1、“.....设备缺陷识别算法为了对无人机巡检业务数据进行综合管理,并对输电线路故障缺陷进行识别。本文采用了基于深度卷积神经网络的图像识别算法,对输电线路故障进行识别。同时对计算结果进行分析,用于指导电力系统检修工作。输电线路典型设备缺陷识别技术采用了算法,其基本思路是利用无人机巡检技术获得的照片业务实现在实现了基础数据和本体建模和可视化建模后,缺陷记录仪的各类业务可进行实现,具体包括巡线任务管理可按日期下发巡线任务,确定执行人员,制订开始日期和结束日期,并按实际完成时间进行跟踪管理。缺点隐患管理可通过多种查询方式对不同输电线路的缺陷进行浏览,可看到缺陷种类和描述,具体时间和位置,文字描述和照片描述均可查看,包括巡线线路缺陷数据缺陷描述缺陷照片和环境信息环境照片等。并可查到是否已经发放整改通知书,以及整改情况反馈。违章整改通知书发布如果遇上周围环境存在安全隐患的现象,可现场拍照取证......”。

2、“.....数据从缓存服务器中删除,确保数据信息的安全使用。结语我国电力系统处在高速发展阶段,過去年发生过多次事故,因此在输电线路管理工作中,线路巡检管理是十分重要的基础性工作。本论文开发了个手持智能输电线路缺陷巡线仪,研制成功并推广应用后,能够解决输电线路巡检中的以下业务问题规范输电线路巡检的操作规范包括巡检线路和巡检铁塔记录巡检内容巡检位置等信息能够实现线路巡检信息的标准化包括根据规范指定的张照片,巡检中应该记录的接地电阻线夹温度周边情况等实现了对象缺陷的管理和统计通过对缺陷记录仪的数据的导出和数据缺陷描述缺陷照片和环境信息环境照片等。并可查到是否已经发放整改通知书,以及整改情况反馈。违章整改通知书发布如果遇上周围环境存在安全隐患的现象,可现场拍照取证,并向业主填送违章整改通知书,并进行记录。该系统可跟踪业主是否在规定日程内完成整改......”。

3、“.....可提出警示信息,通知电力部门进行现场执法。缺陷信息查询和分析电网企业每年要进行的设备缺陷分类与分析统计工作,往往依靠人工进行,不仅工作量大,耗时耗力,而且容易出现。计算机系统对收集起来的缺陷数据进行保存和整理,以便检查查询和消缺情况的记录。通过对缺陷智能输电线路巡检缺陷记录仪的设计与开发原稿陷进行识别。本文采用了基于深度卷积神经网络的图像识别算法,对输电线路故障进行识别。同时对计算结果进行分析,用于指导电力系统检修工作。输电线路典型设备缺陷识别技术采用了算法,其基本思路是利用无人机巡检技术获得的照片和视频数据中对电气设备进行标注,然后与数据库中的典型设备缺陷数据进行对比。进而识别出现场设备的缺陷,算法流程如图所示。无人机巡检系统典型设备缺陷识别的算法流程如下样本制作首先对获得的图像数据进行设备特征标注。然后从中随机抽取总数的作为深度学习算法的训练数据集,剩余图片作为测试数据集......”。

4、“.....有利于整个巡查工作的数据分析并将巡查的数据记录下来并反馈到总部,电力巡查的工作人员便可以根据机器人拍摄的数据对整个线路运行的正常与否进行分析。下面将对机器人智能技术运用的智能进行简要分析。巡检地理信息系统子系统的要求基础数据建库。根据业务管理规范和系统技术规范建立电力巡检业务基础数据库。基础数据包括线路信息区段信息杆塔信息等。基础数据建库工作包括数据建模数据规范化整理数据导入数据校验等。图层生成。基于杆塔经纬度坐标和线路杆塔基础数据,系统自动生成相关专业图层杆塔图层线路塔基础数据,系统自动生成相关专业图层杆塔图层线路图层。图层动态加载。系统只针对地图可视化区域加载对应的杆塔和线路图层,可视化区域发生改变时自动重新加载,通过可视化区域的动态加载,以提高地图图层信息显示的速度,优化用户体验效果。在巡检时记录线路的缺陷现象缺陷原因缺陷地点等信息......”。

