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基于图像识别技术的变电站鸟巢智能辨识别技术研究与应用
随着电力行业的快速发展，变电站作为电力输配电的重要装置，得到了广泛的应用。然而，伴随着建设的加快和现代化的要求，变电站规模和数量不断增大，给人们带来了相应的安全隐患。其中，鸟巢污染是变电站安全问题的一个重要方面。因此，如何对变电站内部的所有鸟巢进行智能辨识别显得尤为重要。
在过去，变电站工作人员会不定期的上高空检查鸟巢，但这种方案不仅耗费大量时间、人力和物力，还会给工作人员自身带来一定的安全风险。而今，随着图像识别技术的发展，基于图像识别技术的智能辨识别技术已经成为检索变电站内鸟巢污染的最佳选择。
基于图像识别技术的变电站鸟巢智能辨识别技术，主要有以下三个步骤：鸟巢区域提取，图像处理及分类，鸟巢跟踪。
鸟巢区域提取是指将变电站内部图像的鸟巢区域标注出来。这个过程中，通常需要训练一个目标检测模型，比如FasterR-CNN。目标检测模型首先用一张变电站内部的图像进行训练，通过不断的调参优化最终得到满意的结果。
图像处理及分类是指从鸟巢区域提取的图像灰度化、滤波、增强、二值化等操作后，将鸟巢和非鸟巢进行分类。传统的分类模型包括SVM，KNN等，但目前使用最广泛的是卷积神经网络（CNN）。CNN相比传统的分类模型表现出了更好的性能，尤其是对于复杂的图像分类任务，可以得到更好的结果。
鸟巢跟踪是指将检测到的鸟巢进行跟踪，从而可以实现自动化的鸟巢污染检测。这一步骤通常可以通过基于Kalman滤波算法来实现。
基于图像识别技术的变电站鸟巢智能辨识别技术的应用已经开始在电力输配电领域得到应用。这种技术虽然初期的使用成本较高，但可以大大提高变电站安全性，减少工作人员的安全风险，并大幅度降低鸟巢污染带来的影响。