[发明专利]一种智能风电巡检视频监测方法

权利要求书

1.一种智能风电巡检视频监测方法，其特征是，包括如下步骤：

S1，采用一个或多个高清摄像设备对风电机组实时录制视频；

S2，将视频传输至图形算法工作站；

S3，通过工作站中实现的机器视觉算法准确识别出风机控制柜、SVG控制柜、GIS汇控柜、主变油枕、温湿度仪等各个部分的仪表、指示灯。

2.根据权利要求1所述的智能风电巡检视频监测方法，其特征是，S2步骤所述的机器视觉算法为基于深度学习卷积神经网络的机器算法。

3.根据权利要求1所述的智能风电巡检视频监测方法，其特征是，S3步骤所述的识别方法包括如下步骤：

(1)对输入的图片数据进行标注：图片上对要识别的仪表、指示灯进行位置标定，提取出来左上角和右下角的坐标(X1,Y1,X2,Y2)；

(2)对图片进行卷积和池化的处理，仪表、指示灯随着图片的不断压缩，变成较小的几个像素，体现出仪表、指示灯在被压缩之后的独有像素特征，这样不同类别的仪表、指示灯，在被压缩之后就更加容易区分出来；

(3)根据不同仪表、指示灯的标签以及其在压缩后的像素层级上的特征进行标签坐标的回归，找到仪表、指示灯的位置；

(4)通过坐标损失方程，不断的迭代，进行参数的优化调整，使我们的LOSS方程的值降到最小，坐标损失方程如下所示：

(5)最后把待测仪表、指示灯的图片输入训练好的模型进行识别，找出仪表、指示灯的位置；

(6)对识别出的指示灯转化为HSV色彩空间，在HSV色彩空间进行不同颜色指示灯和不同指示灯的明灭状态进行区分，一旦发现指示灯与正常作业下的状态不符合，就进行报警状态提示；

(7)对识别出的仪表进行旋转角度的识别，利用轮廓检测的方法进行开关轮廓的检测，然后推算出开关当前位置旋转角度，一旦发现开关的现有状态档位与正常作业下的状态不符合，就进行报警状态提示。

S4，监测到超过状态异常以后，及时发出报警，并推送到移动端显示。