基于智能设备拍摄测温图像的热用户室温测量方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于智能设备拍摄测温图像的热用户室温测量方法，包括：热用户在预设的不同时间段内通过室温测量装置实时获取不同室温测量位置的室温测量值；采用智能终端装置分别对多个室温测量值进行图像采集后通过通信模块发送至室温监测上位机，并按照预设规则生成激励结果以鼓励用户进行室温测量；室温监测上位机对实时获取的室温图像进行预处理、图像分割和标签提取后，输入至构建的卷积神经网络模型中进行图像识别，判别图像上热用户的室温测量位置有效性和识别相应的室温测量值。本发明专利技术不需要跑到用户家里进行室温测量，减少现有无线室温采集产生的通讯费用，还能够保证测量位置的有效，为热网调度提供可靠的室温数据，节省运行成本。节省运行成本。节省运行成本。

【技术实现步骤摘要】
基于智能设备拍摄测温图像的热用户室温测量方法及系统


[0001]本专利技术属于智慧供热室温测量
，具体涉及一种基于智能设备拍摄测温图像的热用户室温测量方法及系统。

技术介绍

[0002]在热力行业中，一到集中供暖期，就要产生不少供暖矛盾，热力公司想节约成本省钱，住户经常埋怨室内温度不达标，要求测温。目前众多的物业公司和热力公司在供热期间按温度采集靠人工上门测量方式，需要跑很多路，工作量大，数据不及时。
[0003]在集中供暖领域中，无线室温采集是近些年来兴起的测温方式。随着计算机技术、电子技术和通讯技术的不断发展，各个行业的自动化进程正在逐渐加快，以至于在温度采集中对数据采集的实时性、可靠性、信息量提出了更高的要求。用户室温无线测量的优势是以在无法布线的现有楼宇之间，集中监控多路环境温度，控制空调和暖气，达到节能增效的目的。热力公司通过参考温度数据来进行能量调节，以保证供热质量，同时节约能源。
[0004]然而，无线室温监测仪是利用无线公网进行数据传输，大量的无线室温监测仪必然会产生大量的通讯费用，这种通讯成本困惑着热力企业，也限制了无线室温监测仪的大量采用；另外还有电话线测温，GPRS方式测温等，这两种方式都存在各自的弊端，电话线测温表需要占用用户家的电话，给用户日常生活带来不便，GPRS方式测温，需要借助中国移动的GPRS网络，通过流量计费，给用户的后续维护带来不便；而且，对供热温度进行测量，应当在门窗正常关闭一小时以上的情况下，将室温计量器具置于被测房间中央距离地面一米处，计量器具的稳定读数为实际供热温度，然而一些恶意用户会在门口、窗户边、冰箱或者其他异常位置采集室内温度，造成室温数据非法无效且损害热力公司的利益。
[0005]基于上述技术问题，需要设计一种新的基于智能设备拍摄测温图像的热用户室温测量方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种基于智能设备拍摄测温图像的热用户室温测量方法及系统，提高室温测量的可靠性，为热网调度提供详细可靠的供热效果数据，减少现有无线室温采集产生的通讯费用，实现热网经济运行。
[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于智能设备拍摄测温图像的热用户室温测量方法，它包括：
[0008]步骤S1，热用户在预设的不同时间段内通过室温测量装置实时获取不同室温测量位置的室温测量值；
[0009]步骤S2，采用智能终端装置分别对多个室温测量值进行图像采集后通过通信模块发送至室温监测上位机，并按照预设规则生成激励结果以鼓励用户进行室温测量；
[0010]步骤S3，所述室温监测上位机对实时获取的室温图像进行预处理、图像分割和标签提取后，输入至构建的卷积神经网络模型中进行图像识别，判别图像上热用户的室温测
量位置有效性并识别相应的室温测量值。
[0011]进一步，所述步骤S1具体包括：
[0012]对同一小区的热用户选取一天内早中晚不同测温时刻为第一时间段T1、第二时间段T2和第三时间段T3，表示为T＝[T1,T2,T3]；
