基于CNNs和红外热成像的电气检修智能保护头盔

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针对电气检修过程中检测效率低下、容易误判电气故障、现场作业监控不周全等诸多问题,结合运动识别检测算法及热成像技术,开发了一种电气检修人员智能保护头盔,实现了对人员作业状态的连续监测和对设备发热故障的检测与预警。该文利用标准发热源和工业测温仪,通过模拟实际工作状态对头盔各个功能进行测试。测试结果表明,智能保护头盔可在1 m距离上准确识别直径1 cm大小的发热源;可对30~120℃的物体进行自动测量,测量误差小于±1℃;可实现对人员静止、步行、跑步等五类型运动进行检测,识别准确率高于95%,为电气检修过程中的故障检测与预警提供了一种有效工具。
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