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摘要：电力业务由于服务流程繁琐、响应速度慢或问题解决不及时等问题，导致处理速度较慢，因此设计一种基于图像多特征预训练视觉模型的电力业务场景多尺度监测方法。收集大量的图像数据，涵盖变电站、输电线路、配电房等关键设施。基于图像多特征预训练视觉模型，从这些图像中提取出关键的特征信息。设计多尺度监测算法，对提取的特征进行多尺度监测，实现对电力设施运行状态的实时监测和预警。实验结果表明，设计的基于图像多特征预训练视觉模型的电力业务场景多尺度监测方法在处理速度方面表现优异。对于所有6个电力业务场景实验样本，本文方法的最快处理速度为42 FPS，证明该方法在处理速度和性能方面均表现优秀，具有更高的实用性和效率。

关键词：图像；多特征；预训练；视觉；模型；电力；业务；场景；多尺度；监测；

中图分类号：TP311.5文献标识码：A

0引言

随着电力行业的快速发展，电力业务场景的监测与管理变得日益重要。电力业务场景涉及众多设备和系统，如用电信息采集系统、UIS系统、电能质量管理系统等[1]，这些系统的正常运转是保证电网安全稳定的关键。然而，传统的监测方法往往依赖于人工巡检和简单的图像处理技术，难以满足日益增长的监测需求。近年来，基于深度学习的计算机视觉技术在各个领域取得了显著进展，为电力业务场景的监测提供了新的解决方案。图像多特征预训练视觉模型作为其中的一种重要方法，能够通过学习大量的图像数据，提取出丰富的特征信息，实现对电力业务场景中各种设备和系统的准确监测。基于图像多特征预训练视觉模型的电力业务场景多尺度监测方法，旨在利用深度学习技术，结合多个业务系统的图像数据，实现对电力业务场景的全面、准确、实时监测。该方法不仅能够提取图像中的多种特征，还能够适应不同尺度和分辨率的监测需求。通过多尺度监测，可以更加全面地了解电力业务场景的运行状态，及时发现异常情况并进行预警，从而提高电力业务的安全性和可靠性。本文将详细介绍基于图像多特征预训练视觉模型的电力业务场景多尺度监测方法的基本原理、实现过程以及应用效果。通过该方法的应用，期望能够为电力行业的监测与管理提供更加高效、智能的解决方案，推动电力行业的持续发展。

1 收集电力业务场景中的图像数据

本次电力业务场景的图像数据收集工作，涵盖了五个关键的业务系统，它们分别是用电信息采集系统、UIS系统、电能质量管理系统、95598系统以及PMS系统[2]。这些系统在日常的电力业务运营中扮演着至关重要的角色，为电力业务的顺利运作提供了有力的数据支持。

1）用电信息采集系统主要关注的是中压停电的明细情况。通过该系统，能够及时获取到关于中压停电的详细信息，包括停电的时间、地点、原因等，为后续的监测和分析提供了重要的数据基础。

2）UIS系统则提供了关于配变台账总表、分支线路台账以及主线路台账的详细信息。这些数据有助于全面了解电网的构成和运行状态，从而更好地进行电力业务的监控和管理。

3）电能质量管理系统则主要关注中压注册用户和中压注册线段的电能质量情况。通过该系统，可以获取到关于电能质量的实时监测数据，包括电压、电流、频率等关键指标，从而及时发现并解决电能质量问题。

4）95598系统是一个面向广大电力用户的服务平台，主要提供停电信息查询等功能。通过该系统，用户可以方便地查询到停电的相关信息，包括停电的时间、范围、原因等，提高了用户服务的透明度和满意度。

5）PMS系统是一个集配网停电计划、送电信息反馈、故障停电信息以及抢修工单信息于一体的综合管理系统。该系统能够实现对电力业务的全面监控和管理，从而确保电力业务的顺利进行。

这些数据均从前台进行导出，保证了数据的实时性和准确性。通过收集和分析这些数据，可以更加全面地了解电力业务的运行情况，及时发现和解决潜在的问题，提高电力业务的安全性和可靠性。同时，这些数据也为后续图像多特征预训练视觉模型的训练和应用提供了丰富的数据资源。

