分析人工智能圖像識別技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應用

李秋婷 林建雄 李海濤 韓宇 劉媛

摘要：在電力系統(tǒng)當中應用人工智能圖像識別技術(shù)時，需要對二次屏柜的智能監(jiān)控進行深入分析和研究，結(jié)合指示燈、儀表盤、壓板以及開關(guān)等不同監(jiān)控對象，合理設(shè)計圖像識別分析算法，并對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計和安裝進行有效規(guī)劃，綜合考慮數(shù)據(jù)管理和顯示平臺等層面，從而使電力系統(tǒng)的運行成本得到降低，使系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性得到有效提升。本文針對人工智能圖像識別技術(shù)在電力系統(tǒng)當中的應用進行分析，介紹了以人工智能為基礎(chǔ)的圖像識別技術(shù)過程，探討了人工智能圖像識別技術(shù)應用內(nèi)容，并提出基于計算機視覺的圖像處理識別平臺應用對策，希望能夠為相關(guān)工作人員起到一些參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：人工智能;圖像識別技術(shù);電力系統(tǒng);應用

人工智能主要研究人類的智能和智能行為，并進行相應的開發(fā)和模擬。對于人工智能這一科學學科，其分屬于計算機學科，對人工智能進行研究的目的在于，對人類大腦當中的智慧進行模擬，從而使計算機系統(tǒng)和程序能夠?qū)θ祟愔悄芩季S進行模擬，最后使其對人類行為進行模仿。人工智能可以對相應對象進行虛擬化識別，從而在不分析實物的基礎(chǔ)上通過平面圖形實現(xiàn)三維化目標。通過將人工智能圖像識別技術(shù)在電力系統(tǒng)當中進行應用，可以有效提升系統(tǒng)運行水平，使系統(tǒng)的功能性得到增強。

一、以人工智能為基礎(chǔ)的圖像識別技術(shù)過程

（一）圖像的預處理

人工智能圖像識別技術(shù)在實際應用過程中，主要通過圖像預處理工作來獲取相關(guān)信息，因此其對識別結(jié)果具有直接影響，在整體流程當中是十分重要的一項環(huán)節(jié)。通過有效開展圖像預處理工作，可以輔助圖像識別系統(tǒng)運行，保證相關(guān)圖片特點的精準程度，從而為后續(xù)工作開展打好基礎(chǔ)，同時還可以縮減識別時間，降低識別過程的復雜程度。在預處理工作開展過程中，需要全面提高辨識效率，具體可以對降噪和去霧等方式進行采用。圖像預處理工作的開展，可以還原圖片，并保證圖片還原質(zhì)量和清晰度。在電力系統(tǒng)對人工智能圖像識別技術(shù)進行應用，需要在架空輸電線路巡檢期間對該技術(shù)進行運用，一鍵處理收集圖片，從而使相關(guān)圖片數(shù)據(jù)能夠獲得最優(yōu)解[1]。

（二）圖像特征提取

針對圖像特征提取工作進行分析，其主要包括提取和選擇兩個不同環(huán)節(jié)。在相應的目標圖像當中，可能會包含多個特征點，而且每個特征點都對應著相應的特征子集。對此，需要科學合理的選擇特征點，從而使圖片能夠得到高效、準確的識別。目前，圖像中比較常見的特征主要包括圖像紋理、形狀、顏色特征以及空間關(guān)系特征等。在這些特征當中，顏色為第一捕捉特征點，但在對局部特征進行捕捉時，紋理特征則為第一特征點。通過運用人工智能圖像識別技術(shù)，可以在識別需求和應用方向等方面，有針對性的抽取和選擇特征。

（三）圖像匹配分類

圖像匹配分類是人工智能圖像識別技術(shù)應用過程當中的最后一個環(huán)節(jié)，通過對各個流程進行嚴格落實，可以結(jié)合流程結(jié)果從數(shù)據(jù)庫當中調(diào)取出相同圖片信息，并能夠有效分析特征。從電力系統(tǒng)角度進行分析，應用人工智能圖像識別技術(shù)，可以在巡查檢修架空輸電線路時，結(jié)合圖片實際情況，準確匹配和分類圖像，并在數(shù)據(jù)庫當中調(diào)取和處理相應信息[2]。

