【摘 要】
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随着人工智能在电力行业的逐步应用,少人、无人监测已成为未来发展的趋势,电力场景设备运行状态的高效、实时监测和异常预警具有重大实际需求和广阔应用场景。通过监测电力场景的异常变化判断电力设备的运行状态和异常位置,快速发现设备安全隐患并及时处理,以有效降低经济损失和保障设备安全生产。本论文采用电力视觉分析技术实现了电力场景状态变化监测,论文的主要内容如下:（1）提出了基于Fast-PCANet的场景变化
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随着人工智能在电力行业的逐步应用,少人、无人监测已成为未来发展的趋势,电力场景设备运行状态的高效、实时监测和异常预警具有重大实际需求和广阔应用场景。通过监测电力场景的异常变化判断电力设备的运行状态和异常位置,快速发现设备安全隐患并及时处理,以有效降低经济损失和保障设备安全生产。本论文采用电力视觉分析技术实现了电力场景状态变化监测,论文的主要内容如下:（1）提出了基于Fast-PCANet的场景变化检测算法。在像素点图像块提取和筛选模块中,从红外和可见光差分图像中提取像素点图像块,通过像素点分类阈值选取候选变化点;设计了 Fast-PCANet模块,将各PCA卷积层的特征图经过层归一化后合并,在输出层降维到一维后输出到支持向量机中预测变化结果,保留浅层信息的同时提高计算速度;区域填充和滤除模块进一步对Fast-PCANet模块中预测错误的结果进行修正。在自建光伏板变化检测数据集上实验结果表明,与现有的变化检测算法相比,本文算法有效提高了变化检测的准确性。（2）提出了自适应融合评估的红外可见光目标跟踪算法。对红外可见光图像采用相关滤波技术实现目标跟踪。采用基于熵值法的响应图融合模块,以减少不可靠模态的影响;对融合响应图进行置信度评估,根据跟踪器的跟踪状态调整算法的响应策略:设计了样本空间和跟踪定向重定位模块以提高目标跟踪稳定性。在RGBT234数据集上实验结果表明,本文算法在相机移动、低照度、部分遮挡以及背景遮挡环境下具有稳定的跟踪性能。（3）设计了红外可见光电力视觉监测系统。该系统由硬件平台、软件界面和核心算法构成。硬件平台由Jetson TX2构成;软件界面设计了在线监控和智能监控两大板块:核心算法采用上述变化监测和目标跟踪算法。实现对电力设备运行状态监测和预警。
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