基于图像识别技术的输电线路智能监控系统应用
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Application of Intelligent Monitoring System for Transmission Lines Based on Image Recognition Technology
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 增强出版
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对持续多发的输电线路外力破坏事件,人工巡视以及传统监控设备并不能及时有效发现事故隐患,因此提出基于图像识别技术的输电线路智能监控系统.该系统应用卷积神经网络的深度学习算法训练模型,可以智能识别出输电线路现场的安全隐患.建立起前端采集图像,数据无线传输,后台识别分析,隐患定向推送的智能监控新模式.在佛山地区应用实践中,该系统实现了对输电线路现场的24小时实时监控预警,提高了对外力破坏隐患的监管能力,有效预防了大型施工机械所致的线路跳闸事故.

    Abstract:

    In view of the frequent external force damage incidents of transmission lines, manual inspection and traditional monitoring equipment cannot find the hidden dangers in time and effectively. Therefore, an intelligent monitoring system for transmission lines based on image recognition technology is proposed. The system uses convolution neural network depth learning algorithm to train the model, which can intelligently identify the potential safety hazards of transmission lines. A new intelligent monitoring mode is established, which includes front-end image acquisition, wireless data transmission, background recognition and analysis, and hidden danger directional push. In Foshan area, the system realizes 24-hour real-time monitoring and early warning of transmission lines, improves the monitoring ability of hidden dangers caused by external forces, and effectively prevents line tripping accidents caused by large-scale construction machinery.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐振磊,曾懿辉,郭圣,邵校嘉,麦俊佳,胡壮丽.基于图像识别技术的输电线路智能监控系统应用.计算机系统应用,2020,29(1):67-72

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2019-05-22
  • 最后修改日期:2019-06-21
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2019-12-30
  • 出版日期: 2020-01-15
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号