检索结果-南通市图书馆

电力视觉边缘智能:边缘计算驱动下的电力深度视觉加速技术

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电网技术 2020年第6期44卷 2020-2029页

作者：马富齐王波董旭柱王红霞罗鹏周胤宇武汉大学电气与自动化学院湖北省武汉市430072

电力物联网和透明电网的背景下,电力系统智能终端感知的海量视觉影像对传统的云计算处理模式提出了重大挑战,边缘计算作为云计算的重要补充已经得到了电力系统的广泛关注。为此,首先梳理了边缘计算的演变历程,阐述了电力视觉边缘智能的... 详细信息

电力物联网和透明电网的背景下,电力系统智能终端感知的海量视觉影像对传统的云计算处理模式提出了重大挑战,边缘计算作为云计算的重要补充已经得到了电力系统的广泛关注。为此,首先梳理了边缘计算的演变历程,阐述了电力视觉边缘智能的基本概念,然后构建了云–边–端协同的电力视觉边缘智能结构框架,重点讨论了边缘计算驱动下边缘智能的关键技术,最后列举了电力视觉边缘智能的几种典型应用场景。

关键词：边缘智能电力深度视觉边缘计算智能巡视深度学习

电力深度视觉:基本概念、关键技术与应用场景

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广东电力 2019年第9期32卷 3-10页

作者：王波马富齐董旭柱王朋马恒瑞王红霞武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072 广东电网有限责任公司电力科学研究院广东广州510080 青海大学启迪新能源学院青海西宁810016

采用深度学习方法对电力系统中采集到的视觉影像进行分析和处理,可实现快速、准确地识别出电力设备中存在的故障缺陷,为此探究了电力深度视觉的基本概念、关键技术和主要应用场景。首先阐述了电力深度视觉产生的技术和时代背景;然后探... 详细信息

采用深度学习方法对电力系统中采集到的视觉影像进行分析和处理,可实现快速、准确地识别出电力设备中存在的故障缺陷,为此探究了电力深度视觉的基本概念、关键技术和主要应用场景。首先阐述了电力深度视觉产生的技术和时代背景;然后探讨电力深度视觉的基本概念、内涵的应用领域;介绍了电力深度视觉的关键技术,包括目标检测、语义分割、目标跟踪、边缘计算等;最后在泛在感知和数字电网的需求下,举例说明电力深度视觉的典型应用场景,并对其发展和应用进行展望。

关键词：电力深度视觉电力设备深度学习智能巡视智能识别

基于双目立体匹配和场景元素识别的变电人员近电安全距离检测方法研究

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电网技术 2023年第3期47卷 1010-1021页

作者：王雷雄王波马富齐董旭柱姚良忠武汉大学电气与自动化学院湖北省武汉市430072 西安理工大学电气工程学院陕西省西安市710054

考虑到变电站带电设备周边环境中存在的强电场、暂态电击、稳态电击以及静电感应等安全影响因素,近电安全距离作为风险防护的重要指标对保障电力设备安全稳定运行及作业人员生命安全至关重要。为此,该文提出了一种基于双目立体匹配和场... 详细信息

考虑到变电站带电设备周边环境中存在的强电场、暂态电击、稳态电击以及静电感应等安全影响因素,近电安全距离作为风险防护的重要指标对保障电力设备安全稳定运行及作业人员生命安全至关重要。为此,该文提出了一种基于双目立体匹配和场景元素识别的变电人员近电安全距离检测方法。该方法首先通过基于通道注意力模块的多阶段双目立体匹配模型获取作业场景空间信息,其次通过场景元素高效识别模型区分人与带电设备,然后基于空间信息和识别结果计算元素空间表面中心,最后基于空间表面中心计算人员近电安全距离,实现人员与带电设备间实时高精度距离检测。实际数据表明,该文方法实现了对现场作业人员与带电设备近电安全距离的实时准确测量。

关键词：近电作业安全距离双目立体匹配目标检测注意力机制电力深度视觉

基于域适应网络的电力设备不规则外表面缺陷高精度检测方法

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高电压技术 2022年第11期48卷 4516-4526页

