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图像识别在电力信息化中的应用

发表时间：2020/9/23 来源：《基层建设》2020年第17期作者：张晗

[导读] 摘要:当前随着信息技术的发展,图像识别被更加频繁地应用在各个领域,其中在电力信息化中的应用效果显著。

        深圳供电局有限公司罗湖供电局 518001
        摘要:当前随着信息技术的发展,图像识别被更加频繁地应用在各个领域,其中在电力信息化中的应用效果显著。本文先对我国电力信息化发展作出总结，然后对图像识别技术做了相关介绍，最后探讨了图像识别在电力信息化中具体运用。
        关键词：图像识别；电力信息化；应用
        一、我国电力信息化发展
        当前任何行业的发展都离不开电力能源的支持,人们很难想象这个世界没了电之后,人们的学习、工作和生活将变成什么样子。电力行业的工作并不是单一的,而是涵盖多种多样的内容,现已形成了一种完整的产业线。在电力行业发展的过程中,其产生的信息是大量的而且复杂的,如果单单依靠人力来进行信息化的处理,非但不能保证效率,而且也不能保证质量,根本不利于电力行业的可持续健康发展。数字化和信息化是当前各个行业转型的方向,在当今这个时代,如果行业想要存活下来并且有所发展,那么其必须进行数字化和智能化方向的创新探究。我国信息技术的发展始于20世纪60年代,刚开始电力信息化的起步是非常缓慢的,直到20世纪90年代以后,电力信息化的发展速度急剧上升,在我国的应用效果更加显著突出,自此,我国电力信息化发展进入发展的快车道。如今,我国已经打破了之前单机和单项目信息化旧局面的尴尬,转而实现网络化运行的主流。由局部性转向整体性,单一性向综合性方向发展。从当前发展局势来看,信息化是一条必须要走的道路。实现电力信息化是提高核心竞争力的重要手段,电力工业的发展离不开电力信息化的发展,电力信息化能够大大节约人力的投入,提高工作效率以及保证工作质量。电力信息化,是电力行业从传统走向现代化的标志,也是为了产业所要坚持的方向与创新发展的方向。我国当前电力信息化发展中,很多电力企业都已经意识到电力信息化的重要性和发展电力信息化的战略意义,但是在实际行动上还是有所欠缺,信息技术的创新力和践行力还是有待提高。
        二、图像识别技术
        所谓图像识别，就是通过计算机对于获取的图像进行分析、处理以及理解，从而分辨出不同模式下的目标的技术。随着信息化进程的不断加快，图像识别在社会各个行业中的应用越来越深入，成为生产生活中的一种重要技术手段，尤其是对于人工智能的发展具有重要的支撑作用。在进行图像识别之前首先必须获取所需的图像，主要通过摄影机、摄像机来获得。由于在图像获取的过程中会受到仪器本身以及外部环境等因素的影响，需要对所获取的图像进行预处理，从而去除图像中的干扰和噪声，提高图像的质量。之后还需要应用计算机图像处理技术如变换、增强、分割等对于图像的特征进行提取和分析，对图像内的物体的特征进行描述。在图像识别的过程中，图像识别模型的构建是必不可少的环节，其中应用得较多的有模板匹配以及原型匹配模型两种。利用模板匹配模型进行目标的识别必须只能分辨出与模板相一致的目标，而原型匹配模型在对目标物进行识别时只需要目标与原型模板存在相似性即可进行识别。随着我国经济社会的不断发展和进步，其对于电力的需求在不断增加，如何安全高效地为社会发展提供充足的电能成为电力系统改革的重点目标。而通过应用计算机信息技术实现电力信息化无疑是一个重要的选项，作为计算机技术的一个重要分支，图像识别相信可以在电力信息化的过程中发挥出重要的支撑作用。
        三、图像识别在电力信息化中的具体应用
        1. 图像识别在电力设备在线检测中的运用
        （1）基于图像识别的电力设备检测总体方案
        定期检测电力设备是电力行业安全发展的基础，是最早实现信息化的环节之一。图像识别其智能化的优点可以确保检测结果的准确性，有效强化电力监测系统的自动化与智能化运行，及时监控并发现电力设备存在的隐患，提出相应的解决措施，帮助工作人员在发现问题之后采取及时有效的措施，阻止或减少安全事故的发生，从而确保电力系统能够正常输送电力。

