一种基于AI图像算法的变电设备智能巡视系统技术方案

一种基于AI图像算法的变电设备智能巡视系统，其包括前端巡检系统、信息处理系统和后台管理系统，所述前端巡检系统包括PDA、读写器、电子标签系统和图像采集设备，通过读写器的扫描实现PDA与现场电子标签系统的信息交换；所述信息处理系统通过AI图像算法对图像进行处理，并将数据传输至后台管理系统；后台管理系统通过安装巡视系统软件来实现后台管理，由以下几个模块组成：设备管理：建立设备管理台帐，进行增、删、改设备记录，以及设置设备检查项目，管理设备附件，增加设备评级、变更、预试等；巡检管理：根据变电站内设备巡视的需要，对设备巡视进行分类，如每日必巡、每值必巡和夜巡，制定出相应的模板。制定出相应的模板。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI图像算法的变电设备智能巡视系统


[0001]本专利技术涉及智能巡视系统，具体为一种基于AI图像算法的变电设备智能巡视系统。

技术介绍

[0002]目前变电站巡视的各种规程规定的落实和组织措施的执行，一方面，更多的是依靠人员的责任心、技术素质及各种监督考核管理手段，导致变电站巡视任务的漏检、错检时有发生，为电网的可靠运行埋下了隐患。另一方面，在现有模式下，各种巡视记录、运行日志等大量日常工作都在变电站现场手工完成，未形成电子化的巡视数据，无法对巡视数据进行数据挖掘及分析应用。在运维一体模式下，把每个变电站所有记录都移到运维班显然不现实，在站内逐项记录效率太低，所有记录又都是保证安全的必要手段不能删减，现在没有很好的智能巡检系统来对变电站进行准确迅速的巡检，不利于变电站的运维操作。

