用于设备巡检的无人机安全态势感知方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于设备巡检的无人机安全态势感知方法及系统，属于网络安全技术领域。该方法包括：通过无人机搭载的摄像头获取设备的图像，并将图像上传至云端存储；对云端存储的图像创建巡检图像规则库；建立设备故障感知模型，对创建的巡检图像进行设备故障感知，实现对设备故障部位的定位。相应地，还提出了配套的用于设备巡检的无人机安全态势感知系统。利用本发明专利技术，能够对设备故障部位进行定位，从而保障设备系统安全稳定的运行。从而保障设备系统安全稳定的运行。从而保障设备系统安全稳定的运行。

【技术实现步骤摘要】
用于设备巡检的无人机安全态势感知方法及系统


[0001]本专利技术涉及网络安全

技术背景
[0002]为弥补设备安全防护的不足，安全态势感知技术受到了广泛的关注。通过全面把握安全状态及发展趋势，能够有效地评估威胁发生的可能性，实时监测攻击以缓解其造成的危害，与传统设备安全检测方式相结合，目的是对入侵行为进行主动防御，预先实现设备安全防护。
[0003]随着技术的不断发展，设备系统的稳定运行面临着越来越复杂的安全隐患，设备安全问题日益突出。设备一旦遭遇故障，就可能造成大范围的影响，不利于企业生产的顺利进行。具体来说，为了对设备安全问题进行妥善处理，更多地采取了安全态势感知方法，但是如何体现该方法的使用优势，值得思考。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于，提供一种用于设备巡检的无人机安全态势感知方法及系统，利用本专利技术，能够对设备故障部位进行定位，从而保障设备系统安全稳定的运行。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术所提供的一种用于设备巡检的无人机安全态势感知方法，该方法包括如下步骤：
[0006]通过无人机搭载的摄像头获取设备的图像，并将图像上传至云端存储；
[0007]对云端存储的图像创建巡检图像规则库；
[0008]建立设备故障感知模型，对创建的巡检图像进行设备故障感知，实现对设备故障部位的定位。
[0009]进一步，所述的通过无人机搭载的摄像头获取设备的图像，并将图像上传至云端存储，云端存储的图像与无人机拍摄的图像始终保持一致。
[0010]进一步，所述的对云端存储的图像创建巡检图像规则库，具体包括以下步骤：
[0011]通过对云端存储的图像进行清洗、分类和整理，得出图像的不同属性；
[0012]根据图像的不同属性，设置三个设备特征；
[0013]根据设备的三个特征，创建巡检图像规则库。
[0014]进一步，所述的三个设备特征包括设备类型、设备故障类型和设备故障等级。
[0015]进一步，所述的建立故障感知模型，具体包括以下步骤：
[0016]设置无人机初始化参数；
[0017]设置设备初始化参数；
[0018]建立设备故障感知模型；
[0019]定位设备故障部位。
[0020]进一步，所述的设置无人机初始化参数为无人机矩阵M以及对应的适应度矩阵OM为
[0021][0022]其中，n表示无人机数量，d表示维数大小。
[0023]进一步，所述的设置设备初始化参数为设备矩阵F以及对应的适应度矩阵OF为
[0024][0025]其中，n表示设备数量，d表示维数大小。
[0026]进一步，所述的建立设备故障感知模型，用一般三元组MFO＝(I,P,T)进行描述，具体包括以下步骤：
[0027]设置初始化函数
[0028]设置位置更新函数P：M
→
M；
[0029]设置满足停止飞行条件时的阈值函数T：M
→
{true,false}；
[0030]将I函数、P函数和T函数进行耦合处理。
[0031]进一步，所述的定位设备故障部位为用无人机的螺旋函数S来对飞行状态和位置更新进行确定
[0032]F
j
＝S(M
i
,F
j
)＝D
i
·
e
bt
·
cos(2πt)
[0033]其中，S表示无人机飞行时需要构建的螺旋函数，M
i
表示第i个无人机，F
j
表示第j个设备，D
i
表示第i个无人机到第j个设备的距离，即D
i
＝|F
j
‑
M
i
|，b表示对数螺旋线形状常数，t表示取值范围为[
‑
1,1]。
[0034]本专利技术还提供一种用于设备巡检的无人机安全态势感知系统，该系统包括有：
[0035]摄像头模块，通过无人机搭载的摄像头获取设备的图像；
[0036]云存储模块，将无人机拍摄的图像上传至云端存储和管理，对云端存储的图像创建巡检图像规则库；
[0037]故障感知模块，对创建的巡检图像进行设备故障感知，实现对设备故障部位的定位。
[0038]采用上述技术方案后，本专利技术与现有技术相比，能够对设备故障部位进行快速定位，有助于实现对故障设备的快速检修，从而保障设备系统安全稳定的运行。
