析技术无人机电力巡检中的图像识别与分析技术近年来，无人机在电力巡检领域的应用越来越广泛，相比传统的人工巡检方式，无人机巡检具有高效、省时、省力、降低人员风险等优势。
而在无人机巡检中，图像识别与分析技术则成为了其中不可或缺的一环。
一、无人机电力巡检中的图像采集在无人机巡检中，采集到的图像数据是在后续处理中发挥作用的基础。
因此，在无人机巡检过程中如何获取高质量的图像数据十分关键。
目前大部分无人机巡检方案主要使用高清相机、热成像相机以及激光雷达实现对电力设施的图像采集。
对于高清相机，其拍摄的图像是彩色、分辨率高、详细度高的，适用于拍摄绝缘子、塔架、线路和设备等。
热成像相机则适用于检查电力设施的温度变化情况，通过不同热区的颜色来反映电力设施的运行状态。
在白天和黑夜均可使用，并且对于热成像相机来说，遮挡、距离、透视等问题会显得尤为重要。
激光雷达则用于三维建模和精确测量，例如对山区、立交桥、隧道、人行道等方案进行实地勘察并建立高精度三维模型。
二、图像识别技术在电力巡检中的应用无人机通过搭载各种相机采集图像数据，获取到了实地电力设施的全貌信息，那么如何从这些图像数据中挖掘出有用的信息呢？这就需要借助图像识别技术。
1.智能识别缺陷无人机搭载相应的软件或者算法，可以对电力设施的图像进行智能分析，以实现自动识别缺陷。
例如，针对电力杆塔的实际监测情况，通过算法处理后可以自动识别出塔身的倾斜度、螺栓偏移、杆塔变形等缺陷，从而提高缺陷盯防的精度和保障性。
2.识别线路状态传统的人工巡检需要一步步查找线路状态并进行判断，而在无人机巡检中，通过采用图像识别算法，可以准确、迅速且全面的判断线路状态。
例如，利用无人机的热成像相机可以迅速发现可能存在的高温、低温、局部过载的情况。
3.识别危险源在电力系统巡检中，常常会遇到一些危险源。
例如，带电器具、电流互感器等。
无人机通过搭载高清相机可以拍摄出这些危险源，并通过图像识别算法快速准确的进行识别。
图像处理技术在电力系统中的应用案例解析
图像处理技术在电力系统中的应用案例解析随着科技的迅猛发展，图像处理技术在各个领域中的应用也日益广泛，电力系统也不例外。
图像处理技术在电力系统中的应用涉及到诸多方面，包括图像识别、故障检测和监控等。
本文将对图像处理技术在电力系统中的应用案例进行解析，探讨其在提高电力系统运行效率、降低故障率和保障供电质量方面的作用。
图像处理技术在电力系统中的应用之一是图像识别。
在电力系统的巡视和维护中，人工巡检所需投入大量人力和时间，并且容易出现疏漏。
而利用图像处理技术，可以将电力设备进行拍照或录像，然后通过图像识别算法自动识别设备的状态和异常情况，从而快速准确地判断设备的运行状况。
例如，利用图像处理技术可以识别电力杆塔的倾斜、杆上的杂草和积水等问题，进而及时采取措施修复，避免了设备的进一步损坏和事故的发生。
这不仅提高了电力系统的运行效率，还降低了巡视维护的成本。
图像处理技术在电力系统中的应用还涉及到故障检测。
在传统的故障检测中，需要人工对电力设备进行判断和检测，耗时耗力且易出错。
然而，通过图像处理技术，可以利用电力设备的红外图像、热图等数据，进行故障检测和分析。
例如，当变压器出现过热问题时，可以通过红外图像的处理和分析，及时发现并定位故障点，从而及时采取措施进行修复，避免事故的发生。
图像处理技术还可以结合机器学习算法，对大量的电力设备数据进行分析和学习，提高故障检测的准确性和效率。
图像处理技术在电力系统中的应用还可以用于监控和识别电力设备的状态和安全情况。
例如，在变电站的监控中，可以通过安装摄像头，获取变电站的实时图像，然后利用图像处理技术监测和识别变电设备的运行状态和异常情况。
当设备发生异常时，系统会自动发出警报，提醒相关人员及时处理。