[0013]热用户选取至少一个有效的室温测量位置，表示为M＝[M1,M2,
…
,M
i
]，i≥1；
[0014]通过室温测量装置在每一时间段内分别对不同室温测量位置进行室温测量获取相应的室温测量值，分别表示为和
[0015]进一步，所述步骤S2中，采用智能终端装置分别对多个室温测量值进行图像采集后通过通信模块发送至室温监测上位机，并按照预设规则生成激励结果以鼓励用户进行室温测量具体包括：
[0016]智能终端装置通过其摄像单元分别对第一时间段t1内不同室温测量位置的室温测量值第二时间段t2内不同室温测量位置的室温测量值和第三时间段t3内不同室温测量位置的室温测量值进行拍摄获取原始室温图像数据集，并在对应的时间段内依次发送至室温监测上位机；
[0017]其中，当热用户在预设的第一时间段T1内、第二时间段T2内和第三时间段T3内依次上传完成对应的室温图像数据时，按照预设规则生成激励结果以鼓励用户，所述预设规则是:参考微信平台的红包生成机制生成电子红包；或者预设奖品清单，以抽奖的方式随机生成奖品。
[0018]进一步，所述步骤S3中，所述室温监测上位机对获取的原始室温图像数据集进行预处理包括：
[0019]通过采集和量化，将图像信号转换成数字信号；
[0020]通过灰度矫正、灰度变换对室温图像进行图像增强；
[0021]通过局部平滑、双边滤波方法对室温图像进行图像去噪与平滑；
[0022]对室温图像数据集依次进行图像裁剪、标准化处理和归一化处理；
[0023]所述图像标准化处理的运算公式采用：μ为图像的均值、x为图像矩阵、σ为标准方差、p为图像的像素数。
[0024]进一步，所述步骤S3中的图像分割，具体包括：
[0025]对预处理后的输入室温图像计算均值、方差和灰度值后，根据图像的均值和方差计算获得二值化分割的最佳阈值，将灰度值大于最佳阈值的图像中的所有像素点均标记为目标区域，将灰度值小于最佳阈值的图像中的所有像素点均标记为背景区域，采用的计算公式为：
[0026][0027]式中，背景区域用0表示，目标区域用1表示，F(I,J)代表输入室温图像，G(I,J)代表输出室温图像，像素以i,j表示，输入室温图像的灰度值用f(i,j)表示，输出图像灰度值用g(i,j)表示，最佳阈值用T表示。
[0028]进一步，所述图像分割还包括，对所述图像的目标区域进行图像字符和空间位置分割，具体包括：
[0029]采用深度学习图像算法构建用于识别输入室温图像的图像字符识别模型和空间位置模型；
[0030]通过检测算法对室温图像进行字符区域和非字符区域的检测定位获得室温字符区域和非字符区域，并分别设定滑动窗口的大小；
[0031]将滑动窗口在所述室温字符区域内从左向右进行滑动遍历形成系列窗口，并将窗口内的图像区域输入至所述图像字符识别模型，判断窗口内是否包括单个字符的概率，再针对系列窗口及其对应的字符概率进行优化处理，保留的窗口为室温图像中的字符；
[0032]将滑动窗口在所述图像非字符区域内从左向右进行滑动遍历形成系列窗口，并将窗口内的图像区域输入至所述空间位置模型，根据预先建立的二维图像位置节点信息库判断窗口内是否包括多个位置节点，保留的窗口为室温图像中的测量空间位置。
[0033]进一步，所述步骤S3中的标签提取，具体包括：
[0034]将所述室温图像中的多张分割出来的字符图像和空间位置图像作为待提取图像集，通过采用卷积神经网络中的卷积层提取每一待提取图像的卷积特征图；
