人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

國(guó)網(wǎng)河南信通公司 楊 瑩 張向聰 王 磊 孫 元

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用過(guò)程中也會(huì)出現(xiàn)電力系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景過(guò)于復(fù)雜、部署工作困難等問(wèn)題。但隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和電力系統(tǒng)間的結(jié)合也會(huì)不斷的完善，并且也會(huì)在更高層次的視覺(jué)系統(tǒng)（如3D 點(diǎn)云、VR 系統(tǒng)）中有更加廣闊的發(fā)展前景。

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)相關(guān)概述

隨著人工智能的不斷普及，作為人工智能中重要分支的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)作為一種新興技術(shù)，其基本原理就是用攝像頭來(lái)充當(dāng)“人眼”，用算法來(lái)代替“大腦”。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)作為人工智能系統(tǒng)中的重要組成部分，其核心就在于視覺(jué)，如何讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)像人一樣的去“看”是其本質(zhì)，通過(guò)對(duì)大量圖片的處理訓(xùn)練達(dá)到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的智能化，再配合各種攝像頭和掃描設(shè)備就可以使計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在電力系統(tǒng)中代替人工[1]。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在40多年的發(fā)展歷程中主要經(jīng)歷了四個(gè)階段，這四個(gè)階段分別是馬爾計(jì)算視覺(jué)、主動(dòng)和目的視覺(jué)、多視幾何與分層三維重建和基于學(xué)習(xí)的視覺(jué)。其中David Marr 在1982年發(fā)表的《視覺(jué)》一書(shū)標(biāo)志著計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)科的正式成立。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本定義是指利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和攝像設(shè)備的結(jié)合來(lái)達(dá)到人類(lèi)視覺(jué)的功能，并對(duì)提取到的信息進(jìn)行讀取和處理，從而對(duì)特定目標(biāo)物進(jìn)行識(shí)別、判斷和跟蹤。其大致可以分為語(yǔ)義感知和幾何屬性?xún)纱蟛糠郑渲姓Z(yǔ)義感知主要包括識(shí)別（Recognition）、檢測(cè)（Detection）、分割（Segmentation）、檢索（Retrieval）和分類(lèi)（Classification）；幾何屬性主要包括雙目視覺(jué)、3D 建模和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)[2]。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)是對(duì)數(shù)字圖像處理的延伸和擴(kuò)展，是基于圖像技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，所以它在對(duì)圖像的分析過(guò)程中會(huì)穿插對(duì)圖像的顏色、幾何、紋理和局部特征的處理和描述，與傳統(tǒng)圖像處理過(guò)程不同的是計(jì)算機(jī)視覺(jué)提取這些特征的過(guò)程是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），而非簡(jiǎn)單的對(duì)RGB 色彩的處理。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加入，使計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)圖片的處理速度更快，效率更高。在電力系統(tǒng)中有很多的視覺(jué)應(yīng)用場(chǎng)景，例如線(xiàn)路檢修、故障查詢(xún)和圖文識(shí)別，并且它具有很多人工目檢所不具備優(yōu)點(diǎn)，因此隨著電力系統(tǒng)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷引入，整個(gè)系統(tǒng)在智能化和自動(dòng)化方面都會(huì)實(shí)現(xiàn)前所未有的突破。

2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)在電力行業(yè)中的應(yīng)用

電力系統(tǒng)作為世界上最為龐大的幾個(gè)系統(tǒng)之一，其安全狀況直接關(guān)系到廣大人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全，但是這么龐大的系統(tǒng)在運(yùn)行的過(guò)程中難免會(huì)出現(xiàn)很多緊急的安全隱患，例如失火、漏電、破損、年久失修等。為了保證電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行，就必須對(duì)其中的重要信息數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理，在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，并對(duì)收集到的異常狀況進(jìn)行及時(shí)處理[3]。因此監(jiān)控系統(tǒng)通過(guò)攝像頭對(duì)設(shè)備狀態(tài)、人員進(jìn)出、火情監(jiān)控等的圖像監(jiān)測(cè)就顯得尤為重要，但是傳統(tǒng)通過(guò)攝像頭監(jiān)控方法均為人為監(jiān)控，人為監(jiān)控存在很多弊端。