这有助于保护电力设备的安全，并及时发现问题，确保电力系统的正常运行。
利用图像处理技术还可以对电力系统的供电质量进行监控和分析，提高供电质量的稳定性和可靠性。
总之，图像处理技术在电力系统中的应用案例众多，并且在提高电力系统运行效率、降低故障率和保障供电质量方面发挥着重要作用。
图像处理技术在智能电网中的应用研究
图像处理技术在智能电网中的应用研究随着智能电网的发展，越来越多的技术被应用到了电网系统中，其中图像处理技术是一个重要的应用领域。
在智能电网中，图像处理技术主要应用在电力设备的识别、监测、保护和控制等方面。
本文将围绕这几个方面，探讨图像处理技术在智能电网中的应用研究。
一、电力设备的识别智能电网中，电力设备的识别是图像处理技术最常用的应用之一。
通过对电力设备进行拍照或视频监测，将所得到的图像数据传输至云端，进行图像处理，可以实现电力设备的自动识别和分类。
这种方法可以大大减少人工巡检的工作量，并且具有高准确率和实时性优点。
在实际应用中，电力设备的识别不仅限于设备名称和品牌的识别，而是应该进一步深入到设备的故障诊断和维修保养等方面。
例如利用图像处理技术，可以对电缆绝缘层的损伤情况进行检测和分析，识别出各种电缆故障模式，并及时采取措施进行维修和更换，从而增强电网的可靠性和安全性。
二、电力设备的监测电力设备的监测是图像处理技术在智能电网中的另一个重要应用领域。
利用摄像头和传感器获取电力设备的图像数据和参数信息，结合图像处理算法和监测系统，可以实现对电力设备状态的实时监测和预警。
这种方法可以提高电力设备的运行效率和安全性，并且能够减少故障发生的风险。
与传统的监测方法相比，图像处理技术的应用更加智能化和高效化。
例如利用红外热像仪对变电站的热量进行监测和分析，可以及时发现设备过载、短路等异常情况，从而提高设备的运行效率和可靠性。
在电能质量监测方面，利用图像处理技术对电压和电流波形进行监测和分析，可以及时发现电力质量问题，提高电能供应的稳定性和可靠性。
三、电力设备的保护电力设备的保护是智能电网中图像处理技术的重要应用方向之一。
利用图像处理技术对电力设备的故障进行检测和分析，在故障发生时能够及时发出警报并进行自动切换，从而防止电力设备被损坏。
这种方法具有高效、准确、可靠和自动化的特点，在电力设备保护方面具有广泛的应用前景。
图像识别技术在变电站设备监测中的应用
图像识别技术在变电站设备监测中的应用摘要：伴随当前图像识别的技术快速发展，很多学者开始在视频监控当中应用图像识别技术，将图像识别与视频监控有机的融合成为当前研究的一个热点。
变电站设备的视频监控和图像识别技术逐步兴起，这种技术可以在实际操作过程中对变电站的运行状况进行实时检测，做好故障诊断和分析工作，节省大量的人力物力，具有非常广阔的应用前景。
本文重点对图像识别技术在变电站设备监测中的应用进行分析研究，以供参考。
关键词：图像识别；远程监控；变电站；报警；设备监测1 图像识别技术在变电站设备监测中的重要价值传统的视频监控利用摄像头在变电站区域布防，只能在显示终端实时播放并记录现场图像，具有视频检索和显示历史图像的功能。
由于视频监控系统极大的依赖于人力的持续观察与判断，需要监控人员长时间的专注于视频画面的内容，很容易导致工作效率和有效性的降低。
数字视频监控与图像识别系统的结合，能够接收远程现场获得的视频信号，并且将其向监控中心当中进行传送，在传送的过程中对远程摄像机的动作进行控制，依照需要分析数字视频图像。
在此过程中，整个系统主要通过数字图像识别技术和数字视频监控技术两个部分组成，相互之间是独立的，然而当前通信技术、数字化技术的快速发展使两个部分之间能够有机结合，很多变电站、电厂等都安装了视频监控系统，可以远程进行现场的监控。
