刀闸状态识别装置与方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种刀闸状态识别装置与方法，涉及电力行业调度领域。该刀闸状态识别装置与方法通过利用主成分分析网络算法对所述刀闸实时图像的目标区域进行特征提取；依据预先训练得到的支持向量机对提取到的特征进行分类，从而确定刀闸实时状态，并且从而使得对刀闸实时状态识别的精确度高，获得刀闸实时状态可靠性高，参考价值高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力行业调度领域，具体而言，涉及一种刀闸状态识别装置与方法。
技术介绍
随着国家电网公司智能电网建设的开展，现有配电网电力调度、数据校验和辅助决策不能完成支持精益化管理需求，某些以人工操作和确认为主的调度手段，容易产生错误以至发生安全事故。在智能变电站建设的大背景下，变电站内建设了视频辅助监控系统，实现了变电站内主要一次设备的远程监控，采用基于机器视觉的高级智能信息监测技术的应用有助于减少因人员疏忽带来的设备损失，降低操作人员安全风险。现有技术中的对刀闸实时状态分析为：将采集到的刀闸实时图像利用卷积神经网络的深度学习算法来进行图像特征分析。卷积神经网络算法从输入到输出有多层的网络结构，需要大量的多样性的数据样本，一旦数据样本不足，算法的优势便无法体现，反而如此深的网络结构很容易造成过拟合而无法获得高判别率。而在刀闸的实际所处环境中，无法获取足够的多样性的刀闸样本，并且刀闸样本间具有很强的同质性，这使得卷积神经网络的缺点将会被放大，从而使得对刀闸实时状态识别的精确度低，获得刀闸实时状态可靠性差，参考价值低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种刀闸状态识别装置与方法，以改善上述问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种刀闸状态识别装置，所述刀闸状态识别装置包括：信息收发单元，用于接收一图像采集装置发送的刀闸实时图像；目标区域识别单元，用于对刀闸实时图像的目标区域进行识别；图像特征提取单元，用于利用主成分分析网络算法对所述刀闸实时图像的目标区域进行特征提取；刀闸实时状态确定单元，用于依据预先训练得到的支持向量机对提取到的特征进行分类，从而确定刀闸实时状态。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种刀闸状态识别方法，所述刀闸状态识别方法包括：接收一图像采集装置发送的刀闸实时图像；对刀闸实时图像的目标区域进行识别；利用主成分分析网络算法对所述刀闸实时图像的目标区域进行特征提取；依据预先训练得到的支持向量机对提取到的特征进行分类，从而确定刀闸实时状态。与现有技术相比，本专利技术提供的一种刀闸状态识别装置与方法，通过利用主成分分析网络算法对所述刀闸实时图像的目标区域进行特征提取；依据预先训练得到的支持向量机对提取到的特征进行分类，从而确定刀闸实时状态，并且从而使得对刀闸实时状态识别的精确度高，获得刀闸实时状态可靠性高，参考价值高。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的服务器分别遥控终端、智能终端的交互示意图；图2为本专利技术实施例提供的服务器的结构框图；图3为本专利技术实施例提供的刀闸状态识别装置的功能模块示意图；图4为本专利技术实施例提供的图像特征提取单元的子单元示意图；图5为本专利技术实施例提供的刀闸状态识别方法的流程图；图6为本专利技术实施例提供的步骤504的具体步骤的流程图。图标：100-服务器；200-遥控终端；300-智能终端；101-刀闸状态识别装置；102-处理器；103-存储器；104-存储控制器；105-外设接口；301-信息收发单元；302-目标区域识别单元；303-图像特征提取单元；304-刀闸实时状态确定单元；305-判断单元；306-故障提示信息生成单元；401-第一去均值块矩阵获得子单元；402-第一特征矩阵获得子单元；403-第二去均值块矩阵获得子单元；404-第二特征矩阵获得子单元；405-哈希编码子单元；406-块扩展直方图特征获取子单元。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例所提供的刀闸状态识别装置与方法可应用于如图1所示的应用环境中。如图1所示，服务器100、遥控终端200以及智能终端300位于网络中，通过该网络服务器100、遥控终端200以及智能终端300进行数据交互。如图2所示，是所述服务器300的方框示意图。本专利技术实施例提出的刀闸状态识别装置与方法，提供了一种刀闸状态识别装置与方法，该刀闸状态识别装置与方法可适用于服务器100。该服务器100可以是，但不限于，网络服务器、数据库服务器、云端服务器等等。如图1所示，是所述服务器100的方框示意图。所述服务器100包括刀闸状态识别装置101、处理器102、存储器103、存储控制器104及外设接口105。