基于图像识别技术的输电线路智能监控系统应用

• 作者: 徐振磊 曾懿辉 胡壮丽 邵校嘉 郭圣 麦俊佳
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 输电线路 图像识别 卷积神经网络 智能监控
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 系统建设
• 页码范围: 67-72
• 页数: 6页
• 字数: 3810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007209

摘要

针对持续多发的输电线路外力破坏事件, 人工巡视以及传统监控设备并不能及时有效发现事故隐患, 因此提出基于图像识别技术的输电线路智能监控系统. 该系统应用卷积神经网络的深度学习算法训练模型, 可以智能识别出输电线路现场的安全隐患. 建立起前端采集图像, 数据无线传输, 后台识别分析, 隐患定向推送的智能监控新模式. 在佛山地区应用实践中, 该系统实现了对输电线路现场的24小时实时监控预警, 提高了对外力破坏隐患的监管能力, 有效预防了大型施工机械所致的线路跳闸事故.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	麦俊佳		5	11	2.0	3.0
2	胡壮丽		4	3	1.0	1.0
3	郭圣		6	31	3.0	5.0
4	曾懿辉		9	51	4.0	7.0
5	徐振磊		2	10	2.0	2.0
6	邵校嘉		2	3	1.0	1.0