作者：张迎晨王波马富齐罗鹏张嘉鑫李怡凡武汉大学电气与自动化学院武汉430072

电力设备外表面不规则缺陷具有特征不明显、形态多变的特点,当前常规端到端的图像识别算法表现出特征提取能力不足、泛化性差等问题。为此,提出了一种基于域适应网络的设备外表面不规则缺陷图像检测模型。该模型首先构建了包含特征生成... 详细信息

电力设备外表面不规则缺陷具有特征不明显、形态多变的特点,当前常规端到端的图像识别算法表现出特征提取能力不足、泛化性差等问题。为此,提出了一种基于域适应网络的设备外表面不规则缺陷图像检测模型。该模型首先构建了包含特征生成器和分类器的域适应架构,以增强模型的泛化能力;然后通过添加纹理提取支路、辅助损失支路的方式增强特征生成器对纹理信息的提取能力;最后通过模型的对抗学习,实现在目标域上的准确识别。测试结果表明,所提方法能在角度、光照差异较大的目标域锈蚀和渗漏油图像中依然保持较高的识别精度,其中针对漏油、锈蚀隐患交并比指标分别达到了89%、85%。所提模型可为设备缺陷检测提供参考。

关键词：不规则缺陷域适应电力深度视觉纹理特征缺陷识别卷积神经网络

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电力工业安全影像解译:基本概念与技术框架

中国电机工程学报 2022年第2期42卷 458-474页

作者：马富齐王波董旭柱姚良忠王红霞武汉大学电气与自动化学院湖北省武汉市430072

电力工业安全风险识别及防控对保障电力安全生产和人员自身安全意义重大。近年来随着人工智能技术的发展,以电力现场感知影像为基础,借助目标检测等计算机视觉方法进行生产风险识别得到广泛关注。然而电力生产是复杂的人-机-物多元融合... 详细信息

电力工业安全风险识别及防控对保障电力安全生产和人员自身安全意义重大。近年来随着人工智能技术的发展,以电力现场感知影像为基础,借助目标检测等计算机视觉方法进行生产风险识别得到广泛关注。然而电力生产是复杂的人-机-物多元融合交互过程,现有智能识别方法效果有限,亟需结合电力生产知识实现智慧化安全风险认知。为此,该文在分析电力工业安全风险的基本特性及研究现状基础上,提出电力工业安全影像解译的基本概念,阐述电力工业安全影像解译的必要性和研究意义;然后提出电力安全风险解译的技术框架,并重点讨论电力工业安全风险解译各环节的关键技术、电力特殊问题及解决思路;最后,对未来电力工业安全影像解译的应用和挑战进行总结与展望。

关键词：电力工业安全影像解译电力深度视觉边缘智能知识图谱场景理解

基于组合式目标检测框架的低漏报率缺陷识别方法

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高电压技术 2021年第2期47卷 454-462页

作者：罗鹏王波马恒瑞马富齐王红霞朱丹蕾武汉大学电气与自动化学院武汉430072 青海大学启迪新能源学院西宁810016 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司武汉430071

针对输电线路机巡影像缺陷识别中低漏报率的需求,提出了一种基于组合式深度目标检测框架的输电线路低漏报率缺陷识别方法。该方法首先利用典型目标检测算法在输电线路巡检图像数据集上进行训练,得到输电线路设备缺陷的特征提取网络;随... 详细信息

针对输电线路机巡影像缺陷识别中低漏报率的需求,提出了一种基于组合式深度目标检测框架的输电线路低漏报率缺陷识别方法。该方法首先利用典型目标检测算法在输电线路巡检图像数据集上进行训练,得到输电线路设备缺陷的特征提取网络;随后引入位置随机分布函数改进目标预测的方式,并利用自适应非极大值抑制判别器,对2个网络的特征提取结果进行自适应融合,最终得到巡检图片中缺陷的类型和位置。测试结果表明,该方法能够有效降低巡检图像缺陷识别的漏报率,采用该方法得到的主要缺陷的平均漏报率远低于其他深度学习模型,可同时实现多类缺陷的检测,能有效促进输电线路常规巡检中缺陷自动识别的应用和推广。

关键词：电力深度视觉低漏报率组合神经网络缺陷识别自适应融合输电线路