5、“.....并在线发布电子稿违章整改通知书。同时,能够进行巡检线路的规划和任务下发,实现违章整改情况的跟踪,保证了输电线路巡检过程的标准操作。设备缺陷识别算法为了对无人机巡检业务数据进行综合管理,并对输电线路故障缺现线路设备的隐患问题,然后提出相应的检修方案,为电力线路的正常运行提供保障。在传统的输电线路巡检过程中,般采用人工巡视方式,由工作人员采用进行纸介质手工记录,不仅应用成本高,而且巡检结果容易受到人为因素的影响,同时,随着用电量的逐渐增加以及电力体制改革的加快,电网建设规模不断扩大,输电线路运行复杂程度也越来越高,基于此,如果依然采用传统的输电线路巡检方式,则很难适应当前电力系统信息化管理要求,因此,必须对线路巡检管理进行详细探究。机器人智能巡检技术通过机器人技术在巡查工作中案例来分析,我们总结机器人巡查技术主要有以要修正......”。

6、“.....并利用算法对分类器样本进行测试。检测算法能否满足缺陷识别的要求,从而对样本进行修改。模型应用利用上述步骤训练得到的基于深度神经网络的模型对无人机巡检得到的照片数据进行设备缺陷故障识别,并对故障进行分类标注。参数更新在原有图像识别模型的基础上,抽取新采集到的数据图像重新制作识别样本,从而实现对模型的不断优化,提高模型的识别效率。智能输电线路巡检缺陷记录巡线仪本文开发了个智能输电线路巡特点由于身体的笨重性在进行巡查作业时行动性比较缓慢,影响整个巡查工作的进度。受环境的影响因素较小,能够在各种复杂的地形条件下进行巡查作业。需要和其他巡查技术进行共同使用方可实现整个巡查工作的效率性。通过近些年发展来看,这项技术在高压输出线路的巡查工作中,已经逐渐走向成熟并得到广泛的使用。通过实际的操作案例分析发现,机器人智能技术在进行高压线路巡查作业时......”。

7、“.....机器人技术在进行巡查作业时,对整个线路的巡查工作除了自身具有定的机动性之外,机器人的躯体还能进行装载摄像机和在巡检时记录线路的缺陷现象缺陷原因缺陷地点等信息,能够在发现缺陷的第时间进行拍照取证,并在线发布电子稿违章整改通知书。同时,能够进行巡检线路的规划和任务下发,实现违章整改情况的跟踪,保证了输电线路巡检过程的标准操作。设备缺陷识别算法为了对无人机巡检业务数据进行综合管理,并对输电线路故障缺陷进行识别。本文采用了基于深度卷积神经网络的图像识别算法,对输电线路故障进行识别。同时对计算结果进行分析,用于指导电力系统检修工作。输电线路典型设备缺陷识别技术采用了算法,其基本思路是利用无人机巡检技术获得的照片现场办公,同时为了方便日后电网系统对缺陷的管理和统计,本文研究了缺陷图片和文本描述之间的关联。在本文所开发的数据库中,既有缺陷的文本描述信息,又有图像信息......”。

8、“.....既可通过缺陷的文本描述来检索到相应图片,也可借助图片说明的信息来检索识别图片。根据统计,年到年期间,国网浙江省奉化供电公司的输电线路由于绝缘子异常等缺陷,发生电网故障余次。输电线路缺陷不仅给供电线路的维修等造成了重大影响,而且,由于停电所造成的经济损失和社会影响更是难以估计。因此巡线时的及时记录和高效的整改显得越来越重要。当前在输电障识别,并对故障进行分类标注。参数更新在原有图像识别模型的基础上,抽取新采集到的数据图像重新制作识别样本,从而实现对模型的不断优化,提高模型的识别效率。智能输电线路巡检缺陷记录巡线仪本文开发了个智能输电线路巡检缺陷记录仪,实现了输电线路巡检信息的标准操作和缺陷记录,并能在现场实现违章取证和违章整改通知书发放。为此,主要研究了以下几个关键问题输电线路巡检项目本体建模根据架空送电线路运行规程要求,架空输电线路巡检的主要内容包括个项目......”。

9、“.....图层动态加载。系统只针对地图可视化区域加载对应的杆塔和线路图层,可视化区域发生改变时自动重新加载,通过可视化区域的动态加载,以提高地图图层信息显示的速度,优化用户体验效果。缺陷记录仪业务实现在实现了基础数据和本体建模和可视化建模后,缺陷记录仪的各类业务可进行实现,具体包括巡线任务管理可按日期下发巡线任务,确定执行人员,制订开始日期和结束日期,并按实际完成时间进行跟踪管理。缺点隐患管理可通过多种查询方式对不同输电线路的缺陷进行浏览,可看到缺陷种类和描述,具体时间和位置,文字描述和照片描述均可查看,包括巡线线路缺陷特点由于身体的笨重性在进行巡查作业时行动性比较缓慢,影响整个巡查工作的进度。受环境的影响因素较小,能够在各种复杂的地形条件下进行巡查作业。需要和其他巡查技术进行共同使用方可实现整个巡查工作的效率性。通过近些年发展来看......”。