用于智能配电房的安全监测方法、系统、电子设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及安全监测技术领域，提供了一种用于智能配电房的安全监测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取不同区域的环境数据，当判断存在数值大于或等于预设阈值的异常环境数据时，获取该目标区域的位置信息，唤醒无线通信模块，将位置信息通过无线通信模块传输至移动终端设备，调取该目标区域的历史图像得到包括预设标记框的第一图像，判断预设标记框对应的预设身份类别是否都存在于预设名单，若存在异常身份类别则从拜访登记名单中查询是否存在异常身份类别，若不存在则将该异常身份类别传输至移动终端设备。本发明专利技术能够将该异常身份类别传输至移动终端设备，以供用户后续排查造成异常环境数据的原因时作为重点对象。象。象。

【技术实现步骤摘要】
用于智能配电房的安全监测方法、系统、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及安全监测
，尤其涉及一种用于智能配电房的安全监测方法、系统、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]配电房在整个电力系统中起着非常重要的作用，配电房中具有较多的线缆以及电气设备，线缆以及电气设备控制着大范围的电力系统，配电房的安全关系着电力系统的正常运行，配电房内电缆及电气设备的运行情况监测非常重要。
[0003]但是，目前大多数的安全监测系统只能够在监测到配电房出现例如冒烟或者着火等异常情况时通知相关人员，当需要判断造成该异常事件是否是人为故意的时候，往往需要人为查看监控来进行排查，不仅效果低，安全监测系统也无法提供相关帮助，因此如何提供一种既能够监测配电房的异常状况，又能协助后续排查造成异常事件的原因的安全监测方法成为了亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种用于智能配电房的安全监测方法、装置、电子设备及介质，旨在如何实现既能够智能监测配电房的异常状况，又能协助后续排查造成异常事件的原因。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种用于智能配电房的安全监测方法，该方法包括：获取步骤：实时获取不同区域的环境数据，判断是否存在数值大于或等于预设阈值的所述环境数据，当判断存在数值大于或等于预设阈值的异常环境数据时，对生成该异常环境数据的目标区域进行定位，获取该目标区域的位置信息；传输步骤：唤醒与移动终端设备连接并在正常情况下处于休眠状态的无线通信模块，将所述位置信息通过所述无线通信模块传输至所述移动终端设备；判断步骤：调取该目标区域的历史图像，将所述历史图像输入预先训练的身份类别识别模型，输出包括预设标记框的第一图像，每个所述标记框对应一种预设身份类别，判断所述预设标记框对应的预设身份类别是否都存在于预设名单中，若判断结果为所述第一图像中存在非预设名单的异常身份类别，则从拜访登记名单中查询是否存在所述异常身份类别，若不存在则该异常身份类别通过所述无线通信模块传输至移动终端设备，以供用户后续排查造成所述异常环境数据的原因时作为重点对象。
[0006]优选地，所述获取步骤还包括以下步骤：实时获取不同区域的图像，将每张所述图像输入所述身份类别识别模型，输出第一图像，判断所述第一图像中是否存在预设标记框，若不存在所述预设标记框则将该第一图像删除，并将包含所述预设标记框的第一图像按照不同区域进行分类存储至数据库。
[0007]优选地，所述身份类别识别模型的训练过程包括：
获取样本图像，利用第三方标记工具为每张样本图像标记唯一的预设标记框；将所述样本图像按照预设比例分成训练集和验证集，所述训练集中的样本图像数量大于所述验证集中的样本图像数量；将所述训练集中的样本图像输入所述身份类别识别模型进行训练，每隔预设周期使用所述验证集对所述身份类别识别模型进行验证，利用所述验证集中各样本图像与其对应的预设标记框对该身份类别识别模型的准确率进行验证；及当所述准确率大于预设阈值时，结束训练，得到所述身份类别识别模型。
[0008]优选地，该方法还包括以下步骤：当所有区域的所述环境数据均小于预设阈值时，将所述无线通信模块由唤醒状态转为休眠状态。
[0009]优选地，所述环境数据包括温度值、烟雾浓度值及噪音分贝值中的一种或多种。
[0010]优选地，当所述环境数据包括烟雾浓度值时，在“对生成该异常环境数据的目标区域进行定位，获取该目标区域的位置信息”步骤之后，该方法还包括以下步骤：控制预先设置的排烟风机启动。
[0011]为实现上述目的，本专利技术还进一步提供一种用于智能配电房的安全监测系统，所述用于智能配电房的安全监测系统包括：获取模块，用于实时获取不同区域的环境数据，判断是否存在数值大于或等于预设阈值的所述环境数据，当判断存在数值大于或等于预设阈值的异常环境数据时，对生成该异常环境数据的目标区域进行定位，获取该目标区域的位置信息；传输模块，用于唤醒与移动终端设备连接并在正常情况下处于休眠状态的无线通信模块，将所述位置信息通过所述无线通信模块传输至所述移动终端设备；判断模块，用于调取该目标区域的历史图像，将所述历史图像输入预先训练的身份类别识别模型，输出包括预设标记框的第一图像，每个所述标记框对应一种预设身份类别，判断所述预设标记框对应的预设身份类别是否都存在于预设名单中，若判断结果为所述第一图像中存在非预设名单的异常身份类别，则从拜访登记名单中查询是否存在所述异常身份类别，若不存在则该异常身份类别通过所述无线通信模块传输至移动终端设备，以供用户后续排查造成所述异常环境数据的原因时作为重点对象。
