基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统技术方案

本发明专利技术公开了基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，属于电网调度技术领域，基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，包括图像识别终端和定向采集端，本发明专利技术通过设置区别数据提取修复大系统对采集目标图像进行智能预处理，预先提取出目标图像中的区别数据，使调度人员根据区别数据对目标图像进行更快速更准确地识别，同时将提取出的区别数据进行存储，当下次提取出相同或相似的区别数据时，调度人员即可根据已有的区别数据快速获取识别结果，减少不必要的识别工作；本发明专利技术通过手持采集端和定向采集端的结合使用，可以快速检测出导致目标图像存在区别差异的原因，从而快速获取图像识别结果。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统
本专利技术涉及电网调度
，更具体地说，涉及基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统。
技术介绍
图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。电网调度系统是电力系统运行的一个重要工作平台。在电力系统发展的初期，由于受到自动化、通信等技术的制约，调度员一般是通过电话等方式人工询问各个运行厂站的现场情况，以掌握系统的当前运行状态。当某条线路或者某个设备发生故障时，主要是依靠调度员的经验给出判断，进行故障处理。随着计算机技术、通信技术、数据库技术和电力系统分析理论的不断发展和完善，同时为了满足电网调度监视与控制的需要，逐渐在监控和数据采集系统的基础上增加了自动发电控制、经济调度、调度员培训模拟以及安全分析、状态估计、负荷预测等高级应用软件，电网调度运行工作从经验型阶段上升为分析型调度阶段，提高了电力系统运行的可靠性、稳定性和经济性。通过智能图像识别技术实现设备状态的自动判断，可以服务的方式与调度业务对接，成为调度操作及故障异常处置的辅助判断依据，提高了运行处置效率，提升了电网安全水平。例如对于开关刀闸的分合状态的判断，主要是对其分合指示牌和辅助接点来进行识别和判断。对分合指示牌的状态判断，只能通过图像这一种方式来实现，开关的分合指示牌的特征比较明显，主要是红色或绿色的底色，配上ON/OFF，分合之类的文字，由此，对开关的分合指示牌的图像识别算法也比较简单直接。但现有图像识别技术应用在电网调度中，也是通过人为的进行图像分析对比，效率低下，判断准确性也较低，而且，在图像识别技术中图像采集技术是基础，但影响图像采集的外界因素众多，图像的准确性直接影响到电网故障检测结果。
技术实现思路
1.要解决的技术问题针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，它通过设置区别数据提取修复大系统对采集目标图像进行智能预处理，预先提取出目标图像中的区别数据，使调度人员根据区别数据对目标图像进行更快速更准确地识别，同时将提取出的区别数据进行存储，当下次提取出相同或相似的区别数据时，调度人员即可根据已有的区别数据快速获取识别结果，减少不必要的识别工作；本专利技术通过手持采集端和定向采集端的结合使用，可以快速检测出导致目标图像存在区别差异的原因，从而快速获取图像识别结果。2.技术方案为解决上述问题，本专利技术采用如下的技术方案。基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，包括图像识别终端和定向采集端，所述图像识别终端包括图像传输系统、区别数据提取修复大系统和图像对比识别系统，所述图像传输系统与定向采集端无线连接，所述区别数据提取修复大系统包括区别图像提取模块，所述区别图像提取模块与图像传输系统连接，所述区别图像提取模块还连接有多数据传输模块和理想数据参考库，所述多数据传输模块连接有区别数据储存库，所述理想数据参考库连接有理想数据修复模块，所述理想数据修复模块与图像传输系统连接，所述多数据传输模块与图像对比识别系统连接，本专利技术通过设置区别数据提取修复大系统对采集目标图像进行智能预处理，预先提取出目标图像中的区别数据，使调度人员根据区别数据对目标图像进行更快速更准确地识别，同时将提取出的区别数据进行存储，当下次提取出相同或相似的区别数据时，调度人员即可根据已有的区别数据快速获取识别结果，减少不必要的识别工作。进一步的，还包括手持采集端，所述手持采集端包括手持摄像机，所述定向采集端包括定向摄像机，所述定向摄像机与手持摄像机通过蓝牙无线连接，本专利技术通过手持采集端和定向采集端的结合使用，可以快速检测出导致目标图像存在区别差异的原因(目标对象出现故障或是定向采集端所采集的图像不准确)，从而快速获取图像识别结果。进一步的，所述手持摄像机包括手柄，所述手柄的上端固定连接有控制器，所述控制器的上端固定连接有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆的上端固定连接有电动云台，所述电动云台的上端固定连接有移动摄像头。进一步的，所述控制器包括图像采集系统、定位系统和瞄准系统，所述图像采集系统和定位系统均与定向采集端连接，控制器起到设备连接、控制命令、数据传输等作用。进一步的，所述移动摄像头与图像采集系统连接，所述电动伸缩杆和电动云台均与瞄准系统连接，移动摄像头起到图像采集的作用，通过电动伸缩杆的升降和电动云台的旋转实现对移动摄像头的方向位置进行调节，方便移动摄像头进行图像采集。基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其调度方法为：S1、通过定向摄像机对目标对象进行图像采集，并将目标图像传输至图像识别终端；S2、所述图像传输系统将目标图像传输至区别数据提取修复系统，根据理想数据参考库内的参考图像，通过区别图像提取模块对目标图像中区别于参考图像的图像数据进行提取，得到区别数据图像；S3、所述多数据传输模块一方面将提取出的区别数据图像传输至区别数据存储库进行储存，另一方面将区别数据图像和目标图像一起传输至图像对比识别系统，使区别数据图像和目标图像在图像识别终端进行显示，调度人员结合区别数据图像可以快速并准确地对目标图像进行分析，分析结果有两种，结果一为目标图像与参考图像之间一致，结果二为目标图像与参考图像之间不一致。进一步的，S2中所述理想数据参考库内的参考图像为定向摄像机采集的初始正常运行状态下目标对象的图像，当后期改变电网的运行状态时，初始正常运行状态下采集的图像就失去了参照性，此时需要重新对运行状态进行图像采集，并通过理想数据修复模块将新采集的理想图像与原有的理想图像进行更换。进一步的，所述手持采集端在S3中出现结果二的情况下进行使用。进一步的，所述手持采集端的使用方法为：步骤一：关闭定向摄像机的图像采集过程，工作人员将手持摄像机和定向摄像机通过蓝牙连接；步骤二：手持手柄，启动电动云台调整移动摄像头的位置，通过移动摄像头先对目标对象进行图像采集，再次调整移动摄像头的位置，对定向摄像机进行图像采集，同时通过定位系统对定向摄像机的位置信息进行定位；步骤三：通过图像采集系统和定位系统将定向摄像机和目标对象的图像信息以及定向摄像机的位置信息均传输至定向摄像机，再通过定向摄像机传输至图像识别终端。3.有益效果相比于现有技术，本专利技术的优点在于：(1)本方案通过设置区别数据提取修复大系统对采集目标图像进行智能预处理，预先提取出目标图像中的区别数据，使调度人员根据区别数据对目标图像进行更快速更准确地识别，同时将提取出的区别数据进行存储，当下次提取出相同或相似的区别数据时，调度人员即可根据已有的区别数据快速获取识别结果，减少不必要的识别工作。(2)本方案还包括手持采集端，手持采集端包括手持摄像机，定向采集端包括定向摄像机，定向摄像机与手持摄像机通过蓝牙无线连接，本专利技术通过手持采集端和定向采集端的结合使用，可以快速检测出导致目标图像存在区别差异的原因(目标对象出现故障或是定向采集端所采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，包括图像识别终端和定向采集端，其特征在于：所述图像识别终端包括图像传输系统、区别数据提取修复大系统和图像对比识别系统，所述图像传输系统与定向采集端无线连接，所述区别数据提取修复大系统包括区别图像提取模块，所述区别图像提取模块与图像传输系统连接，所述区别图像提取模块还连接有多数据传输模块和理想数据参考库，所述多数据传输模块连接有区别数据储存库，所述理想数据参考库连接有理想数据修复模块，所述理想数据修复模块与图像传输系统连接，所述多数据传输模块与图像对比识别系统连接。/n