然而，先前安装的视频监控系统具有视频监控功能，无法进行视频图像采集，为了将监控的作用充分的发挥出来，依照要求判断事故现场出现的报警因素，通过远程数据视频监控与数据图像识别系统的结合，加强预警信号的图像识别，为事故检测提供了新的方案。
2 电力设备监测和总体方案分析如图所示，以当前的视频监控系统为基础，有机的融入图像识别和分析技术之后，能够让电力设备的自动检测能力提升。
图1 图像识别和实时监测分析系统在进行图像监测的过程中，CCD是安装在电力设备附近的传感器，可以将设备的运行状况转化成光信号，利用数字摄像机在监控计算机当中对静态图像进行输入，设备可以有效的分析图像判断电力设备是否出现异常。
图像处理技术在电力系统监测中的应用技巧
图像处理技术在电力系统监测中的应用技巧近年来，随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域的应用越来越广泛。
电力系统监测作为保障能源供应和电网安全运行的重要工作之一，同样可以借助图像处理技术来提升监测的效率和准确性。
本文将介绍图像处理技术在电力系统监测中的应用技巧。
图像处理技术可以用于电力设备的缺陷检测。
电力设备的缺陷可能导致线路短路、设备损坏等问题，对电力系统的正常运行造成威胁。
利用图像处理技术，可以对电力设备进行全面的检测和分析。
例如，在高压电缆的缺陷检测中，可以利用红外图像处理技术来检测电缆绝缘层的热点，从而判断潜在的故障点。
还可以利用图像分割技术来提取出电缆的几何特征，进一步分析电缆是否存在潜在的缺陷。
图像处理技术可以应用于电力设备的状态监测。
设备的健康状态对电力系统的运行至关重要，因此及早发现设备的异常情况是非常重要的。
利用图像处理技术，可以对电力设备的外观进行监测，通过分析设备的外观图像来判断设备是否存在异常。
例如，利用图像识别技术，可以检测变压器绝缘子表面是否存在爬电放电现象，以及表面是否有破损、污染等情况。
还可以通过图像处理技术对设备的温度进行监测，及时发现可能存在的过热情况。
图像处理技术还可以用于电力系统的故障诊断。
电力系统故障的发生可能导致电网停电、设备损坏等严重后果，因此及早发现故障并进行诊断是至关重要的。
利用图像处理技术，可以对电力系统的监测图像进行分析，判断系统是否存在故障。
例如，在电力线路故障的诊断中，可以利用图像处理技术检测线路上的火花、弧光等现象，以及线路是否存在短路、接地等故障。
还可以通过图像处理技术对故障的类型进行识别，以便进行相应的修复措施。
图像处理技术可以用于电力系统的安全监控。
电力系统的安全是保障社会运行的重要环节，因此对电力系统进行实时监控是非常重要的。
利用图像处理技术，可以对电力系统的监控图像进行分析，及时发现异常情况。
例如，在变电站的安全监控中，可以利用图像识别技术检测变电站周围是否存在人员闯入、外来物体等情况，从而及时采取措施保障变电站的安全。
电气工程中电力设备的智能检测技术
电气工程中电力设备的智能检测技术在当今社会，电力作为支撑现代工业和日常生活的关键能源，其稳定供应和安全运行至关重要。
而电力设备作为电力系统的核心组成部分，其性能和可靠性直接影响着整个电力系统的稳定与安全。
为了确保电力设备的正常运行，及时发现潜在的故障和隐患，智能检测技术应运而生。
电力设备的种类繁多，包括变压器、断路器、开关柜、电缆等。
这些设备在长期运行过程中，由于受到电、热、机械、环境等多种因素的影响，容易出现各种故障。
传统的检测方法主要依靠人工定期巡检和离线试验，不仅效率低下，而且难以发现设备早期的潜在故障。
随着科技的不断进步，智能检测技术凭借其高效、准确、实时等优势，逐渐成为电力设备检测的主流手段。
智能检测技术的实现离不开先进的传感器技术。
传感器就像是电力设备的“眼睛”，能够实时感知设备的运行状态参数，如电压、电流、温度、湿度、局部放电等。
