基于图像识别技术的500kV变电站轨道视频监控系统设计

变电站轨道区域环境恶劣,传统的人工巡检方式难以满足安全管理需求。本文针对500kV变电站轨道特点,提出了一种基于图像识别技术的智能视频监控系统设计方案。该系统通过多源异构图像采集、深度学习目标检测、多任务异常行为识别等技术,实现了变电站轨道区域的全天候、高精度、实时在线监测。同时,构建了高仿真实验平台,对系统功能进行了全面测试,定量评估了系统在不同环境下的检测精度、识别准确率、响应时延等性能指标,验证了方案的可行性与有效性,为变电站智能监控技术的实践应用奠定了基础。

轨道供电变电站分合板图像识别方法研究

轨道供电变电站分合板图像识别方法基于传统图像算法对分合板状态进行实时监测。文章通过变电站固定位置的球机拍摄变电站内的分合板图像,并在图像中设定一个矩形的分合识别区域,对分合板在分合识别区域中的像素面积要求大于50%;通过HSV颜色识别方法找出分合板位置;通过遍历像素的方式寻找分合板端点;通过仿射变换提取和矫正分合板图像;通过几何方法或霍夫直线变换方法找到分界线位置,将分合板切割为“分”“合”两部分;通过HSV颜色识别分别检测“合”部分与“分”部分图像中的黄色箭头,并转为二值图;通过计算两二值图中白色像素点个数,最终判断分合状态。