设备巡检、人员安全管理和流程数字化管理是风电资产运营管理的三个关键环节，随着风电行业的快速发展及资产规模的扩大，传统的风电资产运营管理方式缺点日益凸显：1）巡检质效低。传统风电场巡检主要依赖人工现场检查，巡检人员需逐个检查风电机组、变电站等设备，这种方式在风电场规模较大、设备分布较广时，耗费大量时间和人力，效率低下、漏检率高；2）人员安全意识薄弱。风电场工作区域广阔，设备分布分散，现场工作监督难度大，部分员工在无人监督时易抱有侥幸心理，不严格遵守安全操作规程；3）流程管理存在断层。各部门和人员间信息交流不畅，工作票信息不能及时共享，后续流程人员不了解工作票前期情况，难以提前准备，从而影响流转效率。

近年来，随着人工智能技术的持续创新与拓展，基于深度学习的计算机视觉技术在风电领域的应用也越来越多。为了提高风电资产运营管理的效率和智能化水平、增强风电场的安全性与可靠性，针对风电资产运营管理中巡检效率低、人员安全意识薄弱、工作票流转效率低的问题，本文提出了一种基于计算机视觉的技术架构，覆盖设备状态巡检、人员安全行为识别、工作票智能流转应用场景，旨在推动风电资产运营向数字化、智能化转型。

1.1计算机视觉技术

计算机视觉技术是人工智能领域的核心分支，利用计算机模拟人类视觉系统，对图像、视频等视觉信息进行采集、分析与理解，实现环境感知、目标判别等功能，广泛赋能工业监测、智能安防等场景。图像识别技术作为计算机视觉的核心应用，其工程应用闭环流程如图1所示，从图像采集与输入起步，经预处理增强质量、特征提取挖掘关键信息，进入模型训练学习阶段；训练后的模型实现分类或识别，结果经后处理（如去误检）输出，再部署到实际场景应用；最终通过监控迭代与更新，持续优化模型性能，形成从数据、模型、应用到迭代的完整闭环。

图1：图像识别工程应用闭环流程

目前风电资产运营管理的应用研究中，设备巡检方面，通常利用无人机、摄像头等采集设备的图像信息，利用缺陷识别、路径规划等技术自动识别设备的外观缺陷、线路故障等，实现对设备的远程巡检和实时监测。例如，张永贺等人^[1]通过无人机巡检结合改造后的深度卷积神经网络模型，可以快速发现风机叶片的裂纹，夏实秋等人^[2]探讨了视觉识别技术在线路绝缘等缺陷检测方面的应用，可以提高设备巡检的效率和准确性，降低人工巡检的成本和风险。人员操作与安全管理方面，在生产现场，通过摄像头对人员的操作行为进行实时监测，权淑娟^[3]设计的安全生产系统中融合了图像识别技术，通过场景联动识别人员是否佩戴安全帽、安全带等防护用品、是否进入危险区域等行为，对不安全行为及时发出预警和纠正，实现了生产环境的实时监控，提高生产现场的安全管理水平。在数字化流程管理方面，对于上述提到的工作票流转问题，可以通过工作票识别与共享填补人员与设备之间的管理断层，提高场站的数字化运营管理水平，相关的光学字符识别（OCR，Optical Character Recognition）技术发展比较成熟，但在工作票识别方面的应用不是很多。因此，本文综合考虑识别精度、识别速度和轻量化部署能力，根据场站设备巡检、人员行为识别和工作票识别等任务，基于YOLOv8n^[4]、PaddleOCR^[5]等计算机视觉技术，构建了一种风电资产运营管理架构，通过在风电资产运营管理项目中的应用效果验证了本文架构的有效性。

1.2 YOLOv8n算法

YOLOv8（You Only Look Once）系列算法中，YOLOv8n模型结构紧凑，资源利用率高且运行速度快，适合小目标检测和边缘端轻量化部署，所以本文选择该模型作为基线。YOLOv8n结构分为三大部分：主干网络（Backbone）、特征增强网络（Neck）和检测头（Head），Backbone引入了C2f用于特征融合增强，负责提取输入图像的多尺度特征，Neck负责融合来自Backbone不同阶段的特征图，Head采用解耦设计将分类与边界框回归任务分离，以加快模型收敛并提高边界框的回归精度。

图2：YOLOv8n网络结构

1.3 PaddleOCR算法

PaddleOCR是由百度研发、基于PaddlePaddle深度学习框架的开源OCR工具，支持多语言、性能高效且灵活易用。本文选用PP-OCR系列模型中的超轻量PP-OCRv4预训练权重模型，大小仅为14.6M，该模型包含文本检测模块、文本框矫正模块和文本识别模块，PP-OCRv4虽在通用场景表现优异，但其在风电工单识别中的版式适应性和专业术语支持等方面存在显著不足，导致后处理过程比较复杂，本文将在图3的pipeline基础上进行改进。

图3：PaddleOCR流程

2.1整体架构

本文围绕风电资产运营的设备、安全、流程三大核心监测对象，设计了风电资产运营管理的计算机视觉系统架构（见图4），架构分为采集场景、采集终端和视觉分析网关三层逻辑和YOLOv8n、PP-OCRv4两类核心模型，由于采集的图像数据规模巨大，算力竞争成为该系统架构的最突出问题，所以本架构在视觉分析网关层采用多模型容器化隔离部署，通过Kubernetes框架的资源配额进行算力分配，一方面利用负载均衡解决模型推理延迟飙升的问题，另一方面通过解耦设计实现各算法模型的独立升级。