[0012]优选地，所述获取模块还用于实时获取不同区域的图像，将每张所述图像输入所述身份类别识别模型，输出第一图像，判断所述第一图像中是否存在预设标记框，若不存在所述预设标记框则将该第一图像删除，并将包含所述预设标记框的第一图像按照不同区域进行分类存储至数据库。
[0013]为实现上述目的，本专利技术还进一步提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储至少一个指令；及处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的用于智能配电房的安全监测方法。
[0014]为实现上述目的，本专利技术进一步提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有用于智能配电房的安全监测程序，所述用于智能配电房的安全监测程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的用于智能配电房的安全监测方法的步骤。
[0015]本专利技术提出的用于智能配电房的安全监测方法、装置、电子设备及介质，通过实时获取不同区域的环境数据，判断是否存在数值大于或等于预设阈值的所述环境数据，当判断存在数值大于或等于预设阈值的异常环境数据时，对生成该异常环境数据的目标区域进行定位，获取该目标区域的位置信息，唤醒与移动终端设备连接并在正常情况下处于休眠状态的无线通信模块，将所述位置信息通过所述无线通信模块传输至所述移动终端设备，调取该目标区域的历史图像，将所述历史图像输入预先训练的身份类别识别模型，输出包括预设标记框的第一图像，每个所述标记框对应一种预设身份类别，判断所述预设标记框对应的预设身份类别是否都存在于预设名单中，若判断结果为所述第一图像中存在非预设名单的异常身份类别，则从拜访登记名单中查询是否存在所述异常身份类别，若不存在则该异常身份类别通过所述无线通信模块传输至移动终端设备，以供用户后续排查造成所述异常环境数据的原因时作为重点对象。本专利技术能够将该异常身份类别通过无线通信模块传输至移动终端设备，以供用户后续排查造成异常环境数据的原因时作为重点对象。
附图说明
[0016]图1为本专利技术一实施例提供的实现用于智能配电房的安全监测方法的电子设备的内部结构示意图；图2为本专利技术一实施例提供的用于智能配电房的安全监测系统的模块示意图；图3为本专利技术一实施例提供的用于智能配电房的安全监测方法的流程示意图。
[0017]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参附图做进一步说明。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于智能配电房的安全监测方法，其特征在于，包括：获取步骤：实时获取不同区域的环境数据，判断是否存在数值大于或等于预设阈值的所述环境数据，当判断存在数值大于或等于预设阈值的异常环境数据时，对生成该异常环境数据的目标区域进行定位，获取该目标区域的位置信息；传输步骤：唤醒与移动终端设备连接并在正常情况下处于休眠状态的无线通信模块，将所述位置信息通过所述无线通信模块传输至所述移动终端设备；判断步骤：调取该目标区域的历史图像，将所述历史图像输入预先训练的身份类别识别模型，输出包括预设标记框的第一图像，每个所述标记框对应一种预设身份类别，判断所述预设标记框对应的预设身份类别是否都存在于预设名单中，若判断结果为所述第一图像中存在非预设名单的异常身份类别，则从拜访登记名单中查询是否存在所述异常身份类别，若不存在则将该异常身份类别通过所述无线通信模块传输至移动终端设备，以供用户后续排查造成所述异常环境数据的原因时作为重点对象。2.如权利要求1所述的用于智能配电房的安全监测方法，其特征在于，所述获取步骤还包括以下步骤：实时获取不同区域的图像，将每张所述图像输入所述身份类别识别模型，输出第一图像，判断所述第一图像中是否存在预设标记框，若不存在所述预设标记框则将该第一图像删除，并将包含所述预设标记框的第一图像按照不同区域进行分类存储至数据库。3.如权利要求2所述的用于智能配电房的安全监测方法，其特征在于，所述身份类别识别模型的训练过程包括：获取样本图像，利用第三方标记工具为每张样本图像标记唯一的预设标记框；将所述样本图像按照预设比例分成训练集和验证集，所述训练集中的样本图像数量大于所述验证集中的样本图像数量；将所述训练集中的样本图像输入所述身份类别识别模型进行训练，每隔预设周期使用所述验证集对所述身份类别识别模型进行验证，利用所述验证集中各样本图像与其对应的预设标记框对该身份类别识别模型的准确率进行验证；及当所述准确率大于预设阈值时，结束训练，得到所述身份类别识别模型。4.如权利要求1所述的用于智能配电房的安全监测方法，其特征在于，该方法还包括以下步骤：当所有区域的所述环境数据均小于预设阈值时，将所述无线通信模块由唤醒状态转为休眠状态。5.如权利要求1所述的用于智能配电房的安全监测方法，其特征在于，所述环境数据包括温度值、烟雾浓度值及噪音分贝值中的一种或多种。...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾博，
申请(专利权)人：广州耐奇电气科技有限公司，
类型：发明
国别省市：