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申请/专利权人：福建水口发电集团有限公司;国网信通亿力科技有限责任公司

摘要：本发明涉及一种基于图像识别技术的水电站智能巡检方法及系统，包括以下步骤：S1：部署传感器和监控设备，通过监控设备实时采集水口水电站图像、视频信息，基于传感器采集电力设备的运行数据；S2：结合MobileNet和SVM，构建电力设备智能诊断模型；S3：基于图像识别技术构建缺陷诊断模型，对水口水电站的主厂房、大坝各部件进行缺陷诊断；S4：基于电力设备智能诊断模型和缺陷诊断模型对水口电站进行实时智能检测；S5：根据智能检测结果，获取待巡检点位，并基于待巡检点位生成巡检路线；S6：作业人员根据巡检路线，对待检点位进行实地确认;本发明能够实现水电站及其设备状态的全面监测和智能诊断，提高水电站的安全性和可靠性。

主权项：1.一种基于图像识别技术的水电站智能巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：部署传感器和监控设备，通过监控设备实时采集水口水电站图像、视频信息，基于传感器采集电力设备的运行数据；S2：结合MobileNet和SVM，构建电力设备智能诊断模型；S3：基于图像识别技术构建缺陷诊断模型，对水口水电站的主厂房、大坝各部件进行缺陷诊断；S4：基于电力设备智能诊断模型和缺陷诊断模型对水口电站进行实时智能检测；S5：根据智能检测结果，获取待巡检点位，并基于待巡检点位生成巡检路线；S6：作业人员根据巡检路线，对待检点位进行实地确认;所述电力设备智能诊断模型构建，具体如下：获取历史水口水电站图像、视频信息以及电力设备的运行数据，并预处理；利用MobileNet，从设备图像中提取特征，基于数据挖掘技术提取传感器数据特征；将图像特征和传感器数据特征整合成一个统一的特征向量，构建训练数据集；采用SVM模型，基于训练数据集训练模型，进行监督学习以预测设备的故障类型和故障时间，得到最终的电力设备智能诊断模型;所述MobileNet引入跳跃连接术，增强模型对重要特征的关注，提高识别准确性；设输入图像为X,经过MobileNet的前向传播得到特征向量为Y；所述MobileNet的前向传播，包括深度卷积和逐点卷积，具体如下： ；其中，表示深度卷积输出特征；为深度卷积核；表示特征图的空间位置点；h表示通道，m,n为卷积核的空间位置点； 其中，表示逐点卷积的第个卷积核参数；H为卷积核总数；引入跳跃连接技术后，可以将前面层级的特征直接传递到后面的层级，在MobileNet的c层引入跳跃连接，将c-1层的特征Yc-1直接与第c层的特征Yc相加，得到增强的特征Yc+1，表示为：Yc+1=Yc+Yc-1。

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