例如，在人員進(jìn)出的檢測(cè)中，監(jiān)管人員往往不能輕易地掌握所有人員的信息，會(huì)發(fā)生遺漏和遮擋問(wèn)題，并且像偽裝和變裝這類(lèi)事情也不能有效的避免。但是通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)便可以在無(wú)人監(jiān)管的狀態(tài)下對(duì)異常情況進(jìn)行報(bào)警，通過(guò)對(duì)不同工作環(huán)境下的不同攝像頭搭載不同的圖像、視頻分析算法，可以有效地對(duì)電力系統(tǒng)的整個(gè)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，提高整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性以及控制制造和安裝成本。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在電力系統(tǒng)中的很多方面都有著廣泛的應(yīng)用，其中最主要的主要分為以下三個(gè)方面：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在線(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)。在線(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)主要依托普通攝像頭，但鑒于普通攝像頭精度不高，有時(shí)也會(huì)采用深度攝像頭或紅外攝像頭。在人員識(shí)別中，攝像頭捕捉人物面部特征，然后利用特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)人物面部特征進(jìn)行提取，再通過(guò)分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人物身份進(jìn)行分類(lèi)，從而掌握人員具體身份信息。在掌握人員信息后通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像算法例如ST-GCN、MMAction 等動(dòng)作識(shí)別算法來(lái)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)人物動(dòng)作信息，從而實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)監(jiān)控的目的。對(duì)于電場(chǎng)中火災(zāi)等安全隱患同樣也可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)將訓(xùn)練過(guò)的算法搭載到固定攝像頭上來(lái)達(dá)到對(duì)火災(zāi)的檢測(cè)預(yù)警，再加上紅外攝像頭對(duì)溫度的監(jiān)測(cè)可以杜絕火災(zāi)隱患，從而保證整個(gè)電力系統(tǒng)長(zhǎng)期安全的運(yùn)行。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)柜面圖像分析系統(tǒng)。在電力系統(tǒng)中每一個(gè)設(shè)備的狀態(tài)都尤為重要，而設(shè)備狀態(tài)的觀察主要靠指示燈的狀態(tài)，因此我們可以利用攝像機(jī)采集到的指示燈狀態(tài)畫(huà)面，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像識(shí)別計(jì)數(shù)對(duì)狀態(tài)燈進(jìn)行識(shí)別，例如我們可以通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法YOLO、SSD 等對(duì)指示燈不同狀態(tài)圖像進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練好的算法可以對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)[4]。相比于人工巡檢，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的檢測(cè)方法效率更高，并能及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。我們只需要一次訓(xùn)練便可以不同廠(chǎng)家、不同型號(hào)、不同規(guī)格的狀態(tài)燈進(jìn)行統(tǒng)一識(shí)別，我們還可以在算法的后邊加載一些判斷規(guī)則用來(lái)對(duì)識(shí)別結(jié)果做出相應(yīng)的措施，真正做到智能化識(shí)別。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)視頻分析報(bào)警。計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為人工智能的重要分支，其不僅能對(duì)復(fù)雜多變的圖像進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)，同時(shí)也能對(duì)視頻直接進(jìn)行分析監(jiān)測(cè)，對(duì)視頻的監(jiān)管需要滿(mǎn)足數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索需求，大量的視頻監(jiān)控不利于數(shù)據(jù)庫(kù)的儲(chǔ)存，所以在視頻監(jiān)控中我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡(jiǎn)，去除大量冗余數(shù)據(jù)并對(duì)重點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并研究不同時(shí)刻同一監(jiān)控區(qū)域位置的相關(guān)性，結(jié)合特定用戶(hù)的需求分析，進(jìn)行合理的算法安裝部署流程和數(shù)據(jù)顯示管理平臺(tái)的構(gòu)建。

3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在電力行業(yè)中面臨的挑戰(zhàn)

隨著人工智能的普及以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，電力系統(tǒng)也迎來(lái)了新的機(jī)遇。但隨著機(jī)遇的到來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)在電力中的應(yīng)用也面臨很多難點(diǎn)。首先如何合理綜合利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、圖像識(shí)別技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是一個(gè)亟需突破的問(wèn)題，要想讓計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在電力系統(tǒng)中建立一套完整、準(zhǔn)確和快速的系統(tǒng)，就必須對(duì)每個(gè)算法進(jìn)行精心的研究和設(shè)計(jì)。

例如在二次屏柜的顯示識(shí)別檢測(cè)算法學(xué)習(xí)框架的設(shè)計(jì)中，不僅需要對(duì)圖像和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行分布式儲(chǔ)存和關(guān)聯(lián)性分析，還需要利用數(shù)據(jù)快照技術(shù)實(shí)時(shí)對(duì)濃縮數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析，結(jié)合智能終端設(shè)來(lái)實(shí)現(xiàn)快捷查詢(xún)、上傳。最終實(shí)現(xiàn)集采集智能前端和智能識(shí)別后臺(tái)服務(wù)器的狀態(tài)識(shí)別嗎，并通過(guò)Key-Value型的數(shù)據(jù)庫(kù)LMDB 進(jìn)行相關(guān)圖像、視頻、語(yǔ)音的分布儲(chǔ)存和智能化分析[5]。

綜上，由于電力系統(tǒng)的復(fù)雜多樣,決定了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在電力系統(tǒng)研究和應(yīng)用的過(guò)程中可以更加高效和安全的處理問(wèn)題?；诒疚牡臄⑹?，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，該技術(shù)在以后電力系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程中可以提供更加安全優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，不斷提高企業(yè)發(fā)展的高度。對(duì)于新算法的研究和應(yīng)用也會(huì)將電力領(lǐng)域推向一個(gè)新的高度，從而提高整個(gè)電力行業(yè)的智能化和信息化水平。