这些传感器可以安装在设备的关键部位，通过有线或无线的方式将采集到的数据传输到监测系统。
例如，在变压器中，可以安装油温传感器、绕组温度传感器、局部放电传感器等，实时监测变压器的运行温度和内部放电情况。
数据采集与传输是智能检测技术的重要环节。
采集到的大量原始数据需要经过有效的处理和传输，才能为后续的分析和诊断提供支持。
目前，常用的数据传输方式包括有线通信（如以太网、RS485 等）和无线通信（如 WiFi、蓝牙、Zigbee 等）。
在一些特殊环境或难以布线的场所，无线通信方式具有明显的优势。
同时，为了保证数据的准确性和完整性，还需要采用数据压缩、加密等技术。
数据分析与处理是智能检测技术的核心部分。
采集到的大量数据需要通过各种算法和模型进行分析，以提取有用的信息和特征。
常用的数据分析方法包括时域分析、频域分析、小波分析、人工智能算法等。
例如，通过时域分析可以获取电压、电流的幅值、相位等信息；频域分析则可以揭示设备的频谱特征；小波分析能够对非平稳信号进行有效的处理；人工智能算法，如神经网络、支持向量机等，则可以实现对设备故障的智能诊断和预测。
试析图像识别在电力信息化中的应用
试析图像识别在电力信息化中的应用图像识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术对图像进行分析和理解的技术。
它可以识别出图像中的物体、人脸、文字等特定目标，并进行分类、识别、定位等处理。
在电力信息化中，图像识别技术具有广泛的应用前景。
图像识别技术可以应用于电力设备的检测和维护。
电力设备有很多种类和规格，如变压器、开关柜、继电器等，传统的检修方式需要人工辨识设备是否正常工作。
而图像识别技术可以通过识别设备的外观特征、指示灯状态等进行智能化检测。
通过拍摄设备的照片并进行分析，可以判断设备是否存在异常情况，如温度过高、破损等，并及时发出警报。
图像识别技术可以应用于电力巡检。
传统的电力巡检采用人工巡检的方式，耗时耗力且易出错。
而图像识别技术可以利用摄像头、无人机等设备，对电力设备、线路等进行自动巡检。
通过对巡检过程中获取的图像进行处理和分析，可以识别出设备是否存在缺陷、线路是否存在异常等问题，提高巡检效率和准确性。
图像识别技术可以应用于电力事故的预警和处理。
电力事故是非常严重和危险的，往往会造成人员伤亡和财产损失。
通过图像识别技术可以对电力事故进行预警和处理。
对电力线路进一步进行监控和识别，通过对线路状态的分析和预警，可以提前发现线路被风雪压断、树木倒塌等情况，并及时采取措施进行修复，防止事故的发生。
图像识别技术还可以应用于电力数据的分析和挖掘。
电力系统涉及到大量的数据，如电压、电流、功率等。
传统的数据分析方法往往需要人工进行挖掘和分析，效率低下且易出错。
而图像识别技术可以对电力数据进行图像化处理和分析，通过对数据图像的识别和分类，可以更好地理解电力数据的规律和特点，帮助电力系统的管理和优化。
图像识别技术在电力信息化中具有很大的应用潜力。
它可以应用于电力设备的检测和维护、电力巡检、电力事故的预警和处理、电力数据的分析和挖掘等方面，为电力行业的发展和提升提供了新的途径和手段。
随着图像识别技术的不断发展和成熟，相信它将在电力信息化中发挥越来越重要的作用。
电力设备巡检缺陷图像智能识别技术研究
DOI ：10.14182/ki.1001-2443.2022.06.004电力设备巡检缺陷图像智能识别技术研究吕强1，王伟1，马国强1，张益明2，李晖3，王力4（1.国网甘肃省电力公司超高压公司甘肃兰州730070；2.国网甘肃省电力公司甘肃兰州730050；3.国网甘肃省电力公司天水供电公司甘肃天水741099；4.兰州倚能电力（集团）有限公司甘肃兰州730071）摘要：电力设备具有点多、面广、长期暴露野外等特点，运行过程中易受外界环境等多方面因素影响。
