基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法设计

基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法设计

姚玉龙

身份证号码：371428199002144010

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域的应用愈发广泛。电力工程巡视作为确保电力系统稳定运行的重要环节，其自动化和智能化水平的提升对于提升巡视效率和准确性具有重要意义。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，能够利用深度学习技术自动识别和分析电力设备状态，为巡视人员提供更为精准的数据支持。本文旨在设计一种高效、准确的电力工程巡视识别算法，通过对深度学习模型的研究和优化，提升其在电力工程巡视中的应用效果，为电力行业的智能化发展贡献力量。

关键词：电力工程；算法设计；图像深度学习

在数字化、智能化的时代背景下，电力工程巡视工作正面临着前所未有的挑战与机遇。传统的巡视方法往往依赖于人工，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的干扰，导致巡视结果的不准确和不稳定。因此，开发一种高效、智能的巡视识别算法显得尤为重要。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，正是为了解决这一问题而诞生的。通过深度学习技术，算法能够自动提取和分析图像中的特征信息，准确识别电力设备的状态和异常，为巡视人员提供及时、准确的反馈。这种技术的引入，不仅能够提高巡视效率，减少人工干预，还能够降低误判率，提升电力系统的安全性和稳定性。因此，研究和开发基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，对于推动电力行业的智能化发展具有重要意义。

1数据准备是算法设计的基础

数据准备是算法设计的基石，对于基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法而言，更是至关重要。在算法研发的过程中，工作人员需要投入大量的精力来收集和处理图像数据，确保训练数据集的质量和多样性。 首先，收集数据是一项既繁重又精细的工作。工作人员需要深入电力工程的现场，通过高清相机或无人机等设备拍摄大量电力设备图像。这些图像应该涵盖各种设备类型，如变压器、断路器、电缆等，以及它们在不同运行状态下的表现。此外，为了增强算法的异常检测能力，工作人员还需特意拍摄一些设备故障或异常情况的图像。接下来，图像预处理是确保数据质量的关键步骤。工作人员需要对收集到的图像进行清洗，去除模糊、重复或无关的图像，确保训练数据集中每一张图像都清晰、有效。同时，为了提升算法的识别精度，工作人员还需要对图像进行标注。这通常涉及到对图像中的设备进行识别和定位，标注出设备的类型、位置以及状态等信息。此外，数据增强也是提升算法性能的重要手段。工作人员可以通过一系列技术手段，如旋转、缩放、裁剪、添加噪声等，对原始图像进行变换，生成更多的训练样本。这不仅可以增加训练数据集的规模，还可以提高算法的泛化能力，使其能够更好地应对各种复杂场景。举例来说，假设工作人员正在为一个电力变压器巡视识别算法准备数据。他们首先会在不同的天气和光照条件下拍摄变压器的图像，以模拟实际巡视中可能遇到的各种环境。然后，他们会对这些图像进行清洗和标注，确保每一张图像都准确标注了变压器的位置、类型以及运行状态。此外，为了增强算法的异常检测能力，工作人员还会特意拍摄一些变压器故障的图像，如油位异常、温度过高等，并对其进行相应的标注。通过这样精心准备的数据集，基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法就能够从中学习到丰富的特征信息，进而实现对电力设备的准确识别和状态分析。这不仅可以提高巡视工作的效率和质量，还可以为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。

2引入电力工程巡视双目测距系统

2.1 双目测距原理

双目测距的核心思想是利用待观测物体在 双目视野成像投影中的距离偏差，估计待观测物体 的 实 际 位 置 偏 差 ，其 示 意 图 原 理 如 图 1 所 示 。 OL、OR 分别为双目摄像机的左右光心，M、N 为待 观测物体的实际位置；α是双目成像平面；mL与mR 、 nL和nR 分别为 M 点与 N 点在成像平面上的投影点； xmL及xmR 是 M 的 投 影 点 与 左 右 坐 标 轴 的 距 离 ； xnL和xnR 则为 N 投影点与左右坐标轴的距离。由图 1 可知，待观测点 M 和 N 之间的距离以及 左右相机成像平面上投影点之间的距离分别可表 示为： lL = xnL - xmL ，lR = xmR - xnR （1） lL 和 lR 之间的差异，即实际待观测点 M 与 N 在 双目成像过程中存在的视觉差。因此在双目成像系统的焦距、双目间距等参数已知的情况下，可根据 lL 及 lR 之间的差异计算 M 和 N 的实际距离。

