随着工业自动化程度的不断提高，巡检机器人已经成为工业设备维护、安全监测的重要利器。然而，传统的巡检机器人在巡检过程中只能对固定的设备进行静态监测，对于一些动态状态的设备，比如闸刀开关状态的识别，传统的巡检方法显然已经无法满足实际需求。因此，如何利用人工智能技术来实现闸刀状态的动态识别，成为了当前研究的热点之一。 为了解决这一难题，我们提出了一种基于AI算法的闸刀状态识别技术，可以与巡检机器人配合，实现对闸刀状态的实时监测和动态识别。该技术利用AI算法进行图像识别和分析，将闸刀的不同状态通过摄像头实时拍摄的图像进行识别，并及时反馈给巡检机器人进行处理。其关键技术包括图像预处理、特征提取、数据训...