外界环境因素包括风偏、鸟害、覆冰、雷击、山火等，其他因素还有设备老化、质量、设计、验收、运维等，单一因素或多个综合因素都可导致设备故障，进而造成大面积停电，严重影响设备运行。
随着无人机电力设备巡检的应用和发展，无人机巡检数据不断的积累，通过智能化处理手段，利用无人机巡检数据的获取电力设备缺陷信息，对巡检数据中存在的规律性、潜在性、趋势性问题和隐患进行自动判断识别，对数据进行关联分析和综合应用，可以深入地判断电力设备健康状态水平，并为运维部门提供更为准确的决策依据。
关键词：电力设备；设备故障；无人机；缺陷信息；自动判断识别中图分类号：X87文献标志码：A 文章编号：1001-2443（2022）06-0545-08在采用无人机巡检时，地面遥控设备能将无人机采集的巡检图像传输到地面，但由于受到无线传输带宽的限制，传输的巡检图像质量、分辨率均受到影响，不能全面地、清晰地实时研判电力设备的缺陷，需要将高分辨率的巡检图像记录下来，事后分析其存在的缺陷。
因此，当前无人机巡检的方式是利用图像采集装置快速将电力设备以连续图像方式拍摄记录下来，在无人机巡检时不进行过多的停留用以发现设备缺陷，而专注于采集并存储完整、清晰的电力设备图像，这样能有效提高无人机的巡检效率，而将采集的巡检图像在地面通过图像分析手段发现设备存在的缺陷［1-2］。
由于无人机一次巡检采集了大量的、高分辨率巡检图像，对电网巡检人员提出了新的要求，从以地面人工巡检方式转换到采用计算机从巡检的图像上发现设备缺陷，是一种对巡检人员素质要求较高、且劳动强度较大的工作。
图像处理技术在智能电力系统中的应用研究
图像处理技术在智能电力系统中的应用研究随着科技的发展，智能电力系统逐渐成为许多领域中的重要组成部分。
而图像处理技术作为一种强大而多功能的工具，已经开始在智能电力系统中得到广泛应用。
本文将探讨图像处理技术在智能电力系统中的应用，并对其未来的发展进行展望。
一、图像识别技术在智能电力系统中的应用在智能电力系统中，图像识别技术被广泛应用于电力设备的故障检测与诊断。
通过对电力设备的图像进行分析，可以实现对电力设备的实时检测，提前发现可能存在的故障，并做出相应的处理措施，从而有效减少电力系统的故障率，提升系统的可靠性和稳定性。
另外，图像识别技术还可以应用于电力设备的正常工作状态监测。
通过对电力设备工作状态的图像进行处理和分析，可以实时监测设备的运行情况，发现设备的异常情况，并及时采取措施，避免可能的故障和事故发生。
这不仅可以提高电力系统的可靠性，还可以降低电力设备的维护成本。
二、图像处理技术在智能电力系统中的优势和挑战图像处理技术在智能电力系统中具有许多优势。
首先，图像处理技术可以实时获取电力设备的图像信息，无需对电力设备进行停机维护，从而减少了停机时间，提高了电力系统的可靠性和稳定性。
其次，图像处理技术可以通过各种算法和模型对电力设备的图像进行分析和诊断，从而帮助工程师更加精准地判断设备的工作状态和故障情况，提高了设备的维护效率和工作质量。
然而，图像处理技术在智能电力系统中也面临着一些挑战。
首先，电力设备的图像数据量庞大，需要高效的存储和处理方法来应对。
其次，电力设备的工作环境复杂多变，需要优化的算法和模型来适应各种情况下的图像处理需求。
此外，图像处理技术在隐私保护和信息安全方面也面临着一定的挑战，需要加强对图像数据的保护和管理。
三、图像处理技术在智能电力系统中的发展趋势随着人工智能和深度学习等技术的不断发展，图像处理技术在智能电力系统中的应用前景十分广阔。
未来，图像处理技术将更加智能化和自主化，可以通过自学习和优化算法来提升图像处理的准确性和效率。
机器视觉识别技术在电力设备中的应用
