简介:摘要:架空输电线路是电能输送的重要通道,直接与电网安全稳定运行相关。由于输电线路经过区域基金项目:国家电网公司科技项目资助(SGITG-2018ZXCG-FF)环境复杂,风筝、垃圾和机械施工等异物入侵成为线路跳闸且无法重合成功的主要原因。随着输电线路信息化和智能化运检建设的不断完善,我国220kV电压等级以上的重要输电线路和通道基本已部署图像和视频在线监测设备,可以有效监测输电线路的异物入侵情况。虽然在线监测设备可以获得大量图像,但是可作为训练样本的异物入侵缺陷或故障图像数量较少,导致在训练分类过程中易出现泛化能力差、陷入局部最优解和识别准确率低等问题。深度学习近年来被应用到电网异物监测中,并取得了一定的效果,但是有效样本量较小依然会影响异物识别的准确度。
简介:摘要:目前市场上指纹识别签到使用范围越来越广,本文提出了一种实现物联网与互联网融合的指纹识别系统设计,设计主要分为三部分:底层指纹模块的硬件设计、无线通信组网模块的设计、上位机云平台的设计。该系统在实际使用中具有较强的灵活性,能兼容多种物联网通信协议,具有较强的应用价值。
简介:摘要 本文分析了目前输电线路杆塔上隐患检测算法的不足,研究了近些年来提出的电网隐患检测算法,并在此基础上进行了综合的分析研究之后,提出了适用于输电杆塔本体隐患智能识别的无人机边缘计算的轻量级算法MGFF-KCD(关键部件检测的多粒度特征融合算法),利用FPN构建FasterR-CNN检测模型来提取多粒度的特征图像的融合方法,使用多个粒度的图像特征融合后进行分类与检测,提高了算法的准确率;将算法模型移植到华为Atlas芯片并集成到无人机平台中,在无人机终端进行实时智能分析。选取了销钉、绝缘子、防震锤、均压环、鸟巢五类关键部位进行实验,结果表明,该算法在Atlas200芯片设备上可实现平均每张62ms的检测速度和88%的准确率。