图像识别技术在电气工程设备运行状态监测中算法识别与应用

随着电气工程设备日益复杂和广泛应用,其运行状态的监测与分析显得尤为重要。本文基于图像识别技术,提出了一种新的电气工程设备运行状态监测与分析方法。该方法首先利用高分辨率摄像头采集设备运行图像数据,然后运用卷积神经网络(CNN)等深度学习算法进行处理与分析,以识别设备运行状态中的异常情况。研究结果表明,该方法能准确识别设备运行状态,及时检测异常,相比传统监测方法具有更高准确率和实时性。本文研究为电气工程设备的智能监测和故障预警提供了有效技术手段,具有重要实际应用价值。