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- [9] 云边智能:电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与展望[J]. 白昱阳,黄彦浩,陈思远,张俊,李柏青,王飞跃.自动化学报. 2020(03)
基于AI边缘深度算法视频分析装置的电力场景异常识别技术研究
被引：8
作者：
王浩
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王功臣
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娄德章
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刘永
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张乐
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付娟娟
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机构：
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来源：
关键词：
视频监控;
边缘计算;
卷积神经网络;
电力场景;
智能识别;
D O I：
10.19317/j.cnki.1008-083x.2021.11.010
中图分类号：
TM63 [变电所];
TN948.6 [电视中心管理系统];
学科分类号：
摘要：
针对现有变电站视频监控系统人工巡视模式效率低下的问题,本文基于AI边缘计算技术建立变电站视频深度学习识别模型,构建了适用于变电站现场的电力专用视频智能识别计算单元,采用卷积神经网络算法实现了"烟火""安全帽""异物""画面质量"四大电力定制场景的融合识别,形成"现场视频分析装置+主站云分析平台"的"云-边"协同视频智能分析系统。在云端构服务器实现对现场上传识别结果的二次深度分析,并通过主站样本库积累及反向传输机制使装置具备持续学习的能力。试运行阶段的实际数据表明,四大场景平均识别准确达到90%以上,系统实现了变电站视频画面内容的自动识别,极大提高变电站视频监控的质量和效率,具有很强的实用价值和推广价值。
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