基于图像识别的电厂关键设备周期性巡检方法

• 作者: 郑卫东 韦玉华 李捍华 郭雷 李晓燕
• 来源期刊: 电子设计工程
• 关键词: 图像识别 电厂设备 周期性 巡检
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体|Image and Multimedia
• 页码范围: 63-66,71
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.52
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.08.014

摘要

传统人工方法采集到的图像受到噪声影响,导致电厂设备巡检结果存在精准度低的问题,提出基于图像识别的电厂关键设备周期性巡检方法.在巡检工作框架支持下,利用计算机提取出异象视觉特征,匹配高度相似图像,设计具体识别流程.采用均值滤波法对采集图像进行去噪处理,保护图像细节,消除噪声.在训练流程支持下,实现电厂关键设备周期性巡检.由实验结果可知,该方法目标跟踪结果与实际结果一致,且具有良好的巡检完整度,使电场设备巡检结果更加精准,满足设备周期性自动化检测的需求.