[0035]在卷积神经网络中的特征映射层中，对每一卷积特征图设定多个提取区域，将每个提取区域的区域类别和区域信息作为各自的区域标签；所述区域类别包括室温测量装置区域、室温数据区域和室温测量位置区域，所述区域信息至少包括数字字符信息和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能设备拍摄测温图像的热用户室温测量方法，其特征在于，它包括：步骤S1、热用户在预设的不同时间段内通过室温测量装置实时获取不同室温测量位置的室温测量值；步骤S2、采用智能终端装置分别对多个室温测量值进行图像采集后通过通信模块发送至室温监测上位机，并按照预设规则生成激励结果以鼓励用户进行室温测量；步骤S3、所述室温监测上位机对实时获取的室温图像进行预处理、图像分割和标签提取后，输入至构建的卷积神经网络模型中进行图像识别，判别图像上热用户的室温测量位置有效性并识别相应的室温测量值。2.根据权利要求1所述的供热系统热用户室温测量方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述热用户在预设的不同时间段内通过室温测量装置实时获取不同室温测量位置的室温测量值，包括如下步骤：对同一小区的热用户选取一天内早中晚不同的测温时间段，设早晨测温时间段为第一时间段t1、中午测温时间段为第二时间段t2、晚上测温时间段为第三时间段t3，表示为t＝[t1,t2,t3]；热用户选取至少一个有效的室温测量位置，表示为M＝[M1,M2,
…
,M
i
]，i≥1；通过室温测量装置在每一时间段内分别对不同室温测量位置进行室温测量获取相应的室温测量值，分别表示为和3.根据权利要求2所述的供热系统热用户室温测量方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述采用智能终端装置分别对多个室温测量值进行图像采集后通过通信模块发送至室温监测上位机，并按照预设规则生成激励结果以鼓励用户进行室温测量，包括如下步骤：智能终端装置通过其摄像单元分别对第一时间段t1内不同室温测量位置的室温测量值第二时间段t2内不同室温测量位置的室温测量值和第三时间段t3内不同室温测量位置的室温测量值进行拍摄获取原始室温图像数据集，并在对应的时间段内依次发送至室温监测上位机；其中，当热用户在预设的第一时间段t1内、第二时间段t2内和第三时间段t3内依次上传完成对应的室温图像数据时，按照预设规则生成激励结果以鼓励用户。4.根据权利要求1所述的供热系统热用户室温测量方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述室温监测上位机对实时获取的室温图像进行预处理，包括如下步骤：通过采集和量化，将图像信号转换成数字信号；通过灰度矫正、灰度变换对室温图像进行图像增强；通过局部平滑、双边滤波方法对室温图像进行图像去噪与平滑；对室温图像数据集依次进行图像裁剪、标准化处理和归一化处理；
所述图像标准化处理的运算公式采用：μ为图像的均值、x为图像矩阵、σ为标准方差、p为图像的像素数。5.根据权利要求1所述的供热系统热用户室温测量方法，其特征在于，所述步骤S3中的图像分割包括如下步骤：对预处理后的输入室温图像计算均值、方差和灰度值后，根据图像的均值和方差计算获得二值化分割的最佳阈值，将灰度值大于最佳阈值的图像中的所有像素点均标记为目标区域，将灰度值小于最佳阈值的图像中的所有像素点均标记为背景区域，采用的计算公式为：式中，背景区域用0表示，目标区域用1表示，F(I,J)代表输入室温图像，G(I,J)代表输出室温图像，像素以i,j表示，输入室温图像的灰度值用f(i,j)表示，输出图像灰度值用g(i,j)表示，最佳阈值用T表示。6.根据权利要求5所述的供热系统热用户室温测量方法，其特征在于，所述图像分割还包括对所述图像的目标区域进行图像字符和空间位置分割，具体包括如下步骤：采用深度学习图像算法构建用于识别输入室温图像的图像字符识别模型和空间位置模型；通过检测算法对室温图像进行字符区域和非字符区域的检测定位获得室温字符区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：时伟，穆佩红，谢金芳，
申请(专利权)人：杭州英集动力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：