二、人工智能圖像識別技術(shù)應用內(nèi)容

（一）采集數(shù)據(jù)信息在線監(jiān)控系統(tǒng)應用分析

在電力系統(tǒng)的實際運行過程當中，可能會有許多突發(fā)情況出現(xiàn)，進而對電力系統(tǒng)的安全運行產(chǎn)生影響，具體包括失火、盜竊等。所以，為了有效預防突發(fā)情況發(fā)生，需要有效采集數(shù)據(jù)信息，并在線監(jiān)控電力系統(tǒng)，從而為異常報警情況提供準確的數(shù)據(jù)信息，使工作人員能夠?qū)Ξ惓Ｔ蚣皶r進行了解，并采取針對性措施進行處理。監(jiān)控系統(tǒng)可以利用常規(guī)攝像頭監(jiān)控進出人員，并運用圖像識別技術(shù)來準確識別人員。對常規(guī)攝像頭進行使用，雖然可以對火災情況是否發(fā)生進行監(jiān)測，但由于攝像頭精度不夠統(tǒng)一，進而會影響到識別正確率。一旦人員對自身稍加遮擋和偽裝，將不容易對人員信息進行掌握。除此之外，還可以對紅外攝像頭進行使用，從而對人員紅外線輪廓進行掌握。具體需要結(jié)合輪廓采用人工智能圖像識別技術(shù)，預處理獲取到的數(shù)據(jù)，對人員特征進行抽取，從而在線監(jiān)控，對人員的身份和動作進行明確[3]。

（二）柜面圖像智能應用分析

對于獲取到的監(jiān)控圖像，其主要包括以下幾方面內(nèi)容。首先，檢測和標定壓板內(nèi)容，傳統(tǒng)設(shè)備標定算法主要利用人工開展相關(guān)工作，不僅過程繁瑣，而且效率相對較低。通過對圖像自動檢測法進行應用，可以有效標定畫面區(qū)域，并設(shè)定具體的區(qū)域類型，從而使人為標定效率得到有效提升。其次，識別指示燈狀態(tài)，對通用的指示燈狀態(tài)識別算法進行研究，可以對不同廠商和規(guī)格的非標準指示燈狀態(tài)進行明確，并讀取其顯示結(jié)果。最后，識別報警狀態(tài)，具體需要對可擴展的報警狀態(tài)識別算法進行研究，從而使一些報警規(guī)則可以在后期進行添加和刪除。

（三）視頻濃縮快照與異常報警應用分析

通過對視頻濃縮方式進行采用，可以使數(shù)據(jù)存儲量得到降低。具體來說，為了使不同數(shù)據(jù)檢索需求得到滿足，需要同步存儲數(shù)據(jù)和圖像，并要形成相應時間點的數(shù)據(jù)快照，從而為人工分析提供依據(jù)。首先，需要按照時間序列對視頻進行排序，然后應將數(shù)據(jù)和快照系統(tǒng)同步。其次，針對異常報警，當某識別數(shù)據(jù)與既定報警范圍不符時，需要對同一時刻識別區(qū)域不同的數(shù)據(jù)相關(guān)性進行研究，并在報警后同步顯示異常情況。通過智能監(jiān)控二次屏柜，可以在應用人工智能圖像識別技術(shù)的基礎(chǔ)上，對變電站二次設(shè)備智能巡檢系統(tǒng)進行建立。

（四）電廠中“跑、冒、滴、漏”等現(xiàn)象及室外架空輸電線路巡檢的圖像識別

在電廠當中，相關(guān)電氣設(shè)備在實際運行過程中，需要對“跑、冒、滴、漏”等問題進行嚴格監(jiān)控。通過對人工智能圖像識別技術(shù)進行有效應用，合理通過設(shè)定程序，嚴格監(jiān)測各類電氣設(shè)備的運行情況，并對設(shè)備信息數(shù)據(jù)進行收集，形成相應的圖像，有效進行識別，使相關(guān)工作人員能夠及時對此類問題進行發(fā)現(xiàn)和解決。同時，在應用人工智能圖像識別技術(shù)時，還需要對相關(guān)的監(jiān)測和巡檢系統(tǒng)進行建立，從而全面監(jiān)測和檢查電廠各類設(shè)備的運行狀態(tài)，保障設(shè)備的安全穩(wěn)定運行。另外，在室外架空輸電線路巡檢工作中運用人工智能圖像識別技術(shù)，可提升巡檢效率及準確性，進而對存在問題的線路及時實施檢修。