图4：风电资产运营管理的计算机视觉系统架构

2.2硬件部署设计

为了实现风电资产运营    管理的计算机视觉应用落地，本文根据场站实际环境特点进行了硬件部署设计：

（1）风机叶片与塔筒缺陷识别：搭载高清工业相机（2000万像素）的叶片或塔筒巡检设备；

（2）齿轮箱漏油监测：风机机舱内部固定摄像头（红外与可见光双模式）；

（3）电气系统绝缘层监测：变电站/集电线路部署防爆工业级摄像头，聚焦开关柜、电缆头、绝缘子等关键部件；

（4）人员安全监测：风电场作业区（如升压站）、危险区域（如风机底部10米范围）部署智能球机（支持360°旋转、10倍光学变焦），实时捕捉人员行为；

（5）工单识别：运维人员移动端APP内置工单识别模块，支持纸质工作票拍照上传或电子票PDF导入。

3.1风电设备智能巡检

3.1.1 风机叶片与塔筒缺陷识别

风机叶片与塔筒的缺陷检测是风电设备运维的核心环节，传统人工巡检依赖高空作业，存在效率低、风险高等问题。通过无人机航拍或固定摄像头联动采集图像，结合YOLOv8n模型实现自动化检测：首先对采集的叶片和塔筒图像进行预处理（去噪、对比度增强、畸变校正等），强化裂纹、剥落等缺陷的边缘特征；随后利用模型的16×16尺度特征分支提取微裂纹的细节特征，通过加权特征金字塔机制提升对小目标的敏感度^[6]，实现对叶片和塔筒表面缺陷（腐蚀、裂纹剥落、起皮、变色、缺口等9个类别）的精准识别，对某风场43号机组的叶片识别结果如图5所示。

图5：叶片缺陷识别结果

3.1.2线路绝缘缺陷识别

对于风电场站中输变电线路的绝缘识别，可通过“可见光+红外”双光图像融合实现全面检测，可见光图像用于识别外观缺陷（绝缘层破损、接线端子松动），红外图像通过热像仪采集，利用普朗克辐射定律和斯蒂芬-玻尔兹曼定律计算温度分布：

其中E为物体表面辐射能量， 为发射率（绝缘子取0.85~0.95）， 为斯特藩-玻尔兹曼常数（5.67×10⁻⁸ W/m²·K⁴），T表示绝对温度（K）。

具体实施中，系统先对实时双光图像进行配准融合，通过深度学习模型提取绝缘层破损的纹理特征，同时将红外图像温度与标准阈值对比（如开关柜接头温度超过70℃即判定异常）。

3.2不安全行为识别

风电场人员安全管理需实时监测违规行为，计算机视觉技术通过智能球机采集现场图像，基于YOLOv8n模型实现风电场作业区及危险区域人员行为识别：首先对人员图像进行目标跟踪、姿态校正等预处理，通过通道注意力筛选安全帽颜色、安全带轮廓等关键特征通道，通过空间注意力抑制设备支架等背景干扰；随后利用模型对“未佩戴安全帽”、“闯入危险区”、“高空作业未系安全带”等行为进行分类识别。当识别到不安全行为时，系统按等级触发预警：一级预警（未戴安全帽）启动现场声光报警，二级预警（闯入危险区）推送信息至负责人手机，三级预警（带电违规操作）远程切断相关设备电源。

3.3工单识别

工作票是风电场作业许可凭证，但传统人工录入存在效率低、错误率高等问题。由于PP-OCRv4在工作票识别任务中存在固定位置的字段漏检问题（见图6-(c)），所以在文本检测网络的Neck层加入版式特征注意力模块^[7]，引导模型聚焦关键区域，并在识别结果输出后与本文构建的风电场术语字典进行相似度计算，对识别结果进行纠错。本研究将训练所得的模型部署在移动端APP上进行性能实测，结果显示，本模型可以快速、准确的识别风场工作票图像，能较好地应用于风电资产运营的数字化管理，与原始PP-OCRv4模型相比，识别准确率从81.2%提升至98.3%，返回结果时间小于1s，某风场工作票处理及对比结果见图6。

图6：某风场工作票识别结果对比

本文围绕风电资产运营管理的核心痛点，构建了以YOLOv8n、PaddleOCR等计算机视觉为技术底座的应用架构，实现了设备智能巡检、人员安全行为识别与工作票智能流转的全场景覆盖，系统性地解决了风电资产运营中的设备智能巡检、人员安全实时管控、流程数字化管理三大核心问题。未来需进一步优化复杂环境下的算法鲁棒性，推动与数字孪生、5G技术的结合，构建全流程智能化的风电资产运营管理体系，并将技术扩展至更多应用场景。

参考文献：

[1] 张永贺等. 基于深度学习的风机叶片缺陷识别[J]. 人工智能, 2024(03): 77-84.

[2] 夏实秋等. 计算机视觉技术在电力检修中的应用[J]. 电子技术, 2024, 53(8): 424-425.

[3] 权淑娟等. 基于时空关系的井下安全生产 AI图像识别系统的应用[J]. 煤矿机电, 2023, 44(2): 17-21.

[4] 曾永杰等. 改进YOLOv8算法在风机叶片缺陷检测上的应用[J]. 电子测量与仪器学报, 2023, 38(8): 26-35.

[5] 徐英卓等. 基于OCR的国家职业资格证书信息提取研究与应用[J]. 计算机应用, 2024(05): 10-14.

[6] Tan M, et al. EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020: 10781-10790.

[7] 谢海龙等. 基于复合注意力机制的文档版面分析算法[J], 西安邮电大学学报, 2025, 30(3): 103-110.

来源：《风能产业》2025.11 、《第十二届中国风电后市场交流合作大会论文集》

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