本发明专利技术公开了一种计量表计位姿监控方法、装置及存储介质，其中方法包括：将标准位姿图像输入至自监督模型中进行编码处理，得到待监控表计的标准位姿编码向量；采集待监控表计的实时位姿图像，将实时位姿图像输入至自监督模型中进行编码处理，得到待监控表计的实时位姿编码向量；对标准位姿编码向量和实时位姿编码向量进行距离计算，得到待监控表计的位姿偏离值；将位姿偏离值与预设的阈值范围进行比对，根据比对结果得到待监控表计的位姿偏离程度。本发明专利技术采用预先训练好的自监督模型，通过标准位姿编码向量和实时位姿编码向量的比对能够有效识别出位姿的微小变化，从而能够消除阴影和光线的影响，进而有效提高计量表计位姿监控的准确性。的准确性。的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种计量表计位姿监控方法、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及电力设备
，尤其是涉及一种计量表计位姿监控方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]电能表作为电力市场结算的法定计量器具，安装在每个居民用电用户和各级用电企业，鉴于其使用的广泛性和重要性，电能表被国家列入强制检定范畴，在投入运行前必须按照计量检定规程开展严格的质量检定。全国每年的电能表的使用多达6000万只，随着社会用电需求增大、老旧表计的淘汰，这个需求还在逐年增大，如何高质、高效的对这些数量庞大的表计检定，是目前各级计量检定中心面临的一个重要问题。
[0003]传统电能表检定主要生产作业方式还是依靠人力，依赖程控式检定装置，由人力完成上料、挂表、接拆线、加封、巡检等多个繁杂的操作环节，效率低下，且质量、精度无法保证。在这种情况下，上世纪80年代后期，可程控的全电子式电能表检定装置兴起应用并逐步取代了传统的电工型检定，取代了一部分人工的手动过程；进入21世纪，随着计算机及软硬件的飞速发展，国内第一条全自动的检定流水线2006年在浙江绍兴电力局计量中心研制成功，标志着计量表检定向着全自动方向迈进。表计检定环节主要包括上料、传输、接线、巡检、检定、拆线、加封、下料等多个环节，这些不同的检定环节在不同的检定单元里面完成检定，全自动检定系统将原来人工参与的这些环节全部自动化，这就要求自动化过程必须可靠，如果其中某个过程失败，可能导致成批次检定失败，甚至损坏检定产线。待检定表计在自动化检定流水线上，被多种夹具、机械臂等机械设备来操作，其位姿的异常是引起这些夹具、机械臂操作错误的一个重要原因。如何确保待检表计在被操作之前的位姿正确，显得尤为重要。
[0004]现有的计量表计位姿监控方法通常为通过人肉观察表计的位姿是否发生变化来实现计量表计的位姿监控，人眼无法识别出表计位姿的较小变化，容易出现漏判或错判情况，导致现有的计量表计位姿监控方法的准确性较差。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供了一种计量表计位姿监控方法、装置及存储介质，以解决现有的计量表计位姿监控方法无法识别出表计位姿的较小变化，容易出现漏判或错判情况，导致现有的计量表计位姿监控方法的准确性较差的技术问题。
[0006]本专利技术的一个实施例提供了一种计量表计位姿监控方法，包括：
[0007]获取待监控表计的标准位姿图像，将所述标准位姿图像输入至预先训练好的自监督模型中进行编码处理，得到所述待监控表计的标准位姿编码向量；
[0008]采集所述待监控表计的实时位姿图像，将所述实时位姿图像输入至所述自监督模型中进行编码处理，得到所述待监控表计的实时位姿编码向量；
[0009]对所述标准位姿编码向量和所述实时位姿编码向量进行距离计算，得到所述待监
控表计的位姿偏离值；
[0010]将所述位姿偏离值与预设的阈值范围进行比对，根据比对结果得到所述待监控表计的位姿偏离程度。
[0011]进一步的，所述自监督模型包括编码模块，所述编码模块包括多层二维卷积网络、多层一维卷积网络和多层自注意力机制，多层所述二维卷积网络用于获取局部结构关系，多层一维卷积网络用于获取局部序列关系，多层自注意力机制用于获取远距离序列关系。
[0012]进一步的，所述获取待监控表计的标准位姿图像，将所述标准位姿图像输入至预先训练好的自监督模型中进行编码处理，得到所述待监控表计的标准位姿编码向量，包括：
[0013]采用所述自监督模型中的编码模块对所述标准位姿图像进行编码处理：
[0014][0015]其中，v
std
为标准位姿编码向量，E
pos
为编码模块，x
std
为标准位姿图像，为多层二维卷积网络，为多层一维卷积网络，g
sa
为多层自注意力机制。
[0016]进一步的，所述采集所述待监控表计的实时位姿图像，将所述实时位姿图像输入至所述自监督模型中进行编码处理，得到所述待监控表计的实时位姿编码向量，包括：
[0017][0018]其中，v