2 基于图像多特征预训练视觉模型提取图像特征

图像多特征预训练视觉模型是通过利用大量的图像数据进行预训练，从而学习并提取图像中的多种特征表示。这种模型通常使用卷积神经网络（CNN）等深度学习结构，通过逐层进行卷积和池化操作，从原始图像中有效地提取出丰富的特征信息。

图像多特征预训练视觉模型在进行了一系列的图像数据采样后，可以达到更好的监控效果。将模型训练集划分为训练集、测试集和检验集[3]，该方法首先通过对训练集的加载来训练模型。对图像多特征预训练视觉模型的特征提取有多种不同的指标，因此会产生不同的结果，需要结合实际应用场景，选择有针对的指标进行提取才能得到更优的监测效果。本文选取准确率、召回率和平均准确率均值进行评估。

1）准确率：

监测结果中准确识别出目标与所测试的图片数量的比值。监测结果中两种情形为：记正确监测的样本数量为 ，错误监测的样本数量为 。则准确率 如式（1）所示。

为了找到每个待加工点的最优标度系数a。首先为a设定一个初始值，在第一次计数时，a的初值被设为0，当计算剩余的点时，a的起始值则是从前面已经算出的那个点上继承的。接着，平行计算当前点，以找到最大的权重因子C（a），并据此更新p。下一步，逐步放大或缩小a的值，直至得到C（a）的最优值，在这一点上，期望的结果是P的最终更新。

4实验

4.1实验准备

首先，针对本文提出的基于图像多特征预训练视觉模型的电力业务场景多尺度监测方法，将深入分析传感器类别、应用业务场景、检测目标和待测信息之间的关联信息。通过这一分析，将构建测点映射的基本关系，以便明确各个测点之间的对应关系。具体测点映射关系如下表所示。

选取6种电力业务场景为实验样本，数据集大小、标注类型都会根据实际情况进行选择和调整。如表2所示。

为了验证本文设计的基于图像多特征预训练视觉模型的电力业务场景多尺度监测方法优越性，选取文献[2]多尺度特征和多模型相融合的草原区牧畜遥感监测（方法1）和文献[4]城市绿地资源多尺度监测与评价方法探讨（方法1）进行对比，测试6个电力业务场景实验样本的处理速度，实验结果如表3所示。

4.2实验结果分析

对于所有6个电力业务场景实验样本，本文方法在处理速度上普遍高于方法1和方法2，最快为42 FPS。表明多尺度监测方法在处理电力业务场景图像时具有更高的效率。综上所述，通过对比三种方法在不同电力业务场景实验样本中的处理速度，可以得出结论，本文提出的基于图像多特征预训练视觉模型的多尺度监测方法在处理速度和性能方面均优于方法1和方法2，具有更高的实用性和效率。

结束语

综上所述，基于图像多特征预训练视觉模型的电力业务场景多尺度监测方法提供了一个全新的视角来监控和管理电力业务。通过深度学习和多尺度监测技术的结合，能够更加精准地捕捉电力业务场景中的细微变化，及时发现潜在问题。这不仅提高了电力业务的安全性和可靠性，也为电力行业的智能化升级提供了有力的技术支持。

参考文献：

[1]方旭源，金炜，符冉迪等.注意力机制下多尺度特征融合生成对抗网络的白天海雾监测[J].遥感学报，2023，27（12）：2736-2747.

[2]肖如林，高吉喜，刘爱军等.多尺度特征和多模型相融合的草原区牧畜遥感监测[J].遥感学报，2023，27（10）：2383-2394.

[3]朱若琳，蓝善祯，朱紫星.视觉-语言多模态预训练模型前沿进展[J].中国传媒大学学报（自然科学版），2023，30（01）：66-74.

[4]熊育久，赵少华，鄢春华等.城市绿地资源多尺度监测与评价方法探讨[J].国土资源遥感，2021，33（01）：54-62.

[5]邱南，顾玉宛，石林等.基于复合图文特征的视觉问答模型研究[J].计算机应用研究，2021，38（08）：2293-2298.

作者简介：陶俊（1982.03.10-）男，汉族，本科，中级工程师，研究方向：电力人工智能技术应用。