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燃煤智慧电厂边缘计算电力AI专用视频识别芯片的设计分析 被引量：7
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作者 赵俊杰 杨如意 +3 位作者 张雄 于大鹏 张献堂 袁晓东 《能源科技》 2021年第5期41-47,共7页
基于28 nm基础FPGA芯片,写入自主研发的深度神经网络算法,形成FPGA智能芯片的设计过程,封装成“智能边缘物联网微算中心”,组成大规模分布式的边缘计算网络,以实现燃煤智慧电厂生产现场设备和人不安全状态的快速识别和大规模安全风险报... 基于28 nm基础FPGA芯片,写入自主研发的深度神经网络算法,形成FPGA智能芯片的设计过程,封装成“智能边缘物联网微算中心”,组成大规模分布式的边缘计算网络,以实现燃煤智慧电厂生产现场设备和人不安全状态的快速识别和大规模安全风险报警应用。结果表明:训练用于“跑冒滴漏”检测的全连接分类网络的改良新算法可支持芯片级的算力运算,还可解决原有技术在图像动态变化的情况下,检测速度慢及检测精度低的问题。电力工业专用AI视频芯片可降低人工智能数据中心的计算负载,使用边缘计算和云计算组合的方式,比单纯使用云计算能完成更多关键性业务,为全厂创造经济效益约147万元/a。 展开更多
关键词 智慧火电厂 边缘计算 摄像头物联网芯片 不安全场景识别 “跑冒滴漏”识别
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基于人工智能算法的智能视频识别燃煤火电厂跑冒滴漏 被引量：19
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作者 赵俊杰 陆海涛 +5 位作者 吴豪 杨如意 王利敏 王献文 刘强 胡勇 《神华科技》 2019年第9期40-44,共5页
针对燃煤火力发电站,基于大数据学习和深度神经网络,采用人工智能算法开发基于视频数据的AI识别预警系统,分析和识别生产现场常见的设备跑冒滴漏现象,及时、精准、自动推送报警,提高电力生产过程的安全风险管控和应急处置能力。结果表... 针对燃煤火力发电站,基于大数据学习和深度神经网络,采用人工智能算法开发基于视频数据的AI识别预警系统,分析和识别生产现场常见的设备跑冒滴漏现象,及时、精准、自动推送报警,提高电力生产过程的安全风险管控和应急处置能力。结果表明视频数据AI识别预警系统能够精准、快速地识别生产现场的跑冒滴漏,具有极强的推广和应用价值。系统采用的技术包括图像编码压缩技术、图像增强和复原技术、图像特征描述技术、深度学习网络框架和人工智能模型,采用两级处理方案。第一级采用快速预筛检处理算法,第二级采用大数据深度学习算法。视频数据AI识别预警系统的实施效果包括实现电厂和变电站等生产区域的全天候、全自主智能监控,精准有效地排查异常情况,减少人工排查可能的疏漏,有效降低劳动强度,降低电厂运维成本,提高安全巡检作业效率和管理自动化、智能化水平。 展开更多
关键词 燃煤火力发电 人工智能算法 跑冒滴漏视频识别 大数据深度学习 智能报警 安全风险管控
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