水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法技术

本发明专利技术公开了水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法，本发明专利技术涉及水电站设备监控技术领域，解决了未采用视频监控的方式对部件的表面状态进行具体分析，来评定对应部件是否存在老化，伤痕等异常问题，本发明专利技术通过对所确定的梯度区域进行精度确认，对同一横向水平线上的特征点进行选定，基于所选定的特征点进行特征中线的确认，再通过左右序列特征差值最小化原则确定选定点，基于特征中线来确定对应梯度区域区域中心点，便可有效保障所确定的区域中心点精准度更高，使后续所确认的特征向量精度更高，使后续所确认的相关异常特征精度更高，能够保障所监控的具体准度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水电站设备监控，具体为水电站设备状态ai视频图像识别与智能监测分析方法。

技术介绍

1、水电站设备是水电站实现水能转换为电能以及保障电力生产稳定运行的关键基础，通过将水的动能和势能转换为机械能的设备，常见的类型有混流式、轴流式、冲击式等；混流式水轮机适用于中等水头和流量的电站；轴流式水轮机适合低水头、大流量的电站；冲击式水轮机用于高水头、小流量的电站。

2、公开号为cn115640698a的申请公开了一种水电站运行设备故障预警系统，具体涉及水电站预警
，包括智能监测模块、设备故障分析模块、云服务模块、故障评估模块、日常维护模块以及应急处理预案模块，所述智能监测模块与水电站的各个传感器相连接，实时获取并监测各个运行设备的运行状态数据，所述设备故障分析模块通过故障相似度模型对运行设备的运行数据进行建模分析，将分析结果传输至故障评估模块，所述云服务模块获取专家知识和云数据库中的大数据特征，为设备故障分析模块过程提供算法支持，同时存储、自更新数据和算法，通过故障评估模块对故障数据进行故障评估分类，为解决各类故障提供数据支持，提高了解本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法，其特征在于，所述步骤一中，确认梯度区域的具体方式为：

3.根据权利要求2所述的水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法，其特征在于，所述步骤S12中，对每组像素点所关联的梯度特征进行确认的具体方式为：

4.根据权利要求1所述的水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法，其特征在于，所述步骤二中，确定选定点的具体子步骤为：

5.根据权利要求4所述的水电站设备状态AI视频图像识...

【技术特征摘要】

1.水电站设备状态ai视频图像识别与智能监测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的水电站设备状态ai视频图像识别与智能监测分析方法，其特征在于，所述步骤一中，确认梯度区域的具体方式为：

3.根据权利要求2所述的水电站设备状态ai视频图像识别与智能监测分析方法，其特征在于，所述步骤s12中，对每组像素点所关联的梯度特征进行确认的具体方式为：

4.根据权利要求1所述的水电站设备状态ai视频图像识别与智能监测分析方法，其特征在于，所述步骤二中，确定选定点的具体子步骤为：

5.根据权利要求4所述的水电站设备状态ai视频图像识别与智能监测分析方法，其特征在于，所述步骤二中，将相邻水平方向所关联的选定点依次进行连接，确认此梯度区域所关联的特征中线。

6.根据权利要求1所述的水电站设备状态ai...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓明，祝建武，向云平，朱浩民，田雨萱，刘依龙，余婷，
申请(专利权)人：国能大渡河老渡口水电有限公司，
类型：发明
国别省市：