多路视频流边缘智能识别设备设计

摘要：

变电站是电网运行的重要环节,其运维巡检质量关系变电站的安全稳定,变电设备数量增长和人员相对短缺的矛盾导致人工巡检往智能巡检方式转变.变电站视频设备数量众多,视频数据多通过光纤统一传输到后台服务器分析处理,为了解决传输通道带宽压力大,应用服务端计算性能要求高等问题,提高图像识别效率,基于人工智能与边缘计算技术,研制了变电站多路视频流边缘智能识别设备,分别从总体架构、主控软件、以及算法模型等方面开展了设计与开发,使用变电图像数据库,测试了缺陷智能识别算法的精度,并面向变电站智能运维场景开展试点应用验证,模型精度测试与实际应用结果表明,该设备智能识别精度可满足变电智能巡视业务需求,能够在边缘侧实现变电多路视频流的实时采集、在线智能识别、优化推流等功能,可显著提升变电站智能运维水平.

关键词：多路视频流、人工智能、缺陷识别、边缘计算、YOLOv4

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家电网公司科技项目5500-202017083A-0-0-00

在线出版日期：2022-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：263-266,279