电力设备巡检缺陷图像智能识别技术研究

电力设备具有点多、面广、长期暴露野外等特点，运行过程中易受外界环境等多方面因素影响。外界环境因素包括风偏、鸟害、覆冰、雷击、山火等，其他因素还有设备老化、质量、设计、验收、运维等，单一因素或多个综合因素都可导致设备故障，进而造成大面积停电，严重影响设备运行。随着无人机电力设备巡检的应用和发展，无人机巡检数据不断的积累，通过智能化处理手段，利用无人机巡检数据的获取电力设备缺陷信息，对巡检数据中存在的规律性、潜在性、趋势性问题和隐患进行自动判断识别，对数据进行关联分析和综合应用，可以深入地判断电力设备健康状态水平，并为运维部门提供更为准确的决策依据。