摘要：智能设备自动化巡检可以辅助或替代传统的人工巡检，大大提高了巡检的效率。通过使用AI图像识别技术，设备能够自动进行巡检和故障诊断，无需人工逐一检查设备状态。这减少了人力成本和巡检所需的时间，同时可以实现更快速的故障发现和处理。AI图像识别技术可以通过训练模型来自动识别设备的运行状态和故障情况。相较于人工巡检存在主观判断和漏检的风险，智能设备自动化巡检能够提供更准确的结果。它可以基于丰富的训练数据和算法进行分析，快速准确地识别设备的异常状态，有助于及早发现潜在故障，并采取相应的维护措施。

关键词：图像视频；联动设备；智能巡检

1基于AI图像识别技术的智能设备自动化巡检研究

基于AI图像识别技术的智能设备自动化巡检是一种将人工智能技术应用于设备巡检和故障诊断的研究方向。其主要目标是利用计算机视觉和图像识别算法，让智能设备能够自动检测、分析和判断设备运行状态，快速识别故障，并提供相应的报告和建议。

1.1图像采集

智能设备需要配备相应的摄像头或传感器，能够实时采集设备的图像或视频数据。这些数据可以包括设备表面的照片、红外图像、热成像图等。

1.2图像处理和特征提取

采集到的图像数据需要经过图像处理和特征提取的过程，以提取出有用的信息和特征。常用的图像处理技术包括滤波、边缘检测、颜色分析等，而特征提取可以通过机器学习算法进行，例如卷积神经网络（CNN）可以提取出图像中的纹理、形状、颜色等特征。

1.3图像识别和故障诊断

基于先前提取的图像特征，采用机器学习和深度学习的方法训练模型，使其能够自动识别设备的运行状态和故障情况。这些模型可以根据事先标注好的训练数据进行训练，并基于监督学习或无监督学习的方法进行分类或聚类。

1.4故障报告和维护建议

一旦智能设备识别出设备故障或异常，它可以生成相应的报告和维护建议。这些报告可以提供详细的故障描述、可能的原因分析和建议的修复措施，从而帮助操作员或维护人员进行快速的故障排除和维修。

智能设备自动化巡检的研究需要综合应用计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习和深度学习等相关技术。它可以提高设备巡检的效率和准确性，减少人力成本和时间成本，并在设备故障检测和维护中起到重要的辅助作用。不过，该技术的应用仍需面临一些挑战，如图像质量、多样性的设备类型和工况、故障识别的可靠性等，需要进一步的研究和优化。基于5G通信技术的支撑，研究智能化在安全管理中的辅助应用。通过配备边缘分析摄像头，实现智能设备巡检，完成检测难度大，环境恶劣，地形复杂场景下人工安全巡检工作的机器替代。

2基于AI图像识别技术的智能设备自动化巡检应用

2.1实现智能风险识别和预警

通过配备边缘分析模块的摄像头，可以实现智能风险识别和预警系统。这样的系统可以通过图像识别和分析来检测并预警各种潜在的危险源，例如火焰、烟雾、人员未佩戴安全帽和反光背心等情况。摄像头会实时采集场景中的图像或视频数据。摄像头上的边缘分析模块会对采集到的图像数据进行实时处理。该模块可以使用预训练的机器学习或深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），用于图像分割、目标检测和分类等任务。这些算法可以提取出图像中的危险源，并进行分类和识别。边缘分析模块将运行训练好的模型，对图像进行识别和分析，并判断其中是否存在危险源，如火焰、烟雾、未佩戴安全帽和反光背心的人员等。一旦边缘分析模块识别出危险源，系统可以立即触发预警和报警机制。这可以通过声音、光线、警报或即时通知等方式实现，以向相关人员发出警示，促使他们采取必要的行动和应对措施。该系统可以广泛应用于工业、建筑、能源、交通等领域，以提前发现潜在危险和避免事故的发生。例如，在工业场所中，通过监测火焰或烟雾可以及早预警火灾风险；在建筑工地上，通过识别未佩戴安全帽和反光背心的人员，可以提醒工人确保个人安全；在交通管控中，通过识别交通违规行为，可以减少交通事故的发生。

2.2实现智能化辅助巡检

远程控制和轨迹设定：使用智能巡检设备和相关的无人机、机器人等辅助设备，可以通过远程控制和轨迹设定来实现智能化的巡检辅助。操作员可以通过遥控设备，控制无人机或机器人在检测难度大、环境恶劣、地形复杂的场景中执行巡检任务。通过设定事先规划好的巡检路径和轨迹，可以确保覆盖所有需要检查的区域，并减少人力巡检的需求。

这种智能化辅助巡检能够帮助检测人员在危险环境中进行巡检工作，如高处、狭窄空间、有风险、有毒污染等场景。操作员可以通过实时监控设备的视频图像来实现对环境和设备状态的实时观察，减少巡检过程中的风险和不便。

智能视频分析和记录：通过智能视频分析技术，可以对巡检过程中收集到的图像和视频进行实时分析，判断检查结果是否合格。这需要使用计算机视觉和图像处理领域的技术，如图像识别、目标检测和特征提取等方法。智能视频分析可以自动检测和识别设备、构件、缺陷、异常等，根据预先定义好的巡检标准和规约，判断巡检结果的合格性并生成相应的记录留痕。这种记录留痕可以包括图像、视频、时间戳、位置等信息，便于后续审查、分析和维护记录。

通过智能化辅助巡检，可以提高巡检的效率、准确性和安全性。它可以替代传统的人工巡检方式，特别适用于检测难度大、环境恶劣和地形复杂的场景。智能视频分析可以减少人工巡检中的主观判断和漏检风险，提供更可靠和客观的记录。这种智能化辅助巡检系统在工业、建筑、能源和交通等领域都有广泛的应用前景。

结束语

总之，基于AI图像识别技术的智能设备自动化巡检可以提高巡检的效率、准确性和安全性。它在工业制造、电力领域、建筑工程、交通运输等领域中有广泛的应用，并有助于提升设备运行的稳定性和生产效率。

参考文献：

[1]基于视讯技术的智能巡检系统. 肖春琦；夏水英；黄娜；肖路；伍晓东.上海电机学院学报，2016

[2]基于智能联动技术辅助系统研究. 肖安南；张城玮；卜祥东.科技视界，2015

[3]远程状态监控系统的提升与改进. 张静.信息系统工程，2015

[4]基于视频监控的智能巡检系统研究. 李志海；张荣华；张天兵；余癉；鲁伟.计算机技术与发展，2014

（作者单位：中建电子信息技术有限公司）