基于机器视觉的电能表数据处理方法、装置及终端制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于机器视觉的电能表数据处理方法、装置及终端。该方法包括：采集视频图像；对所述视频图像进行分析，确定存量电气设备对应的第一估计电量和用电变化因素对应的第二估计电量；根据所述第一估计电量和所述第二估计电量，确定所述智能电能表对应的用户用电因素表；根据所述用户用电因素表与预设用电因素表，确定对应的用电行为优化表。本发明专利技术能够根据用电行为优化表提供给用户用电过程中自己的耗电行为来自于哪个用电因素，从而引导用户形成有效的省电意识。导用户形成有效的省电意识。导用户形成有效的省电意识。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的电能表数据处理方法、装置及终端


[0001]本专利技术涉及物联网中数据处理
，尤其涉及一种基于机器视觉的电能表数据处理方法、装置及终端。

技术介绍

[0002]智能电能表换装工作全面启动以来，我国各省市智能电能表的覆盖率不断提升，目前智能电表覆盖率已经达到70％以上。但是，伴随着智能电能表大规模的普及，随之而来的却是从未停止过的争议，例如更换智能电能表之后，计量用电量比之前多了很多。从技术途径来看，供电部门提供的智能电能表更加敏感，它的精确度可以精确到小数点后两位，所以家中的很多细微的电流也可以被智能电能表记录，长期累计后数量就会非常可观。随着智能电能表的换装工作逐步成熟，由于智能电能表的精确度使得计量用电增加的概念也逐渐被接受。
[0003]然而，专利技术人发现，用户依旧存在良好用电行为习惯主观能动性不足，实际用电存在浪费行为但是自己并没有意识到，导致用电用户对用电情况依旧不能完全理解，心存疑率，因此迫切需要一款设备为用户提供主动性省电行为判定及建议，引导用户养成良好的用户行为。
专利技术内容
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的电能表数据处理方法，其特征在于，应用于第三方智能装置，所述智能装置安装在以智能电能表为中心的预设区域内，所述基于机器视觉的电能表数据处理方法包括：采集视频图像；对所述视频图像进行分析，确定存量电气设备对应的第一估计电量和用电变化因素对应的第二估计电量；根据所述第一估计电量和所述第二估计电量，确定所述智能电能表对应的用户用电因素表；根据所述用户用电因素表与预设用电因素表，确定对应的用电行为优化表。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电能表数据处理方法，其特征在于，所述对所述视频图像进行分析，确定存量电气设备对应的第一估计电量和用电变化因素对应的第二估计电量，包括：对所述视频图像中的物体进行分析，得到人体行为数据集合和目测目标识别结果集合；根据所述人体行为数据集合和所述目测目标识别结果集合对用电设备进行用电估计，确定存量电气设备对应的第一估计电量和用电变化因素对应的第二估计电量。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的电能表数据处理方法，其特征在于，所述根据所述人体行为数据集合和所述目测目标识别结果集合对用电设备进行用电估计，确定存量电气设备对应的第一估计电量和用电变化因素对应的第二估计电量，包括：根据所述人体行为数据集合和所述目测目标识别结果集合，判定是否存在用电量变化因素；当存在用电量变化因素时，确定导致用电量变化的因素；根据历史数据和所述导致用电量变化的因素，确定存量电气设备对应的第一估计电量和各个导致用电量变化的因素对应的第二估计电量。4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的电能表数据处理方法，其特征在于，所述导致用电量变化的因素至少包括：增加电气设备、增加人口、温度变化以及工作时间变化。5.根据权利要求3所述的基于机器视觉的电能表数据处理方法，其特征在于，在所述采集视频图像之后，还包括：获取所述智能电能表的当前读数；在所述根据历史数据和所述导致用电量变化的因素，确定存量电气设备对应的第一估计电量和各个导致用电量变化的因素对应的第二估计电量之后，还包括：根据历史数据和所述导致用电量变化的因素，确定所述存量电气设备对应的用电量波动值和各个导致用...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨喆，邓华，刘杰，康伟，林芳，何佳安，于浩明，吴长龙，梁天，齐一飞，李荣生，程伟，黄强，魏然，
申请(专利权)人：深圳前海益链网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：