基于嵌入式技术的大型电气监控系统设计与实现

采用传统的人工定期巡检的方式进行电力设备状态检测,一旦待检测设备较多,将会耗费大量的人力成本,且无法保证检测的实时性与检测效率,无法满足电力设备安全运行的需要。提出基于嵌入式结合计算机视觉的电气设备状态监控系统设计方法。针对计算机采集到的原始图像进行中值滤波,在最大化降低噪声的同时,更好地保护图像中的电气设备的细节信息,对去噪后的电气设备图像进行边缘增强处理,获取锐化后的电气设备图像,依据马尔可夫随机场纹理分析法原理对电力设备图像进行纹理分析,通过与正常图像模板进行比较得出差异,实现对电力设备当前状态的识别与检测。实验结果表明,利用该方法进行电力设备状态检测,能够对检测结果进行自动识别与分析,极大地提高了检测效率。