高压电气设备的平稳运行是电力系统正常供电的可靠保证,随着国家对电网智能化要求的不断提高,实现对高压电气设备实时监测特别是设备故障的智能监测成为迫切需要。电气设备的主要故障是绝缘故障,引起的主因为设备的局部放电。通过监测设备的局部放电状况可以及时分析预判设备的绝缘故障,防止事故发生。因此,对局部放电监测系统进行研究具有重要的工程实际应用价值。本文主要设计了高压电气设备局部放电智能视频监测系统,利用计算机视觉与图像处理相关技术实现监控视频中放电目标的自动检测与视频段存储,并完成系统实现与测试。文中所采用的局部放电监控方式国内还没有人进行深入研究与系统实现,具有重要的尝试性研究价值。主要工作内容如下:分析了局部放电的产生原因与放电类型,并对放电现象进行了特征分析。制作完成了可以产生电晕放电、电弧放电与尖端放电的模拟放电装置,通过多种实验室模拟实验,得到大量的放电视频实验数据。课题中的监控系统要实现放电视频的实时检测与识别,因此,文中讨论分析了改进混合高斯算法与两种改进的三帧差分法。通过三种算法对多种放电类型视频的目标检测实验,在放电目标检测的实时处理速度与准确度之间进行衡量,确定采用结合Sobel边缘检测的三帧差分法作为目标检测算法。并通过文中算法确定了实际系统中所需要的摄像设备分辨率参数要求。以往视频监控系统中,监控视频不经过选择直接进行存储,使得系统因存储无关视频信息浪费了大量的存储空间。针对这一现象,文中提出了对应的解决办法。利用目标检测算法检测判别出视频中存在放电现象后,将含有放电现象的视频段进行截取与保存,而不含有放电现象的视频将被丢弃。通过这种选择性的存储方式,来有效降低系统硬盘存储空间所需容量,为工程实际系统节约成本,同时给工作人员的回放带来方便。最后,本文完成该局部放电智能视频监测系统软硬件实现,并对系统进行了实际测试。实验表明,本文设计的局部放电监测系统,可以完成电气设备局部放电视频的实时目标检测与识别,并能对放电视频段进行截取保存,达到了设计任务要求。