摘要
一种构建可视化电力工井环境体系的方法,属测量领域。将图像识别技术,应用到电缆铭牌二维码识别、文字识别和电缆孔位识别过程中;将模型和算法集成到树莓派系统中,使用OpenCV和摄像头读取实时图像数据,并通过模型进行目标检测和分类;通过OpenCV的图像检测,来实现对井下的铭牌与已有孔位的定位;增加二维码识别功能,能够读取到的二维码信息为库内生成的二维码信息;建立一个以气体含量、水浸情况、电缆铭牌、孔位信息为关键信息的环境评价指标,构建一个完整的井下环境评估体系;通过对各项指标的打分,综合评估电力井的环境情况,得出一个综合评估得分,以此来判断电力井的环境是否安全、有效、合规。
技术关键词
电力工井
铭牌
电缆
机械控制系统
二维码识别功能
图像数据采集模块
图像识别系统
分类器模型
图像识别技术
有毒有害气体
树莓派
深度学习模型
电力井
气体检测仪器
通信模块
机器学习框架
图像传感器
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故障诊断模型
变电站故障诊断技术
数据
矩阵
故障类别
电缆状态评估
数据分析方法
区块链加密方法
采集电缆
数据分析系统