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在计算机视觉的应用过程中也会出现电力系统应用场景过于复杂、部署工作困难等问题。但随着技术的不断发展，计算机视觉和电力系统间的结合也会不断的完善，并且也会在更高层次的视觉系统（如3D 点云、VR 系统）中有更加广阔的发展前景。

1 计算机视觉技术相关概述

随着人工智能的不断普及，作为人工智能中重要分支的计算机视觉应用也越来越广泛。计算机视觉技术作为一种新兴技术，其基本原理就是用摄像头来充当“人眼”，用算法来代替“大脑”。计算机视觉技术作为人工智能系统中的重要组成部分，其核心就在于视觉，如何让计算机学会像人一样的去“看”是其本质，通过对大量图片的处理训练达到计算机系统的智能化，再配合各种摄像头和扫描设备就可以使计算机视觉技术在电力系统中代替人工[1]。

计算机视觉技术在40多年的发展历程中主要经历了四个阶段，这四个阶段分别是马尔计算视觉、主动和目的视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。其中David Marr 在1982年发表的《视觉》一书标志着计算机视觉学科的正式成立。计算机视觉的基本定义是指利用计算机系统和摄像设备的结合来达到人类视觉的功能，并对提取到的信息进行读取和处理，从而对特定目标物进行识别、判断和跟踪。其大致可以分为语义感知和几何属性两大部分，其中语义感知主要包括识别（Recognition）、检测（Detection）、分割（Segmentation）、检索（Retrieval）和分类（Classification）；……