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一种具有身份识别功能的智能接地箱制造技术

技术编号:26224230 阅读:38 留言:0更新日期:2020-11-04 10:58
本发明专利技术公开了一种具有身份识别功能的智能接地箱,涉及电力输送技术领域,包括接地箱本体、身份识别模块、电缆头局放监测模块、防盗模块、防盗锁、图像/视频监测模块、报警模块、微机处理模块和电源模块;防盗模块开启使防盗锁锁止智能接地箱,关闭使防盗锁解锁智能接地箱;如果身份识别成功,关闭防盗模块,如果身份识别失败,由报警模块向后台发出警示信息;电缆头局放监测模块与微机处理模块连接;防盗模块与微机处理模块连接;图像/视频监测模块与微机处理模块连接;报警模块与微机处理模块连接,防盗锁锁止智能接地箱时,如果防盗锁被打开,由报警模块向后台发出警示信息。本发明专利技术所提供的智能接地箱实现了接地箱的安全防护及预警。

【技术实现步骤摘要】
一种具有身份识别功能的智能接地箱
本专利技术涉及电力输送
,具体涉及一种具有身份识别功能的智能接地箱。
技术介绍
接地箱是汇集高压接地电缆接地线的连接设备,目前大部份的接地箱摆放的位置离市区都比较远,而且都在人烟稀少的地方,并且,由于接地箱内具有众多,因此极易成为盗窃目标。同时,现有技术中接地箱由于缺少预警的相应措施,如果发生失窃,只能是在人工巡检时发现,不利于电力电缆的安全运行。
技术实现思路
为解决前述问题,本专利技术提供了一种具有身份识别功能的智能接地箱,以实现接地箱的安全防护及预警。为了达到上述目的,本专利技术采用如下技术方案:一种具有身份识别功能的智能接地箱,包括接地箱本体、身份识别模块、电缆头局放监测模块、防盗模块、防盗锁、图像/视频监测模块、报警模块、微机处理模块和电源模块;所述防盗模块控制所述防盗锁,所述防盗模块开启使所述防盗锁锁止所述智能接地箱,所述防盗模块关闭使所述防盗锁解除所述智能接地箱的锁止;所述防盗模块处于常开状态,使所述防盗锁保持所述智能接地箱锁止本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种具有身份识别功能的智能接地箱,其特征在于,所述具有身份识别功能的智能接地箱包括接地箱本体、身份识别模块、电缆头局放监测模块、防盗模块、防盗锁、图像/视频监测模块、报警模块、微机处理模块和电源模块;/n所述防盗模块控制所述防盗锁,所述防盗模块开启使所述防盗锁锁止所述智能接地箱,所述防盗模块关闭使所述防盗锁解除所述智能接地箱的锁止;/n所述防盗模块处于常开状态,使所述防盗锁保持所述智能接地箱锁止,所述身份识别模块进行身份识别,如果身份识别成功,对所述智能接地箱授权,关闭所述防盗模块,使所述防盗锁解除所述智能接地箱的锁止;如果身份识别失败,由所述报警模块向后台发出警示信息;/n所述电缆头局放...

【技术特征摘要】
1.一种具有身份识别功能的智能接地箱,其特征在于,所述具有身份识别功能的智能接地箱包括接地箱本体、身份识别模块、电缆头局放监测模块、防盗模块、防盗锁、图像/视频监测模块、报警模块、微机处理模块和电源模块;
所述防盗模块控制所述防盗锁,所述防盗模块开启使所述防盗锁锁止所述智能接地箱,所述防盗模块关闭使所述防盗锁解除所述智能接地箱的锁止;
所述防盗模块处于常开状态,使所述防盗锁保持所述智能接地箱锁止,所述身份识别模块进行身份识别,如果身份识别成功,对所述智能接地箱授权,关闭所述防盗模块,使所述防盗锁解除所述智能接地箱的锁止;如果身份识别失败,由所述报警模块向后台发出警示信息;
所述电缆头局放监测模块与微机处理模块连接;
所述防盗模块与微机处理模块连接;
所述图像/视频监测模块与微机处理模块连接;
所述报警模块与微机处理模块连接,所述防盗锁锁止所述智能接地箱时,如果所述防盗锁被打开,由所述报警模块向后台发出警示信息;
所述电源模块为所述身份识别模块、电缆头局放监测模块、防盗模块、图像/视频监测模块、报警模块和微机处理模块供电。


2.根据权利要求1所述智能接地箱,其特征在于,所述身份识别模块包括用以账号密码识别的账号密码识别子模块、用以指纹识别的指纹识别子模块和用以人脸识别的人脸识别子模块其中之一或其中之二或全部。


3.根据权利要求2所述智能接地箱,其特征在于,所述人脸识别子模块的业务架构包括样本标注、模型训练和模型应用;样本标注包括样本标注工具的使用、人脸区域检测样本标注和人脸特征点标定样本标注;模型训练包括人脸区域检测模型训练、人脸区域检测模型评估,人脸特征点标定模型训练、人脸特征点标定模型评估,人脸比对模型训练和人脸比对模型评估;模型应用包括实时视频采集、实时图像抓拍、实时人脸检测、实时人脸特征点标定、实时人脸特征点对齐、实时人脸比对、实时眨眼识别、实时张嘴识别。


4.根据权利要求3所述智能接地箱,其特征在于,所述人脸识别子模块的技术架构包括基础设施层、学习框架层、算法模型层和计算机视觉技术层;基础设施层包括CPU、GPU、云集算和大数据,GPU的开发框架是cuda;学习框架层包括计算机视觉相关的Opencv、Dlib、TensorFlow和Keras;算法模型层包括人脸区域检测算法模型,人脸特征点检测算法模型,人脸对齐算法模型、人脸验证算法...

【专利技术属性】
技术研发人员:缪加加倪晓璐杜文俊周铭权谢智翔孟庆铭刘国清周翀
申请(专利权)人:缪加加杭州巨骐信息科技股份有限公司杜文俊谢智翔刘国清浙江富禹信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:浙江;33

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