【摘 要】
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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
【机 构】
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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.
其他文献
本文通过相同的生产工艺将单颗粒球状非金属夹杂物水平差异较大的ML40Cr材料加工成螺栓,研究单颗粒球状非金属夹杂物对螺栓金相组织和力学性能的影响.结果 表明:金相组织、拉力载荷和硬度无明显差异,且无明显非金属夹杂物材料生产的螺栓疲劳强度比2级单颗粒球状非金属夹杂物生产的螺栓要高出22％.
对1E0778材料行星齿轮热处理工艺进行试验研究,为满足零件渗碳的有效硬化层深、硬度、金相组织等热处理指标的要求,避免了采用热后磨齿工艺,从而降低了齿轮的生产成本.经批量试验表明,采用该工艺生产的产品质量稳定,各项热处理指标均满足产品质量要求.
本文分析了钢管的不同淬火方式,剖析三种不同形式的淬火工艺适用性和局现性,详细介绍了“外淋+内喷+旋转+半浸”工艺的核心设备多功能浴槽.多功能浴槽可以实现多种方式的淬火工艺,研究分析并提出浴槽主要技术参数的计算公式.详细介绍了浴槽的核心作用和技术优点,提高了钢管淬火马氏体组织含量,减小了钢管周向和轴向硬度差,高品质形位尺寸大大提高了后续车丝成材率.
本文介绍了弹簧热处理变形的原因和不同类型弹簧热处理变形控制的方法与措施,即采用淬火工装及合理绑扎、吊挂方式可减少弹簧淬火变形,使用回火定型工装能够很好地矫正弹簧变形,去应力处理会对弹簧的外径产生一定的影响.
通过对X100管线钢在CO2腐蚀环境下的腐蚀产物形貌、成分和腐蚀速率进行研究,分析不同显微组织对抗CO2腐蚀性能的影响规律.研究表明:X100管线钢热轧态、正火和淬火+回火后显微组织分别为针状铁素体+少量准多边形铁素体、铁素体+少量球状珠光体和超低碳板条贝氏体,在CO2腐蚀环境下的腐蚀速率分别为9.8332、24.05和18.8775 mm/a.X100管线钢正火后腐蚀速率最高,抗CO2腐蚀性能最差;热轧态的腐蚀速率最低,抗CO2腐蚀性能最好.
通过便携式超声波探伤仪、金相显微镜、扫描电镜和直读光谱仪对大规格SG45圆钢超声波探伤不合格原因进行分析.结果 表明,圆钢超声波探伤不合格是由于圆钢心部存在组织偏析.通过调整连铸电磁搅拌参数、轻压下工艺和连铸坯缓冷,同时优化轧制工艺可以提升大规格SG45圆钢超声波探伤合格率.
通过拉力试验机、碳硫分析仪、维氏硬度计、光学显微镜、扫描电镜等对失效的拉铆钉进行化学成分、表面硬度、微观组织和断口形貌进行实验研究.结果 表明,断裂失效的主要原因为拉铆钉热处理过程中碳势控制不良,造成表面增碳严重、吸氢,增加了拉铆钉表面脆性、氢脆敏感性,导致拉铆钉在热处理后发生氢脆断裂.
对于大齿圈类零件,通常需采用压淬工艺来保证产品的工艺尺寸,而压淬工艺的核心是压淬模具的设计.压淬模具设计时不仅要考虑产品的尺寸,同时需要考虑模具与热态工件在压淬过程中的接触问题,以避免不良接触.针对齿圈零件在生产过程中的端面压伤问题,通过对压淬机理进行分析研究,对压淬模具的设计、过程控制等进行优化,最终攻关了长期困扰的齿圈零件端面压伤问题.
测定中为了防止碳化物颗粒出现重复和漏测,在图片上划上方格并给以编号,如图126表示.为了简化,这里以洛阳轴承研究所的JB/T 1255-2014照片版本金相图谱的球化退火2级组织图片作为代表画出.对球化退火2级组织图片中的碳化物颗粒直径测量数值在全部测量完成后按步绪(6)进行导出和保存数据列表,本文中为排版节省篇幅,对金相图谱的球化退火4级组织图片的测定数值将按读者需要给以提供.因为测量是在放大条件下进行,粒子边缘各取在边界显示的中间位置,一般不会产生较大偏差.这时产生的偏差为测量边界显示的中间位置的相充
为解决断路器的误动或拒动以及遥信因通道退出而产生的信息缺失以及短时间上传的含有畸变信息的筛选等问题,本文采取了人工智能处理畸变信息的方法,利用BP神经网络人工智能技术处理非线性问题及容错性强的能力,对电网故后上传的初始信息进行处理,过滤畸变或缺失信息,进而快速准确地定位故障元件,以辅助调控运行人员正确决策.本文以BP神经网络理论为基础,设计了故障定位流程,通过将电网拓扑结构转换为故障决策表作为训练样本,搭建BP神经网络故障元件定位模型,同时结合故障定位算法,得出一套完整的电网故障定位方法,并构造不存在于训