基于人工智能算法的RPA机器人视频巡检异常监测方法

摘要

针对传统巡检方法无法满足巡检设备多与难度高的问题，研究设计了基于人工智能的机器人流程自动化配网巡检架构，并引入迁移学习，得到基于改进YOLOxs算法的视频巡检异常监测方法。研究结果表明，研究提出的算法在训练中仅需81次迭代就可稳定，损失值对应2.54;在消融实验中，与基础算法相比，其平均精度均值与单张图像异常检测时间分别提升3.48%与39.47%。在对比实验中，改You Only Look Once xs算法的平均精确率、召回率与F₁值均是最高的。上述结果说明研究提出的方法能实现电力设备异常时高效准确的判断，能有效解决智能配网巡检中存在的问题。

关键词

人工智能算法 / RPA机器人 / 智能巡检 / 异常监测 / YOLOxs算法