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例如视频监测系统应用于数字摄像机，主要是对电力设备运行状态的监控。首先通过电传感器获取信息，紧接着将信息上传到监控计算机，从而达到识别图像的作用。若是电力设备由于内部或外部因素出现故障，计算机系统会自动发出警报，从而进行及时维修，减少电力设备的损耗、提高其安全性。
        （2）图像识别的程序图像识别也要遵循相关程序，按照步骤开展工作。图像识别主要有四个步骤，前一步的工作效果会间接影响后面几步的工作效果，最终导致结果的不准确性。所以每一步都有需要注意的规则，否则就会产生图像识别错误的问题。第一步，图像的预处理工作。通过仪器设备直接获取的图像可能会存在问题，所以要先对这些问题做出预处理，有利于后面信息化处理工作的展开。仪器的本身因素或是环境因素都会影响到图像的质量，包含灰度化处理、降噪处理和直方图均衡处理。首先，放大图像原有的噪音，进行深度化处理；其次，针对声音进行降噪处理，使之更加流畅自然；最后，在平滑处理后通过直方图均衡处理，获取更高质量的图像，最终达到高质量的效果。第二步，二值化阈值的选取。常见的三种图像二值化阈值是：局部阈值、全局阈值、动态阈值。为了使识别速度达到最大化，一方面是计算机内存足够大，另一方面需要工作人员细心慎重的选择二值化阈值。选取工作对计算机的计算和识别性有着较高要求，一台拥有较大内存的计算机，其运作空间、信息容纳方面的优势也就更为显著。图像识别的功能直接受计算机内存的影响，因此，要通过选取合适的阈值、提高计算机硬件水平从而达到优化图像识别质量这一目的。第三步，电力设备的识别工作。做好前期工作，接下来进入电力设备的识别环节。图像分析识别借助序贯相似性检测算法来进行工作。常用的是相似性检测算法，也有与模板匹配的情况。这种情况较少，因为匹配模板对目标要求较高，究其原因是要匹配与目标特点一样的模板，限制了匹配的范围，降低工作效率。第四步，故障的分析与判断工作。在检测运行状态之后，当设备出现问题，就要进行故障的分析判断工作。为落实安全生产原则，如何处理设备的安全化问题就显得十分重要。帧差法是判断设备故障的常用方法之一，当设备出现故障后，监控呈现的图像也会发生较大变化，计算机会根据图像的变化自动报警，从而在短时间内相关人员就能赶到现场进行设备排查与检修，大大降低人力、物力、财力和时间的成本，帮助技术员工做好预防措施，使生产环节更加安全可靠。
        2. 图像识别在配网资产管理系统中的应用
        随着电力企业信息化程度的不断发展，配网资产管理系统的信息化建设也在逐步推进，系统支持提高了设备资产的准确性，但细节部分仍有不足之处。当下，我国电力企业在配网资产管理系统中填写设备基础数据这一环节时，依旧借助人工操作，造成了较大的隐患。人工输入具有以下缺点：第一，无法保证数据书写的准确性。极容易造成书写错误，为企业自身和国有资产造成多余的损失；第二，时间成本高。设备基础数据是极为庞大的数据，不仅造成工作人员操作疲劳导致出现错误，所花费的时间也是巨大的。因此，电力企业可根据自身状况构建专用的图像识别平台。首先需要一个固定的操作平台，它是整个系统的核心部分，影响到信息的顺利采集，稳固的平台使图像成像稳定清晰，有利于后期计算机信息的录入；其次对能力表进行信息提取，使用图像识别技术对信息进行分析录入；最后通过机械和程序填写电能表数据，实现机械化、系统化的填写，保证信息的准确性。图像识别技术在配网资产系统的运用，不仅能够提高信息的准确性，还能使配网资产系统得到全面推广。
        结语
        在电力系统中，图像识别技术发挥了巨大作用，通过计算机对获取的图像进行分析、处理以及理解，不仅保证了信息的准确性和安全性，还有效推动电力信息化的进程，促进电力系统的技术升级。
        参考文献
        [1]电力系统中图像识别技术的应用[J]. 张然,范治中. 数码世界. 2019(12)
        [2]图像识别技术浅论[J]. 王秀珍. 内蒙古电大学刊. 2008(08)
        [3]图像识别技术在电力设备监测中的应用[J]. 张浩,王玮,徐丽杰,秦欢,刘明. 电力系统保护与控制. 2010(06)