针对电缆隧道巡检环境的复杂性,巡检数据依赖于人工分析处理效率较低等问题,基于卷积神经网络实现电力设备状态识别和环境检测。基于Flask框架设计并开发了含数据获取、图像识别、实时监测、主动报警和报表生成等功能的电缆隧道智能巡检系统。该系统的应用,能有效提升电缆隧道巡检工作的效率,减缓了巡检人员的压力,降低了安全事故发生的概率。
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