随着风电机组不断大型化并向海上发展，对于风电设备运行状态在线监测的需求更加迫切。视频监控直观明了，在风电机组机舱、异常人员进入、关键部位漏油、扭缆等异常状态监测方面具有优势，在风电领域逐渐得到推广应用。当前在风电机组上安装投运的视频监控系统主要依赖人工发现设备问题，效率低，异常状态漏检率高。本项技术是在风电机组视频监控系统的基础上，通过模块化软件对视频图像后续分析处理，实现异常状态自动识别报警，提高视频监控系统的监测功能。创新点：基于数字图像分析的机组异常状态特征提取、实现人员侵入、机舱着火、齿轮箱漏油、扭缆等自动识别及报警方法，可以明显改善风电机组视频监控系统的监测效果，提升风电机组的运行安全可靠性。技术指标：视频监控系统异常状态识别率超过99%。适用范围：风电机组视频监控系统，可以推广到视频监控系统的其它应用领域。