基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统及其使用方法技术方案

本发明专利技术公开了基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统，属于电网规划设计技术领域，包括数据收集模块，所述数据收集模块的输出端与预处理模块的输入端信源连接，预处理模块的输出端与数据库的输入端信源连接，预处理模块的输出端与地图显示模块的输入端信源连接，地图显示模块的输出端与视频地图叠加处理模块的输入端信源连接，视频地图叠加处理模块的输出端与路径绘制模块的输入端信源连接。本发明专利技术实现了快速选线，缩短设计周期，降低劳动强度；另一方面支持在地图上直接绘制电线路径，在地图上标注输电线路路径的制约条件信息，并支持增加电网资产，实现优化选线方案，提高输电线路选线技术的智能化和自动化水平。高输电线路选线技术的智能化和自动化水平。高输电线路选线技术的智能化和自动化水平。

【技术实现步骤摘要】
基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统及其使用方法


[0001]本专利技术属于电网规划设计
，尤其涉及基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统及其使用方法。

技术介绍

[0002]电网规划又称输电系统规划，以负荷预测和电源规划为基础。电网规划确定在何时、何地投建何种类型的输电线路及其回路数，以达到规划周期内所需要的输电能力，在满足各项技术指标的前提下使输电系统的费用最小；
[0003]电网在规划输电线路的布局和投建时，需要勘测的项目众多且勘察麻烦，无法实现快速选线大大提高了设计周期，拖延了施工进度且提高了劳动强度，且无法通过智能化和自动化的水平优化选线方案，无法根据社会经济选线造价，也可能受到地理环境的因素影响到选线方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于：为了解决无法实现快速选线大大提高了设计周期，拖延了施工进度且提高了劳动强度，且无法通过智能化和自动化的水平优化选线方案，无法根据社会经济选线造价，也可能受到地理环境的因素影响到选线方案的问题，而提出的基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统及其使用方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统，包括数据收集模块，所述数据收集模块的输出端与预处理模块的输入端信源连接，预处理模块的输出端与数据库的输入端信源连接，预处理模块的输出端与地图显示模块的输入端信源连接，地图显示模块的输出端与视频地图叠加处理模块的输入端信源连接，视频地图叠加处理模块的输出端与路径绘制模块的输入端信源连接，路径回执模块的输出端与选线模块的输入端信源连接，选线模块的输出端与造价概算模块的输入端信源连接。
[0007]作为上述技术方案的进一步描述：
[0008]所述预处理模块包括图像识别模块。
[0009]作为上述技术方案的进一步描述：
[0010]所述图像识别模块包括目标物体确定模块、样本采集模块、标注模块、样本训练模块和Yolo算法模块。
[0011]作为上述技术方案的进一步描述：
[0012]所述目标物体确定模块的输出端与样本采集模块的输入端信源连接，样本采集模块的输出端与样本训练模块的输入端信源连接，标注模块的输出端与样本采集模块的输入端信源连接。
[0013]作为上述技术方案的进一步描述：
[0014]所述选线模块包括评估模块。
[0015]基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统的使用方法，具体包括以下步骤：
[0016]S1、对采集的视频信息和GPS信息及逆行预处理，将预处理后的视频信息，结合电网矢量图和GPS信息存储于数据库；
[0017]S2、将视频对应的位置和GPS信息在卫星地图进行叠加显示，在叠加后的地图上设计输电线路路经；
[0018]S3、根据起始杆位和转角杆位，计算其它杆位的位置坐标；按照位置坐标进行定位、布杆；
[0019]S4、构建价格概算模型，计算选线方案造价；基于地理环境因素，计算选线方案评估分数；
[0020]S5、根据造价和评估分数，确定最优选线方案。
[0021]基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统，包括：
[0022]数据收集模块：用于收集待选线区域的视频数据并进行数据预处理；
[0023]数据库：用于存储数据收集模块收集的视频数据和定位数据；
[0024]地图显示模块：用于将电网矢量图对应的矢量地图和视频对应的区域进行叠加显示；
[0025]选线模块：用于制定选线方案，即在叠加后的地图上设计输电线路路经，然后根据起始杆位和转角杆位，计算其它杆位的位置坐标，最后按照位置坐标进行定位、布杆；
[0026]造价概算模块：用于构建价格概算模型，并根据价格概算模型计算选线方案造价；
