该研究专注于基于计算机视觉的智能巡检系统开发，利用深度学习算法赋予机器人自主检测与异常识别能力。系统采用YOLOv5改进模型实现变电站设备的多目标检测，通过迁移学习在自制数据集上达到98.3%的检测准确率。创新性地融合光流法与DeepSORT算法，解决复杂背景下设备跟踪的ID跳变问题，跟踪成功率提升至94.7%。针对变压器油位计、避雷器等关键设备开发专用检测模块，采用U-Net网络实现指针式仪表的精确读数，误差控制在±1.5%以内。异常检测系统集成时空上下文分析，能识别设备发热（基于红外图像）、绝缘子破裂等20类缺陷，平均召回率达89.6%。部署方案采用边缘计算架构，巡检机器人搭载NVIDIA Jetson AGX Xavier处理器，通过5G网络回传结构化数据，关键异常实时推送至运维APP。系统构建了设备全生命周期健康档案，自动生成巡检报告并推荐处置方案。实际应用中单台机器人日均检测设备300+个，较人工巡检效率提升6倍，误报率低于0.5%，已成功应用于12个智能变电站，相关技术形成3项发明专利，并获省部级电力创新奖项。
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