【技术特征摘要】
1.基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，包括图像识别终端和定向采集端，其特征在于：所述图像识别终端包括图像传输系统、区别数据提取修复大系统和图像对比识别系统，所述图像传输系统与定向采集端无线连接，所述区别数据提取修复大系统包括区别图像提取模块，所述区别图像提取模块与图像传输系统连接，所述区别图像提取模块还连接有多数据传输模块和理想数据参考库，所述多数据传输模块连接有区别数据储存库，所述理想数据参考库连接有理想数据修复模块，所述理想数据修复模块与图像传输系统连接，所述多数据传输模块与图像对比识别系统连接。


2.根据权利要求1所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：还包括手持采集端，所述手持采集端包括手持摄像机(2)，所述定向采集端包括定向摄像机(1)，所述定向摄像机(1)与手持摄像机(2)通过蓝牙无线连接。


3.根据权利要求2所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：所述手持摄像机(2)包括手柄(21)，所述手柄(21)的上端固定连接有控制器(22)，所述控制器(22)的上端固定连接有电动伸缩杆(23)，所述电动伸缩杆(23)的上端固定连接有电动云台(24)，所述电动云台(24)的上端固定连接有移动摄像头(25)。


4.根据权利要求3所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：所述控制器(22)包括图像采集系统、定位系统和瞄准系统，所述图像采集系统和定位系统均与定向采集端连接。


5.根据权利要求4所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：所述移动摄像头(25)与图像采集系统连接，所述电动伸缩杆(23)和电动云台(24)均与瞄准系统连接。


6.根据权利要求5所述的基于深度学习中图像识别技术的电网调度系统，其特征在于：其调度方法为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛敏辉，金皓纯，屈刚，吴鑫，王兴志，
申请(专利权)人：国家电网有限公司华东分部，
类型：发明
国别省市：上海;31