图像识别技术提升电力设备监测效率中的应用研究

葛义涛

摘要：隨着我国科学技术的逐步发展，图像识别技术逐渐得到了更加广泛的应用，图像识别技术技术在电力设备监测中发挥着十分重要的功能。随着图像识别技术的逐渐成熟，具备了电力设备运行状态分析和电力设备识别等功能，从而在电力设备监测中占据了重要地位。电力设备的运行是否稳定，直接影响到整个电网的安全性，所以对于图像识别技术提升电力设备监测效率中的应用进行研究是非常有意义的。本文首先对于图像识别技术的基本原理进行探讨，从而对于电力设备监测的概念进行阐述，最后对于图像识别技术提升电力设备监测效率中的应用进行研究。希望通过本文，能够为电力设备的稳定运行提供一些参考和帮助。

关键词：图像识别技术;电力设备监测;应用方法

1.图像识别技术的基本原理

在获取图像时，因为电荷元件会受到多种因素的影响而发出噪声，进而导致图像无法以高质量的方式呈现，所以提升了图像分析的困难程度。当图像传输到控制中心后，需要对其进行处理，然后从图像中分离出该设备，从而提升对电力设备的识别精确度。图像处理的过程主要如下：首先，需要对图像实施灰度化，接着对其进行滤波处置，这个操作过程的目的在于消除噪声，使得图像的质量能够得到有效的增强。一般来说滤波处置所使用的是低通滤波，从而实现对高频信号的过滤，通过这种方法可以消除噪声，同时也能够过滤到边缘中的高频造成，而这会在一定程度上对图像边缘形成模糊影响，从而降低了图像的质量。对于这一情况，可在滤波处置后对其进行均衡化处置，通过这种方式能够在抑制噪声的过程中，避免出现图像边缘模糊的情况发生。在完成图像处理之后，还需要进行图像分割的过程，具体的操作方法如下：所谓图像分割就是对图像的颜色和亮度等特点进行分析，并根据分析的结果来实现图像的分割，从而体现出相互之间的差异性。通过分割的过程，能够为图像的识别和分析过程打下良好的几次胡，因此说分割是否精准会对接下来的分析过程造成直接的影响。所以，在进行图像分割的过程，必须保障足够的精度。图像分割要根据其所具有的几何性质和颜色等特征来实现区域分割，并确保相互之间没有相交的部分，且各个区域都能够保持自身的一致。例如一般是将图像中的物体像素与背景相互分离，并进行像素点的区分。区域分割一般需要满足以下几个方面条件：首先，要确保区域之间的差异性明显。其次，要确保区域边界具有足够的完整性，并保证高精度的空间定位。最后，要保证分割区域的连通和均匀，这种均匀主要体现在纹理、灰度和色彩的相似性方面。而连通则是指区域内两点之间的连接路径。图像分割的方式具体包括了模糊分割、边缘检测分割、阈值选取分割以及区域分割。所谓阈值选取分割是指通过灰度分布来实现区域分割，因为阈值选取分割较为简单，且具有非常好的稳定性，所以应用的较为广泛。这种分割方式主要是利用了图像背景之间的灰度差异，使其分为了不同灰度等级，并选择了其中最为合理的阈值，然后将其中背景中提取出来。在使用阈值选取分割方法的过程中，要对图像进行二值化处置，从而提升分割的精确度和图像分析效率。二值化处置当中也包含了全局阈值法、局部阈值法和动态阈值法这几种方法，全局阈值法虽然应用起来更加简便，但是光照不够均匀，且容易受到干扰，所以呈现出的效果较差。局部阈值法能够保证光照的均匀性，但转化效率相对较低，无法确保区域连通效果。动态阈值法对于阈值的选择主要由像素灰度来决定，并与像素坐标也有着重要的联系。因为动态阈值法充分考虑了相邻区域的特征，所以能够实现边界图像的更好表现，并能够有效的抵抗噪声，虽然有着非常高的复杂性，但可通过计算机来完成整个处理过程。

2.电力设备监测的概念阐述

通过运用图像识别技术，可对目标图像完成自动识别，并将其相关的指标和参数提取出来，为工作人员的操作提供信息依据，所以这项技术得到了十分广泛的应用。电力设备图像信息的提取，需要将电力设备的特征图像作为重要的依据，并通过图像识别技术来实现高效率的识别，从而对设备的运行情况进行有效的判断。通过图像识别技术，则无需工作人员去通过采集信息来完成故障诊断，而是通过图像识别技术来实现远程诊断，从而有效降低了维修的成本和强度。同时，通过图像识别技术，也可实现对设备的实时分析，从而对可能发生的故障进行预判，为工作人员的维护工作提供重要的帮助，并有效的延长了电力设备的使用寿命，确保电网供电具有足够的稳定性，避免了维修事故的发生。

3.图像识别技术提升电力设备监测效率中的应用研究

为了电力设备检测方案能够得到顺利的落实，发挥视频监测的重要作用，针对电力设备来建立实时检测装置，通过图像的获取来对电力设备进行精确的识别，并以此来对电力设备的运行情况进行判断，找到存在的问题的电力设备。一旦电力设备出现问题，则能够及时的进行劲爆，以便于工作人员及时的对其进行维护和维修。

3.1图像识别技术在变电站中的应用

变电站的未来发展方向必然是无人化和智能化。从目前的情况来看，我国已经建立了很多遥视装置来实现变电站的远程控制，通过对图像信息的采集和传输来实现无人值守，但这并不能够真正满足电网发展的实际要求。因此，对于获取的变电站图像实施分类工作是非常必要的，在完成分类工作后还需对图像进行分析，根据结果来对图像传输与否进行判断。当设备运行时，不进行图像的传输，而仅仅对结果进行分析，当设备运行出现问题时，那么该图像信号将会传输到控制中心，由相关工作人员完成确认后，来根据相关的信息提示来找到对应的图像，从而对其进行高效率的处理。通过这种处理方式，可有效提升工作人员的工作效率，并降低他们的工作强度，且无需担心出现信道拥挤或者数据压缩等问题。通过图像采集设备来对图像进行获取，然后通过计算机来完成分析和识别的过程，从而获得设备运行的重要参数。这种技术与视觉科学、测量规程以及人工智能等多个学科都有着重要的关联，能够有效提升电力设备监测的效率。

3.2图像识别技术在电力设备监测中的应用

通过预先设置的监测方案，来对设备图像进行护理，利用合理的方式来消除掉其中的噪声，实现图像质量的提升，然后再根据图像信息来对电力设备进行识别。图像识别技术就是利用视觉处理技术来将电力设备图像作为重要的目标，通过图像的颜色、纹理特征来与模板进行匹配，从而实现对设备的有效识别。通过图像处理来完成设备识别后，再进行设备运行情况的准确判断，这个过程需要进一步进行图像的处理，接着与数据库中的信息进行对比。例如变压器漏油的情况，通过图像处理后与数据库图像的对比，然后通过软件结算来获得最终的结果，以此来判断变压器漏油故障，为工作人员的维修提供信息支持。

结束语：通过对图像识别技术的应用，能够很好地保证电力设备的安全可靠运行。尤其是针对高压、危险以及恶劣的环境，能够实时获取电力设备的运行状态，降低调度人员工作强度，大幅度提高电力设备在线监测的自动化程度。

参考文献：

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