所述存储器103、存储控制器104及处理器102，各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述光学遥感图像目标区域检测装置包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器103中或固化在所述服务器100的操作系统(operatingsystem，OS)中的软件功能模块。所述处理器102用于执行存储器103中存储的可执行模块，例如，所述光学遥感图像目标区域检测装置包括的软件功能模块或计算机程序。其中，存储器103可以是，但不限于，随机存取存储器103(RandomAccessMemory，RAM)，只读存储器103ReadOnlyMemory，ROM)，可编程只读存储器103(ProgrammableRead-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器103(ErasableProgrammableRead-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读存储器103(ElectricErasableProgrammableRead-OnlyMemory，EEPROM)等。其中，存储器103用于存储程序，所述处理器102在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本专利技术实施例任一实施例揭示的流过程定义的服务器100所执行的方法可以应用于处理器102中，或者由处理器102实现。处理器102可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器102可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种刀闸状态识别装置，其特征在于，所述刀闸状态识别装置包括：信息收发单元，用于接收一图像采集装置发送的刀闸实时图像；目标区域识别单元，用于对刀闸实时图像的目标区域进行识别；图像特征提取单元，用于利用主成分分析网络算法对所述刀闸实时图像的目标区域进行特征提取；刀闸实时状态确定单元，用于依据预先训练得到的支持向量机对提取到的特征进行分类，从而确定刀闸实时状态。

【技术特征摘要】
1.一种刀闸状态识别装置，其特征在于，所述刀闸状态识别装置包括：信息收发单元，用于接收一图像采集装置发送的刀闸实时图像；目标区域识别单元，用于对刀闸实时图像的目标区域进行识别；图像特征提取单元，用于利用主成分分析网络算法对所述刀闸实时图像的目标区域进行特征提取；刀闸实时状态确定单元，用于依据预先训练得到的支持向量机对提取到的特征进行分类，从而确定刀闸实时状态。2.根据权利要求1所述的刀闸状态识别装置，其特征在于，所述图像特征提取单元包括：第一去均值块矩阵获得子单元，用于对所述刀闸实时图像的目标区域的每个像素均进行块采样并去平均值获得第一层主成分分析映射的所有第一去均值块矩阵；第一特征矩阵获得子单元，用于对每个所述第一去均值块矩阵的协方差矩阵求取前X个主特征向量获得第一层主成分分析映射的第一滤波器，依据所述第一滤波器对所述刀闸实时图像的目标区域进行卷积处理，从而获得第一层主成分分析映射的第一特征矩阵；第二去均值块矩阵获得子单元，用于对每个所述第一特征矩阵进行块采样并去平均值，获得第二层主成分分析映射的第二去均值块矩阵；第二特征矩阵获得子单元，用于对每个所述第二去均值块矩阵的协方差矩阵求取前Y个主特征向量获得第二层主成分分析映射的第二滤波器，依据所述第二滤波器对第一层主成分分析映射的第一特征矩阵进行卷积处理，从而获得第二层主成分分析映射的第二特征矩阵；哈希编码子单元，用于对所述第二特征矩阵进行二值化处理并进行哈希编码；块扩展直方图特征提取子单元，用于对每个哈希编码后的第二特征矩阵均进行分块并统计将每个块内的直方图，连接所有块内的直方图从而提取所述刀闸实时图像的目标区域的块扩展直方图特征；所述刀闸实时状态确定单元用于依据预先训练得到的支持向量机对提取到的块扩展直方图特进行分类，从而确定刀闸实时状态。3.根据权利要求1所述的刀闸状态识别装置，其特征在于，所述信息收发单元还用于接收一遥控终端发送的调度指令，其中，所述调度指令包括有刀闸期望状态；所述刀闸状态识别装置还包括：判断单元，用于判断确定出的刀闸实时状态是否与刀闸期望状态一致；故障提示信息生成单元，用于若确定出的刀闸实时状态与刀闸期望状态不一致，生成故障提示信息。4.根据权利要求3所述的刀闸状态识别装置，其特征在于，所述信息收发单元还用于在接收一图像采集装置发送的刀闸实时图像的同时，接收所述图像采集装置发送的装置身份信息；所述信息收发单元还用于将所述故障提示信息发送至与所述装置身份信息关联的智能终端。5.根据权利要求1所述的刀闸状态识别装置，其特征在于，所述刀闸实时状态包括有分开状态、闭合状态以及接地状态。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：王志良，陈明芽，赵金，陈爽，
申请(专利权)人：四川华雁信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51