机器视觉识别技术在电力设备中的应用1. 介绍电力设备是现代工业生产过程中不可或缺的重要组成部分。
然而，由于电力设备种类繁多，规格不一以及使用环境的复杂性，对于电力设备的检测和维护一直是个难题。
机器视觉识别技术可以通过对电力设备的图像信息进行处理和分析来实现对电力设备的自动化检测和预测维护。
2. 机器视觉识别技术简介机器视觉识别技术是一种计算机技术，它利用光学、机械和电子技术来实现图像的采集、处理和分析。
机器视觉技术的核心是图像处理和模式识别，通过对图像信息的处理和分析，结合专业的算法和模型，实现对图像中各种信息的自动判断和识别。
3. 电力设备的应用场景机器视觉识别技术可以广泛应用于电力设备的各个环节中，如电力设备的制造、安装、调试、维护等。
下面以电力设备中常见的开关柜为例进行说明。
4. 具体实现开关柜是电力设备中一种常见的电气装置，它用于控制和保护电力系统中的电气设备和线路。
开关柜内部由许多电器元件和线路组成，其接线复杂，绝缘状况容易受到细微的损坏而导致电器故障。
传统的开关柜维护工作需要手工逐一检查开关柜内部的电器部件和线路，耗时耗力且效率低下。
而利用机器视觉识别技术，可以实现对开关柜内部进行自动化检测和维护。
首先，需要在开关柜内部安装摄像头并设置好相关的参数。
然后，对开关柜进行拍照并将所得的图像传输到计算机上进行处理。
对于图像中的各个部分，可以采用基于特征点识别的方法进行检测和分类，例如对开关手柄、插头以及电源线等进行快速识别和标记。
同时，还可以对开关柜内部的线路和电气元件进行绝缘状态的判断，以便及时发现电气设备的潜在隐患。
最后，将识别出的各个部件的状态信息汇总成一份报告，以便维护人员及时进行维修和保养。
5. 结论机器视觉识别技术在电力设备中的应用可以极大地提高设备的可靠性和运行效率，同时也可以大大减少人工耗时费力的维护工作。
随着技术的不断发展，机器视觉识别技术在未来的电力设备维护中将会发挥越来越重要的作用。
图像识别技术在电力设备巡检中的应用研究
图像识别技术在电力设备巡检中的应用研究随着社会的不断进步和科技的不断发展，电力设备巡检也逐渐向着智能化、自动化的方向转变。
图像识别技术作为一项先进的人工智能技术，在电力设备巡检领域中得到了广泛的应用和重视。
它能够通过对电力设备图像的分析和识别，快速准确地识别出设备的异常并进行预警，从而有效提高巡检效率和设备的可靠性。
首先，图像识别技术能够实现电力设备巡检的自动化。
传统的电力设备巡检工作需要人工逐一勘查设备的状态，对于大规模的电力设备来说，耗时耗力且效率低下。
而借助图像识别技术，只需将设备的图像输入到系统中，系统就能够针对不同的设备类型和异常情况进行图像分析和识别，快速准确地判断设备是否存在故障。
这种自动化的巡检方式不仅可以提高巡检效率，还能够大大降低工作人员的工作强度和巡检的不确定性。
其次，图像识别技术能够提高电力设备巡检的准确性。
传统的巡检方法往往依赖于巡检人员的经验和视觉判断，容易受到环境因素、主观因素和疲劳因素的影响，导致误判和漏判。
而图像识别技术通过训练模型和算法，能够从大量的设备图像中学习、提取特征，并准确地判断设备的状态和异常情况。
这种基于数据驱动的巡检方法可以消除主观因素的影响，有效提高巡检的准确性，减少错误判断的发生。
此外，图像识别技术还能够提供可视化的巡检结果。
通过对设备图像的识别和分析，系统能够根据不同的异常情况生成相应的巡检报告和预警信息。
这些报告和信息可以直观地展示设备的状态和异常，帮助工作人员快速了解设备的情况，及时采取相应的维护和修复措施。
同时，这些可视化的结果还能够被用作设备巡检的记录和查询，方便后续的数据分析和管理。
在实际应用中，图像识别技术在电力设备巡检中还存在一些挑战和难点需要克服。
首先，电力设备的巡检图像往往具有复杂的背景和多样的光照条件，对图像的质量和分析算法提出了较高的要求。
