基于智能识别与增强现实的电力设备巡检技术研究

摘要

针对电力设备的智能化巡检需求,提出了一套基于智能识别与增强现实的电力设备巡检技术方案。该方案依托于智能设备图像采集,使用增强现实技术建立图像数据库,并利用CNN模型实现电力设备图像的显著性计算及焦点定位。在此基础上,采用DCNN网络图像进行预训练和多维度特征提取,结合随机森林算法对增强后的图像进行智能识别。实验测试数据结果表明,相比于现有算法,所提技术方案对于不同类型的电力设备缺陷均具有更高、更稳定的识别率,同时在训练时间与识别效率上有较为显著的提升。