x
为实时位姿编码向量，E
pos
为编码模块，x为标准位姿图像，为多层二维卷积网络，为多层一维卷积网络，g
sa
为多层自注意力机制。
[0019]进一步的，所述对所述标准位姿编码向量和所述实时位姿编码向量进行距离计算，得到所述待监控表计的位姿偏离值，包括：
[0020]d＝cos(v
x
，v
std
)
ꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0021]其中d为位姿偏离值，cos为余弦相似度计算，v
x
为实时位姿编码向量，v
std
为标准位姿编码向量。
[0022]进一步的，所述将所述位姿偏离值与预设的阈值范围进行比对，根据比对结果得到所述待监控表计的位姿偏离程度，包括：
[0023]根据预设的阈值范围设定对应不同的位姿偏离程度，所述位姿偏离程度包括位姿偏离轻微、位姿正常和位姿偏离严重；
[0024]根据所述位姿偏离值所处的阈值范围，得到所述待监控表计的位姿偏离程度。
[0025]本专利技术的一个实施例提供了一种计量表计位姿监控装置，包括：
[0026]标准位姿编码向量编码模块，用于获取待监控表计的标准位姿图像，将所述标准位姿图像输入至预先训练好的自监督模型中进行编码处理，得到所述待监控表计的标准位姿编码向量；
[0027]实时位姿编码向量编码模块，用于采集所述待监控表计的实时位姿图像，将所述实时位姿图像输入至所述自监督模型中进行编码处理，得到所述待监控表计的实时位姿编码向量；
[0028]位姿偏离值计算模块，用于对所述标准位姿编码向量和所述实时位姿编码向量进行距离计算，得到所述待监控表计的位姿偏离值；
[0029]位姿偏离程度判断模块，用于将所述位姿偏离值与预设的阈值范围进行比对，根
据比对结果得到所述待监控表计的位姿偏离程度。
[0030]本专利技术的一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的计量表计位姿监控方法。
[0031]本专利技术实施例采用预先训练好的自监督模型通过编码处理得到标准位姿编码向量和实时位姿编码向量，无需进行数据标记，从而能够在大规模无标注数据上构建模型以用于位姿监控，能够有效降低数据成本，且本专利技术实施例无需考虑计量表计的类型、形状和大小等参数，能够适用于多种场景下的计量表计位姿监控。
[0032]进一步的，本专利技术实施例通过计算并比对标准位姿编码向量和实时位姿编码向量，根据比对得到的位姿偏离值进行位姿偏离程度的判断，通过编码向量的比对能够有效识别出位姿的微小变化，从而能够有效提高计量表计位姿监控的准确性。
附图说明
[0033]图1是本专利技术实施例提供的一种计量表计本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种计量表计位姿监控方法，其特征在于，包括：获取待监控表计的标准位姿图像，将所述标准位姿图像输入至预先训练好的自监督模型中进行编码处理，得到所述待监控表计的标准位姿编码向量；采集所述待监控表计的实时位姿图像，将所述实时位姿图像输入至所述自监督模型中进行编码处理，得到所述待监控表计的实时位姿编码向量；对所述标准位姿编码向量和所述实时位姿编码向量进行距离计算，得到所述待监控表计的位姿偏离值；将所述位姿偏离值与预设的阈值范围进行比对，根据比对结果得到所述待监控表计的位姿偏离程度。2.如权利要求1所述的计量表计位姿监控方法，其特征在于，所述自监督模型包括编码模块，所述编码模块包括多层二维卷积网络、多层一维卷积网络和多层自注意力机制，多层所述二维卷积网络用于获取局部结构关系，多层一维卷积网络用于获取局部序列关系，多层自注意力机制用于获取远距离序列关系。3.如权利要求2所述的计量表计位姿监控方法，其特征在于，所述获取待监控表计的标准位姿图像，将所述标准位姿图像输入至预先训练好的自监督模型中进行编码处理，得到所述待监控表计的标准位姿编码向量，包括：采用所述自监督模型中的编码模块对所述标准位姿图像进行编码处理：其中，v
std
为标准位姿编码向量，E
pos
为编码模块，x
std
为标准位姿图像，为多层二维卷积网络，为多层一维卷积网络，g
sa
为多层自注意力机制。4.如权利要求2所述的计量表计位姿监控方法，其特征在于，所述采集所述待监控表计的实时位姿图像，将所述实时位姿图像输入至所述自监督模型中进行编码处理，得到所述待监控表计的实时位姿编码向量，包括:其中，v
x
为实时位姿编码向量，E
pos
为编码模块，x为标准位姿图像，为多层二维卷积网络，为多层一维卷积网络，g
【专利技术属性】
技术研发人员：彭龙，党三磊，李嘉杰，招景明，李健，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司计量中心，
类型：发明
国别省市：
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