图一

2.2 双目测距系统架构

基于双目测距的电力工程线路档距识别与审计 系统架构，如图 2 所示。该系统主要包括感知层、应 用层和服务层。其中，感知层主要由多个感知终端 构成，且终端上所携带的双目摄像机能够实时采集 电力线路图像，并定时上传。应用层包含后台服务 器与应用系统，后台服务器可接收来自感知终端上 传的电力线路图像，从而运行图像处理算法，实现电 力线路档距的识别与智能审计。同时其还能通过软 件系统与用户进行交互，接收来自用户的查询请求 并进行响应。服务层由云端服务器所构成，云端服 务器用于存储电力线路信息资源，并通过统一的访 问入口为应用层提供历史信息存储及查询等数据服 务，进而支撑应用层实现电力线路净空距离的智能 测量。

图二

3 选择合适的深度学习模型

选择合适的深度学习模型是确保电力工程巡视识别算法性能的关键步骤。在进行模型选择时，工作人员需要综合考虑任务需求、数据特点以及计算资源等因素。首先，对于电力工程巡视识别任务，经典的卷积神经网络（CNN）是一种常用的模型结构。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够提取图像中的局部特征和全局信息，对于图像分类和识别任务具有出色的性能。然而，随着深度学习技术的不断发展，更先进的模型结构也应运而生。残差网络（ResNet）是一种典型的深度神经网络结构，通过引入残差连接和恒等映射，有效解决了深度神经网络训练中的梯度消失和表示瓶颈问题。在电力工程巡视识别中，由于图像数据可能存在复杂的背景和变化多端的设备形态，使用ResNet等深度模型可以更好地捕捉图像中的细微特征和上下文信息，提高识别的准确性。此外，考虑到实际应用中计算资源和时间的限制，工作人员还可以选择轻量级模型。这些模型在保持一定性能的同时，具有更小的模型规模和更快的推理速度，适用于实时性要求较高的巡视任务。例如，MobileNet和ShuffleNet等轻量级模型在保持较高识别准确率的同时，显著降低了模型的计算复杂度和参数量。在模型训练过程中，工作人员需要选择合适的优化算法和学习率调整策略。常用的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam等，而学习率调整策略可以采用指数衰减、多项式衰减等方式。通过合理的优化算法和学习率调整策略，可以加快模型的收敛速度，避免过拟合现象的发生。为了进一步提升算法的鲁棒性和稳定性，工作人员还可以引入正则化方法、数据增强和集成学习等技术。正则化方法通过添加惩罚项来限制模型的复杂度，防止过拟合；数据增强可以通过对原始图像进行变换和扩展，增加模型的泛化能力；集成学习则通过结合多个模型的预测结果，提高整体识别的准确性和稳定性。

结束语：

通过本文的研究，笔者成功设计了一种基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法。该算法能够实现对电力设备的自动识别和分析，为巡视人员提供准确的数据支持。虽然当前算法在某些方面仍有待优化和提升，但随着深度学习技术的不断进步和应用的深入推广，电力工程巡视识别算法的性能将得到进一步提升。未来，相关工作人员将继续探索更加先进的深度学习模型和算法，为电力行业的智能化发展注入更多活力。

【引用文献】

[1]张静,刘晓铭,黄国方.基于双目测距的无人机电 力线路巡检安全距离测量研究[J].微型电脑应用, 2020,36(2):117-119.

[2]程维杰,张仕鹏,任学哲.大容量储能对电力系统 小干扰稳定的影响[J].电力科学与工程,2021,37 (9):35-43.