摘要：大数据时代的到来对电力视频监控应用提出了新的要求,现有的电力视频监控系统基本只承担了远程录像机的作用,视频监控系统在主动预警方面的能力仍然没有体现,变电站仍然不够“智能”。基于卷积神经网络技术,先从现有的视频监控平台中提取出原始视频素材,利用视频云存储平台进行存储和video2pic工具进行数据清洗;然后将现场隐患行为进行分类分析并标记;最后通过特征提取、分类器模型训练和验证,实现对现有视频监控智能化升级。通过对视频大数据的挖掘实现对现场情况的实时智能预警分析,实现对变电站违章作业和营业厅不规范服务行为的自动挖掘、实时预警以及智能推送,摆脱对人工值守的依赖,在降低人力投入的同时提升电力生产安全管控能力和优质服务水平,使电力视频监控系统能充分发挥其“监”与“控”的作用。

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