《输变电设备运行环境智能视频安防监控应用研究》

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随着首都经济的高速发展,可靠供电在政治供电、经济运行和人民生活中的保障作用更加突出;北京地区多数变电站为无人值班运行模式,远程巡视等安全管控难度较大;北京地区输电距离近1万千米,输电线下如果存在塔吊违章作业等安全隐患,单纯依靠人工巡视很难第一时间发现;高强度政治供电保障任务,对输变电安保防范的要求更为严格。围绕电网巡检中大规模监控视频图像无法快速有效处理的问题和无人智能巡视设备无法即时识别缺陷的问题,以及输变电巡视中图像质量差和智能分析诊断水平低的问题,项目充分利用高性能计算资源开展人工智能图像识别技术方面研究,最终构成完整的输变电设备图像识别处理技术链。为图像的大规模快速识别提供基础支撑,极大提升输变电设备巡视的智能化水平和实用化进程。

1、采用基于IP网络的智能数字技术,建立变电站虚拟三道防区,通过区域灵活撤布防实现安全防护区域闯入智能识别、自动告警、跟踪定位与轨迹记录,并实现探测设备、视频设备、灯光设备及音响设备等多类型设备的有效联动,实现告警视频推送、声光系统警示等功能;

2、提出基于图像信息的智能化处理技术应用在电线路状态检测的新型技术方案,并构建了一个输电线路监控图像异常样本数据库,基于该数据库训练输电线路图像信息智能预警模型,并进一步开发得到完整的输电线路图像信息智能预警系统。提出将基于背景差分法的异物检测、引用深度学习算法实现输电线路周边的大型工程机械入侵进行准确检测。为避免出现欠拟合或过拟合等现象,以原始VGG模型作为权重等参数的初始化模型,用输变电线路现场图像样本集进行微调,并进一步训练区域建议网络和目标分类网络,以达到良好的检测效果。构建了用于深度学习的输变电线路环境下的大型机械的训练样本数据库,将基于深度学习的智能图像处理技术应用在输变电线路反外力入侵,基于异常样本数据库训练输电线路图像信息智能预警模型,并开发得到完整的输电路图像信息智能预警系统。

3、利用大数据分析和移动互联技术,实现安全研判与人员智能管控。通过深度学习算法和数据挖掘形成输变电安防大数据分析结果,包括异常分析与安全研判,实现异常人员自动侦测,规范作业行为,实现人员精细化管控,提供安全辅助决策。

在关键项目技术攻关中取得突破,具有一定的实用性和推广价值,行业竞争力较强,具有重要的技术创新性和应用创新性,可服务首都供电保障、安全保障等领域并且可以推广全国。

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