其次，电力设备的巡检图像中往往包含了多个设备和部件，需要针对不同的设备类型和故障类型进行分类和识别。
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研究分析图像识别技术在电力设备监测中的应用
发表时间：2016-10-10T13:53:58.087Z 来源：《电力设备》2016年第13期作者：周睿
[导读] 在电力设备监测工作中，图像识别技术的应用对于提高监测的效率和质量都有重要的作用。
(大庆油田有限责任公司第九采油厂生产运行部 163000)
摘要：在电力设备监测工作中，图像识别技术的应用对于提高监测的效率和质量都有重要的作用。
文章对电力设备监测中图像识别技术的识别与分析功能以及电力设备异常状态监测进行了分析。
关键词：图像识别技术；电力设备检测；应用
在电力系统运行的过程中，电力设备难免会出现各种异常问题，这就需要对电力设备进行必要的监测，为提高电力设备监测效率和质量，图像分析识别技术被应用于其中，并在实际的使用当中取得了良好的效果。
1.图像识别技术应用于电力设备监测的背景
变电站的正常运行是靠高压设备绝缘检测、继电保护装置等各种系统和装置来维持的，这些系统也保证了变电系统的安全和稳定。
目前，在电力设备监测系统的运行方面还存在一定不足和缺陷，例如，在数据传输方面存在一定问题，数据的正常传输会受高压电场的影响。
还有一种问题是电信号转换方面的问题，即一些征兆信号和运行参数不容易通过接触测量转换电线信号，即使采用微机监测的方式也很难进行获取。
在设备运行线监测方面，目前已经有了遥视系统，遥视系统在电力系统的安全运行方面发挥重要作用。
随着电网建设规模的不断增加，变电站数量也急剧增加，所以需要进行监测的目标的数量大大增加，相应的需要传输的数据量也在不断增加，这种情况导致电力调度人员在对电力系统进行监测时，需要对远程图像和数据的进行了分析并作出判断，工作量大大增加。
在电力行业的很多专家和学者都在致力于远程图像的采集、传输等研究，如何降低工作人员的工作强度，提高工作效率也是研究的中重点。
为提高电力设备自动监测水平，将图像识别技术应用于电力设实时监测的方案被提出。
这种方案的以现有的电力设备视频监测系统为基础，利用图像识别系统作为辅助进行工作。
这种系统的优势是不需对原有的系统进行更换，不仅增加了功能，还节省了更换设备的成本，经济性很高。
2.图像识别与分析
图像识别系统对图像识别与分析存在很多困难，会受到很多因素的干扰，引入噪声，导致图像的质量变低，为图像识别和分析带来很大的困难，引入噪声的因素通常有电荷耦合元件的畸变、聚焦效果差等，另外，环境方面的干扰也会使对图像的采集质量造成干扰。
图像识别系统的工作的第一步是先对图像进行预处理，之后对图像进行分割，把目标电力设备分割出来，增加识别的精细度。
2.1图像预处理
图像识别系统预处理需分很多步骤，第一步要将收集到的原图像进行灰度化处理，处理后的图像就可以叫做灰度图；第二步是对灰度图进行滤波处理，由于滤波处理对消减噪声很有效果，所以采取滤波来消减图像的噪声，使图像质量得到提高，使系统更容易识别。
进行滤波处理所要使用的模板是加入权系数的平滑模板。
图像平滑滤波处理的过程所采取的是低通滤波，使用这种方式过滤图像，对高频正信号的过滤效果比较好，但在这一过程中也会使图像的边缘部分的高频噪声被过滤掉，进而导致图像的边缘变得模糊不清，降低图像整体质量。
解决这种问题的措施是采用直方图均衡处理，平滑滤波处理与方正图均衡处理相结合，不仅可以图像噪音还避免了边缘模糊化问题。
2.2图像分割
图像分割是指将图像表示为具有物理意义的多连通区域的集合。
分割图像需要根据一定的依据，不同的图像在颜色、纹理以及亮度这些特征上都有着一定的差异，因此，可以依据这些特征，对图像进行分割。
