基于图像识别的用电安全检查子系统设计与实现

摘要：

用电安全检查是保障电网正常运行的重要途径,传统的用电安全检查主要依赖人工的形式对存在安全隐患的场所、设备进行逐一排查.随着人工智能技术的发展,基于图像数据的智能分析可协助及时排查相关安全隐患,也可减少对于检查人员的经验要求,在提升效率的同时,保障安全检查准确性.为了更好地提升用电安全检查的准确性,提出了基于YOLO神经网络的用电隐患识别算法,该算法可对用电设备的指示灯进行识别,并与正常状态进行比对,发现异常状态及时发出告警信息.基于该算法,还设计并实现了基于图像识别的用电安全检查子系统.通过实际数据验证,系统对设备指示灯状态不一致性检测等可达到较高水平,满足对用电安全检查的需求.

关键词：目标检测算法、用电安全检查子系统、图像识别

所属期刊栏目：49

分类号：TM71(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网有限公司总部科技项目5400-202255420A-2-0-ZN

在线出版日期：2023-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：23-28