一种电力设备表面缺陷图像识别和预警系统与相关设备

本发明公开了一种电力设备表面缺陷图像识别和预警系统与相关设备，通过构建多模块协同的系统架构，综合利用多模态数据采集、深度学习模型识别、风险量化评估与趋势预测等技术手段，实现了电力设备表面缺陷的全面检测与智能化管理。通过图像与数据采集模块获取多模态传感数据，结合改进的ResNet‑50网络与YOLOv5目标检测算法的缺陷识别与定位模块，显著提升了缺陷识别的精度和对复杂缺陷特征的适应性。缺陷风险评估与趋势预测模块采用缺陷面积比率计算和长短期记忆网络（LSTM），实现了缺陷风险的量化分析与扩展趋势的精准预测，为电力设备的运行状态评估提供了可靠依据。