对图像进行分割可以提高地图像识别和分析的效率，分割的准确性也会影响到后续的工作，为了保证图像识别的质量，要严格把握分割的精度。
对图像分割的依据是图像的颜色、几何性质等，将图像中含义不同的区域分割开，每个区域都有相同的特征。
例如，对某一物体的图像进行分割，需要把图像中物体的像素与背景进行分离，区分不同物体的像素，分割形成的区域需要满足三个条件。
第一，不同但相邻的两个区域之间要存在明显的差异；第二，分割区域边界要保持完整，有利于定位的精准。
第三，分割之后的区域应该还要具有均匀性和连通性。
均匀性是指区域内的像素点在色彩、纹理等特征上要有相似性，连通性是指在两种区域之间可以进行连接。
3.电力设备异常状态监测
为了实现检测分析方案在实际工作中的应用，提升现有视频监测系统的功能，建立电力设备运行状态的实时监测和分析系统，在采集到的图像中准确快速地识别出电力设备之后，还需要进一步对电力设备的运行状态进行判断，监测运行状态的变化，找出电力设备中存在故障的设备和位置。
并及时发出报警信号，方便维修人员尽快对设备故障进行检修。
3.1变电站的图像监测
变电站未来的发展趋势是自动化，要求变电所站无人值守。
目前有和很多变电站建立了遥视系统，对图像信号进行单一的采集和传输，但由于当前电网快速发展，这种系统的功能太过简单，无法满足多方面的需求。
所以针对图像的监测还需要采取先分类，然后分析，最后根据分析结果来判定是否需要传输。
如果设备处于正常运行状态，不传输监测图形，而只传输结果；如果变电站运行不正常，图像信号就会传输到调度端并进行报警，调度工作人员在接到报警以后，可以找出具有问题的变电站的图像，工作人员通过对图像进行观察和分析，找到问题所在，并对采取相应措施来处理问题。
用这种方式来进行变电站图像的监测，可以不仅可以提高监测效率。
还可以节省大量的资源，减轻工作人员的工作强度，也避免了数据传输拥挤所带来的困难。
变电站图像监测系统中采集图像需要用成像设备进行采集，计算机技术也发挥很大的作用，利用计算机可以对图像进行截取、识别和分析，并且能够准确地获取关于电力设备的很多参数和数据。
变电站图像监测技术涉及的领域很广，包括测量规程、视觉理论等，这些学科的知识有利于解决监测自动化运行中出现的很多问题。
3.2电力设备状态检测与分析
在对电力设备的图像进行收集、处理之后，就需要对图像中的电力设备进行识别。
计算机是通常使用的工具，计算机具有计算效率
高，精度高的优点。
通过对电力设备的图像的纹理特征、颜色特征以及模板匹配来对电力设备进行识别，判断出电力设备的运行状态。
对电力设备的运行状态进行判断时需要与原本数据库中的标准图像进行对比，通过对比发现不同，进而做出正确的判断。
例如，采用减法运算，根据运算结果来判断图像是否存在异常，如果存在异常，图像会表现出突起、毛刺等。
以变压器漏油状态为例，通过对所监测区域图像进行处理之后，与数据库中的标准图像进行比较，把相关数据进行计算，根据计算结果来判断是出现漏油，并报警，由工作人员根据情况进行维修。
4.结束语
通过分析可以看出电力设备运行状态监测工作图像识别技术中图像的识别与分析的过程包括图像预处理和图像分割，电力设备异常状态监测的过程包括变电站图像监测，电力设备状态监测与分析。
应用图像识别技术可以很好监测电力设备的运行状况，减少调度人员的工作量，提升电力设备监测的自动化程度。
图像是被技术子在电力设备监测中的应用还处于初级阶段，具有非常大的发展前景。
参考文献：
[1]靳涛，辛志勇.图像识别技术在电力设备在线监测中的应用[J].2013，(30)：88-91.
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