三、基于計算機視覺的圖像處理識別平臺應用

（一）基于計算機視覺的圖像處理識別平臺技術(shù)要求與性能指標

針對計算機視覺的圖像處理識別平臺技術(shù)要求以及性能指標具體包括以下幾方面內(nèi)容。首先，需要預處理采集的二次設(shè)備圖片，其主要包括對圖片數(shù)據(jù)進行尺寸重整、存儲、清洗、分類以及標注。在將圖片數(shù)據(jù)整理后，可以將其在人工智能圖像分析系統(tǒng)當中進行有效訓練和識別。其次，提取圖像信息，具體需要對計算機視覺深度學習算法進行應用，從而識別二次設(shè)備圖像，并提取信息。再次，需要上傳和分析識別結(jié)果，應嚴格按照電網(wǎng)安全管理規(guī)范要求來接入數(shù)據(jù)，并設(shè)計通道，從而有效上傳數(shù)據(jù)識別結(jié)果。最后，可視化展現(xiàn)二次設(shè)備信息提取結(jié)果。對于可視化結(jié)果，可以具體在Web和App當中進行呈現(xiàn)，具體包括二次屏柜當中的壓板、指示燈以及開關(guān)狀態(tài)等相關(guān)圖像，并在經(jīng)過深度學習網(wǎng)絡后，可以得到相應的識別結(jié)果。在疊加數(shù)據(jù)信息和識別結(jié)果后，可以實現(xiàn)可視化呈現(xiàn)，從而實時監(jiān)控二次設(shè)備。

（二）監(jiān)控界面及交互系統(tǒng)

對于監(jiān)控界面和交互系統(tǒng)，其具體包括下幾個方面。首先，技術(shù)要求。圖像識別結(jié)果的信息傳輸接口，可以在經(jīng)過計算機視覺圖像處理識別平臺的有效處理后，傳輸二次屏柜開關(guān)狀態(tài)、指示燈以及壓板等數(shù)據(jù)信息，并在人機交互系統(tǒng)當中有效存儲傳輸結(jié)果。其次，二次設(shè)備信息的監(jiān)控界面，其可以結(jié)合交互系統(tǒng)當中所存儲的設(shè)備狀態(tài)信息，對設(shè)備監(jiān)控情況進行實時顯示。監(jiān)控界面可以對后臺識別結(jié)果進行充分展示，從而有效實現(xiàn)自動化管理目標。與此同時，監(jiān)控界面還對告警數(shù)據(jù)推送接口進行保留，可以實時告警設(shè)備運行期間的異常狀態(tài)。最后，人機交互系統(tǒng)，其可以有效查驗各設(shè)備的相關(guān)監(jiān)控信息，并及時處理異常運行狀況。

（三）后臺服務系統(tǒng)及視頻流獲取程序

針對后臺服務系統(tǒng)和視頻流獲取程序進行分析，其包括以下幾方面內(nèi)容。首先，技術(shù)要求，需要驅(qū)動攝像頭運行，對圖像進行采集，同時還需要使智能圖像采集終端的運行得到驅(qū)動，對預置參數(shù)進行自動加載，以此來獲得相應的清晰圖像。這樣一來，可以實時對圖像進行抓取，并向服務器后臺進行傳輸，有效處理圖像。其次，系統(tǒng)后臺服務，需要對底層攝像頭驅(qū)動程序以及識別算法服務進行傳統(tǒng)，從而在數(shù)據(jù)庫當中存入圖片，利用識別算法程序準確識別數(shù)據(jù)庫當中圖像狀態(tài)，然后在數(shù)據(jù)庫當中重新存入圖像和識別結(jié)果，最后通過前端對識別結(jié)果進行顯示。最后，保存歷史圖像和識別結(jié)果。

結(jié)束語：

綜上所述，在電力系統(tǒng)當中應用人工智能圖像識別技術(shù)，需要結(jié)合電力系統(tǒng)運行狀態(tài)，合理規(guī)劃和設(shè)計對應平臺，并要對其中的難點進行明確，合理采取解決對策，從而使人工智能圖像識別技術(shù)具有的作用和優(yōu)勢得到充分發(fā)揮，進一步保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

參考文獻：

[1]范貝貝，王弼虎，周鵬成，等.人工智能識別的關(guān)鍵技術(shù)分析[J].電子測試，2021，24（15）：81-82+126.

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[3]李博彤，高強偉，邱巧紅，等.圖像識別技術(shù)在電力運維中的應用[J].集成電路應用，2021，38（03）：118-119.