摘要
本发明提供一种摄像头和监控系统联动对电气设备的监视分析方法,首先,巡视系统明确需监视的重点区域,摄像头在非巡视任务期间持续监控。接着获取视频流用于分析,利用计算机视觉技术提取关键特征,借助训练好的深度学习模型识别电气设备异常,一旦发现立即告警并记录相关信息。当电气设备监控系统察觉潜在问题,告警信号触发巡视主机,控制摄像头跳转至预设位置采集现场情况。采集的数据存储后,再次用智能分析算法深入评估异常真实性与严重程度。最终将分析结果反馈给操作人员辅助决策,并详细记录操作过程与结果,以便审查和性能优化。此方法能实现电气设备的全方位、精准、高效监视分析,提升运维水平,保障电力系统安全稳定运行。
技术关键词
监视分析方法
电气设备监控系统
巡视系统
特征提取方法
扩充训练样本
智能分析算法
后验概率
矩阵
混合深度学习模型
实时视频流
贝叶斯决策理论
正确佩戴安全帽
三维卷积神经网络
设备外观
数据
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融合形状特征
学习方法
坐标系
碰撞检测模块
物理
水培植物根系
特征提取方法
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电信号
特征提取方法
超网络
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特征提取方法
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