[0027]评估模块：用于计算选线方案基于地理环境因素的评估分数，根据选线方案的造价和评估分数，输出最优选线方案。
[0028]综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
[0029]本专利技术实现了快速选线，缩短设计周期，降低劳动强度；另一方面支持在地图上直接绘制电线路径，在地图上标注输电线路路径的制约条件信息，并支持增加电网资产，实现优化选线方案，提高输电线路选线技术的智能化和自动化水平。
附图说明
[0030]图1为本专利技术提出的基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统的系统示意图；
[0031]图2为本专利技术提出的基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统中预处理模块的子模块示意图；
[0032]图3为本专利技术提出的基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统中选线模块的子模块示意图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它
实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0034]请参阅图1
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3，本专利技术提供技术方案：基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统，包括数据收集模块，所述数据收集模块的输出端与预处理模块的输入端信源连接，所述预处理模块包括图像识别模块，所述图像识别模块包括目标物体确定模块、样本采集模块、标注模块、样本训练模块和Yolo算法模块；
[0035]所述目标物体确定模块的输出端与样本采集模块的输入端信源连接，样本采集模块的输出端与样本训练模块的输入端信源连接，标注模块的输出端与样本采集模块的输入端信源连接；
[0036]本实施例中，通过设置预处理模块，预处理阶段要识别视频中的重要的因素，如井盖、电线杆、树木，绿化带等，这个过程中是要采用目标识别算法，图像识别主要采用Yolo算法，首选需要进行对目标物体进行采集、标准，然后进行训练，形成模型文件，再用于智能识别；
[0037]通过设置目标物体确定模块，用于确定目标物体为何种对象，重点对象主要有井盖、电线杆、树木、绿化带、界碑、管道指示牌，通过设置样本采集模块，按照实际的路线进行样本采集，采集的图像要包含索要识别的特征物体，通过设置样本训练模块，利用标注的样本，采用Yolo算法的训练模型进行训练，形成预测模型，而训练样本的标准是根据采集的训练样本，人工进行标注；
[0038]Yolo算法模块配合训练样本对新的视频文件进行智能识别，Yolo系列算法是目前使用最多的目标检测算法，它最大的特点就是检测速度快，而且现在检测精度也就逐渐变高了，属于检测准确率和效率最为均衡的算法，也是时下最热门的目标检测算法。
[0039]本项目视频内关键因素的捕捉主要采用Yolo系列目标识别算法，Yolo是You Only Look Once的缩写，Yolo算法速度很快，Yolo算法采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统，包括数据收集模块，其特征在于，所述数据收集模块的输出端与预处理模块的输入端信源连接，预处理模块的输出端与数据库的输入端信源连接，预处理模块的输出端与地图显示模块的输入端信源连接，地图显示模块的输出端与视频地图叠加处理模块的输入端信源连接，视频地图叠加处理模块的输出端与路径绘制模块的输入端信源连接，路径回执模块的输出端与选线模块的输入端信源连接，选线模块的输出端与造价概算模块的输入端信源连接。2.根据权利要求1所述的基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统，其特征在于，所述预处理模块包括图像识别模块。3.根据权利要求2所述的基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统，其特征在于，所述图像识别模块包括目标物体确定模块、样本采集模块、标注模块、样本训练模块和Yolo算法模块。4.根据权利要求3所述的基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统，其特征在于，所述目标物体确定模块的输出端与样本采集模块的输入端信源连接，样本采集模块的输出端与样本训练模块的输入端信源连接，标注模块的输出端与样本采集模块的输入端信源连接。5.根据权利要求1所述的基于AI视频捕捉分析的电网规划设计辅助勘察系统，其特征在于，所述选线模块包括评估模块。6.根据权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：李涛，武鸿熙，袁晓明，李小玲，
申请(专利权)人：上海运邦信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：