内容简介：本书提出采用深度学习算法等人工智能技术手段，就地对发电厂工业电视系统的视频流数据进行分析获得机器视觉，通过机器视觉实现生产区域的智能感知和远程智能巡视，进而减少人工巡视工作量，提高巡视效果。本书结合生产实践，系统介绍了应用机器视觉感知电厂生产设备典型缺陷方法，生产区域视频监控观测点优化布置方案，构建基于机器视觉的电厂生产设备异常样本库的方法，应用机器视觉感知生产区域的漏油、漏水、烟雾、火焰、管道破损、零部件脱落等异常情况的技术方法。同时梳理了大型发电厂工业电视系统进行智能化升级改造的一揽子解决方案，为行业应用计算机和算法分析视频数据提供了有益借鉴。