附图说明
[0039]图1为本专利技术实施例所提供的一种用于设备巡检的无人机安全态势感知方法的流程图。
[0040]图2为本专利技术实施例所提供的一种用于设备巡检的无人机安全态势感知方法的巡检图像规则库创建的流程图。
[0041]图3为本专利技术实施例所提供的一种用于设备巡检的无人机安全态势感知方法的设备故障感知模型的流程图。
[0042]图4为本专利技术实施例所提供的一种用于设备巡检的无人机安全态势感知方法的设备故障部位定位的路径图。
[0043]图5为本专利技术实施例所提供的一种用于设备巡检的无人机安全态势感知系统的结构示意图。
具体实施例
[0044]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不是本专利技术的限定。
[0045]图1为本专利技术实施例所提供的一种用于设备巡检的无人机安全态势感知方法的流程图，该方法包括：
[0046]步骤S100，通过无人机搭载的摄像头获取设备的图像，并将图像上传至云端存储。
[0047]云端存储的图像与无人机拍摄的图像始终保持一致，包括对旋转、尺度和亮度保持不变，对视角、仿射和噪声保持稳定性。
[0048]进一步，在进行无人机拍摄时，通常采用前视、后视、下视、左视、右视和上视六个方向的摄像头采集设备的图像。在本专利技术实施例中，采用前视的拍摄方式进行拍摄，使得拍摄的设备图像条件相同。
[0049]步骤S200，对云端存储的图像创建巡检图像规则库。
[0050]图2为本专利技术实施例所提供的一种用于设备巡检的无人机安全态势感知方法的巡检图像规则库创建的流程图，对云端存储的图像创建巡检图像规则库又可包括以下步骤：
[0051]步骤S210，通过对云端存储的图像进行清洗、分类和整理，得出图像的不同属性；
[0052]步骤S220，根据图像的不同属性，设置三个设备特征；
[0053]步骤S230，根据设备的三个特征，创建巡检图像规则库。
[0054]进一步地，根据设备的三个特征，创建巡检图像规则库，又可包括以下步骤：
[0055]步骤S231，根据巡检图像规则库的第一级特征，对无人机拍摄的图像进行识别，确定设备类型；
[0056]步骤S232，根据巡检图像规则库的第二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于设备巡检的无人机安全态势感知方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：通过无人机搭载的摄像头获取设备的图像，并将图像上传至云端存储；对云端存储的图像创建巡检图像规则库；建立设备故障感知模型，对创建的巡检图像进行设备故障感知，实现对设备故障部位的定位。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的通过无人机搭载的摄像头获取设备的图像，并将图像上传至云端存储，云端存储的图像与无人机拍摄的图像始终保持一致。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对云端存储的图像创建巡检图像规则库，具体包括以下步骤：通过对云端存储的图像进行清洗、分类和整理，得出图像的不同属性；根据图像的不同属性，设置三个设备特征；根据设备的三个特征，创建巡检图像规则库。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的三个设备特征包括设备类型、设备故障类型和设备故障等级。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的建立故障感知模型，具体包括以下步骤：设置无人机初始化参数；设置设备初始化参数；建立设备故障感知模型；定位设备故障部位。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的设置无人机初始化参数为无人机矩阵M以及对应的适应度矩阵OM为其中，n表示无人机数量，d表示维数大小。7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的设置设备初始化参数为设备矩阵F以及对应的适应度矩阵OF为其中，n表示设备数量，d表示维数大小。8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的建立设备故障感知模型，用一般三元组MFO＝(I...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨腾霄，李晓翔，
申请(专利权)人：上海纽盾科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：