技术实现思路

[0003]针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供一种基于AI图像算法的变电设备智能巡视系统，有效的解决了现在没有很好的智能巡检系统来对变电站进行准确迅速的巡检，不利于变电站的运维操作的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：本专利技术包括前端巡检系统、信息处理系统和后台管理系统，所述前端巡检系统包括PDA、读写器、电子标签系统和图像采集设备，通过读写器的扫描实现PDA与现场电子标签系统的信息交换；
[0005]所述信息处理系统通过AI图像算法对图像进行处理，并将数据传输至后台管理系统；
[0006]后台管理系统通过安装巡视系统软件来实现后台管理，由以下几个模块组成：
[0007]设备管理：建立设备管理台帐，进行增、删、改设备记录，以及设置设备检查项目，管理设备附件，增加设备评级、变更、预试等；
[0008]巡检管理：根据变电站内设备巡视的需要，对设备巡视进行分类，如每日必巡、每值必巡和夜巡，制定出相应的模板，以供前端系统下载，实现了对设备巡视的管理、监督功能；
[0009]缺陷管理：实现对设备缺陷的登记、消缺和统计等功能，同时提供设备缺陷的查询方式；
[0010]运行管理：对运行日志、记录簿、设备变更、设备评级、设备预示结果进行管理，
[0011]权限管理：主要管理组织机构、用户、以及管理角色，并且设置用户访问各页面和功能的权限。
[0012]根据上述技术方案：所述PDA：便携式移动个人信息装置，实现运行设备巡视现场数据的电子化处理，同时也将设备信息查询工作带入了作业现场，提供双向的信息交换。
[0013]根据上述技术方案：所述电子标签系统由RFID标签、读写器以及计算机组成，通过
无线射频方式进行非接触双向数据通信对目标加以识别。其中RFID标签中一般保存有约定格式的编码数据，用以唯一标识标签所附着的物体。
[0014]所述AI图像算法对图像的处理方法为：图像预处理，图像预处理包括白化过程和正则化过程，通过白化操作能够将像素之间的冗余去除，而正则化操作能够将各单位数据之间的限制去除.设有一个图像块X
(i)
,针对x进行正则化处理的方法如下：
[0015][0016]上式将X
(i)
的均值和方差分别记为mean(
·
)和var(
·
)；σ是一个常量，既可以防止方差趋近于0，也能够起到一定的降噪作用.该处理环节与局部对比度和亮度归一化有关.由于原始图像相邻像素之间的相关性较强，因此需要在正则化处理的基础上通过经典PCA白化技术对所有X
(i)
依次进行处理.削弱输入像素之间的相关性，计算方法如下：
[0017][0018][0019][0020]公式(2)用来计算x的特征向量和特征值，公式(3)用来削弱输入特征之间的相关度，公式(4)用来获取最终的白化数据.由于部分特征值λ可能无限接近于0，因此需要为特征值加一个常量ε，则有，
[0021][0022]常量ε除了能够避免除以0的非法操作之外，还能够使所输入的图像更加平滑，加快算法对于图像特征的学习速度；
[0023]图像特征提取：在完成图像数据的预处理后，还需要通过K—means算法对图像特征进行提取，于并行化K
‑
means算法模型中输入经过预处理的图片数据，通过大数据处理平台Hadoop获取聚类中心，字典提取过程具体如下：(1)于多个Map节点对经过预处理的图像数据实施并行读取，对每个聚类中心所分配到的元素进行计算；(2)于Readuc节点上对各类别的每一个元素进行统计，进而获取新的聚类中心；(3)对比统计之前和统计之后的两组聚类中心，若二者之间的差异小于阈值则结束迭代并输出聚类中心，即最终字典D，反之则进行新一轮迭代，在获取字典D的情况下，本次研究建立了一个如公式(3)所示的特征映射函数，该函数能够将一个输入向量X
(i)
映射为K维的新的特征表达，
[0024]图像分类：通过支持向量机来实现图像特征的提取，该模型可用来解决回归分析、分类以及识别方面的问题.在已经获取带标签图像数据特征的基础上，向支持向量机分类器输入图像标签与图像特征数据，最终完成图像的分类处理。
[0025]有益效果：本专利技术智能巡检系统的开发和使用，充分利用了计算机和网络通讯技术，使设备现场的巡视工作与办公自动化成功接轨，对于上级管理部门来说，随时可以通过上传的信息了解到各个变电站内设备的运行状况，便于对所有变电站实行统一的、标准化
的管理，信息处理系统利用K.means算法对经过白化处理的图像进行处理并得到的字典，在去除像素相关性的影响下，可以获取像素相对良好的字典，进而提高图像分类质量，进而提高巡视准确性。
具体实施方式
[0026]下面对本专利技术的具体实施方式做进一步详细说明。
[0027]实施例一，本专利技术提供一种基于AI图像算法的变电设备智能巡视系统，包括前端巡检系统、信息处理系统和后台管理系统，所述前端巡检系统包括PDA、读写器、电子标签系统和图像采集设备，通过读写器的扫描实现PDA与现场电子标签系统的信息交换；
[0028]所述信息处理系统通过AI图像算法对图像进行处理，并将数据传输至后台管理系统；
[0029]后台管理系统通过安装巡视系统软件来实现后台管理，由以下几个模块组成：
[0030]设备管理：建立设备管理台帐，进行增、删、改设备记录，以及设置设备检查项目，管理设备附件，增加设备评级、变更、预试等；
[0031]巡检管理：根据变电站内设备巡视的需要，对设备巡视进行分类，如每日必巡、每值必巡和夜巡，制定出相应的模板，以供前端系统下载，实现了对设备巡视的管理、监督功能；
[0032]缺陷管理：实现对设备缺陷的登记、消缺和统计等功能，同时提供设备缺陷的查询方式；
[0033]运行管理：对运行日志、记录簿、设备变更、设备评级、设备预示结果进行管理，
[0034]权限管理：主要管理组织机构、用户、以及管理角色，并且设置用户访问各页面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AI图像算法的变电设备智能巡视系统，包括前端巡检系统、信息处理系统和后台管理系统，其特征在于：所述前端巡检系统包括PDA、读写器、电子标签系统和图像采集设备，通过读写器的扫描实现PDA与现场电子标签系统的信息交换；所述信息处理系统通过AI图像算法对图像进行处理，并将数据传输至后台管理系统；后台管理系统通过安装巡视系统软件来实现后台管理，由以下几个模块组成：设备管理：建立设备管理台帐，进行增、删、改设备记录，以及设置设备检查项目，管理设备附件，增加设备评级、变更、预试等；巡检管理：根据变电站内设备巡视的需要，对设备巡视进行分类，如每日必巡、每值必巡和夜巡，制定出相应的模板，以供前端系统下载，实现了对设备巡视的管理、监督功能；缺陷管理：实现对设备缺陷的登记、消缺和统计等功能，同时提供设备缺陷的查询方式；运行管理：对运行日志、记录簿、设备变更、设备评级、设备预示结果进行管理，权限管理：主要管理组织机构、用户、以及管理角色，并且设置用户访问各页面和功能的权限。2.根据权利要求1所述的一种基于AI图像算法的变电设备智能巡视系统，其特征在于，所述PDA：便携式移动个人信息装置，实现运行设备巡视现场数据的电子化处理，同时也将设备信息查询工作带入了作业现场，提供双向的信息交换。3.根据权利要求1所述的一种基于AI图像算法的变电设备智能巡视系统，其特征在于，所述电子标签系统由RFID标签、读写器以及计算机组成，通过无线射频方式进行非接触双向数据通信对目标加以识别，其中RFID标签中一般保存有约定格式的编码数据，用以唯一标识标签所附着的物体。4.根据权利要求1所述的一种基于AI图像算法的变电设备智能巡视系统，其特征在于，所述AI图像算法对图像的处理方法为：图像预处理，图像预处理包括白化过程和正则化过程，通过白化操作能够将像素之间的冗余去除，而正则化操作能够将各单位数据之间的限制去除.设有一个图像块X(i),针对x进行正则化处理的方法如下：上式将X(i)的均值和方差分别记为mean(...

【专利技术属性】
技术研发人员：惠小东，金鑫，蒋愈勇，梁博，吕巧文，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：