目前我國地下電纜隧道仍處于大規(guī)模建設階段。電纜線路在滿足大量輸送電能的同時,能有效減少地表面積,緩解電力輸送和城市交通、居民生活之間的矛盾。但由于地下環(huán)境的復雜和人工巡檢的困難,國內已有多起電纜隧道安全事故發(fā)生。所以,獲得及時準確的電纜隧道狀態(tài)信息尤為重要,基于巡檢視頻的電纜隧道實時圖像檢測算法和設備也應運而生。本文采用卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,CNN)作為機器人自動巡檢數(shù)據分析模型。從數(shù)據儲存到數(shù)據分析再到卷積神經網絡的訓練,系統(tǒng)的研究了電纜隧道異常狀態(tài)識別的問題。本文采用的視頻濃縮技術,通過提取關鍵幀,將大量的隧道巡檢數(shù)據濃縮的同時,不改變數(shù)據間的相關性。把處理后大部分數(shù)據作為訓練卷積神經網絡的訓練樣本(少部分用于校驗),借助電纜設備狀態(tài)識別等技術,建立電纜隧道設備識別模型、隧道設備銹蝕模型、隧道積水識別模型等。將人工經驗表達為數(shù)學模型,深度分析處理人工巡檢及隧道巡檢機器人所采集的數(shù)據,提高其分析價值和利用效率。最后將機器人自動巡檢數(shù)據應用前段所提出的模型中,實驗結果證明:卷積神經網絡具有較好的圖片分析和搜索能力,是一種值得在電力領域...

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【學位級別】：碩士

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圖1-1國內某電纜隧道內部情況

圖1-1國內某電纜隧道內部情況Figure1-1InternalConditionsofaCableTunnelinChina日常巡檢是電纜隧道安全的重要保障流程[6]，從電纜隧道的安全性角度來看，繁的、高頻率的巡檢任務是非常有必要的。但是從人工的角度上說，....

圖1-2日本線路行走式巡檢機器人Fig.1-2WalkingPatrolRobotforLineinJapan

圖1-2日本線路行走式巡檢機器人Fig.1-2WalkingPatrolRobotforLineinJapan克水電研究院研制的變電站巡檢機器人在Hydro-Que。搭載紅外熱像儀、可見光圖像采集系統(tǒng)，實現(xiàn)了遠程，可實現(xiàn)對機器人的實時控制，如圖1-3所示....

圖1-3加拿大魁北克水電研究院研制的機器人Figure1-3RobotdevelopedbyQuebecHydropowerResearchInstitute,Canada

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圖1-4柏林單軌電動巡視車

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本文編號：3890596