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用于机器视觉替代人工值守1、固定资产、标识标牌工器具识别2、工人人脸、穿戴装备识别3、更加先进的视觉系统，对仪器仪表、表盘运行设备进行故障识别视觉电工，比人工更可靠，无死角、24小时无懈怠监控，达到减员增效的效果

在技术方面的创新点为针对电力领域应用的“多场景”问题，即将单一场景(源域) 下训练得到的模型应用至多场景(目标域)往往由于噪声分布、数据偏差等影响导致模型的性能受到很大影响。

本项目是基于人工智能分支机器视觉技术所开发的在电力场景下的创新应用平台。依托机器视觉的技术手段，对电力场所关键设备设施、人员、物品进行在线监测、智能分析与评估，保障电站安全生产，减少系统损耗，提升电力系统稳定性、提高效益，这是本项目的核心。

崔老师，男，博士，西北大学，计算机软件与理论，教育经历2012.09 - 2019.06 西北大学 计算机软件与理论 硕博连读2011.09 - 2012.07 西北大学 计算机软件与理论 推免硕士2007.09 - 2011.07 西北大学 软件工程 学士注: 在 2011 年一2012 年与 2015 年一2017 年分别在空军军医大学和美国佛罗里达大学生物医学工程学院联合培养任职时间任职企业所任职务2019 年至今山东海瑞智慧数据科技有限公司研发副总兼研发部主任

固定物品检测主要包含对灭火器、配电室专用工器具的识别检测，防止出现损坏或者丢失时不能及时处理，影响配电室的标准化建设及设备的安全运行。设备运行状态检测主要对开关柜上仪器仪表状态进行识别检测，一旦发现设备状态异常自动预警，实现 24 小时不间断实时监测。

预计融资金额 7500 万，融资形式为股权融资，出让 15%股份，用以投入生产制造基地，更大力度投入研发，建设各省分支机构