【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统的，具体地，主要涉及一种一键顺控智能巡检系统及开关图像识别方法。
技术介绍
1、变电站的电力复电系统用于对高压电路进行接通或断开，其采用断路器和高压隔离开关进行操作，断路器在电路通断时能够进行灭弧，降低电弧对设备的损伤，而高压隔离开关的作用是在视觉上确保电路的断开。
2、高压隔离开关因为磨损、机械误差等原因，会出现闭合失败的情况，因此传统的电力复电系统需要人员现场配合巡视，完成对隔离开关的通断操作，复电操作完成时间长、人力资源投入多，导致效率低下。因此，现有一些变电站应用了图像识别技术来配合对隔离开关进行控制。
3、例如，授权公告号为202010772104x的中国专利文件公开了一种高压隔离开关图像识别和温度检测系统，包括以下部件：智能感知双目终端，用于采集高压隔离开关的可见光图像和热成像图像；智能监测装置，用于接收智能感知双目终端的图像信号识别高压隔离开关的开关状态，识别高压隔离开关的各个区域的温度；监控设备，用于接收智能监测装置识别的开关状态信息和温度信息；所述智能感知双目终端通过智能监测装置与监控设备连接。上述的技术同时实现了对高压隔离开关状态的图像识别和温度的在线检测。
4、但是，上述的图像识别和温度检测系统存在如下的缺陷：其仅在智能监测装置中设置有计算模块，用于对图像进行识别，而在现场多个变电站有大量的隔离开关需要进行检测的情况下，单个计算模块的算力不能够满足图像识别效率的需求，且由于传输带宽的限制，即便计算模块有极大的并行算力，通信系统在高负荷下也不能够满足及
5、此外，在算力和带宽的制约下，隔离开关图像识别的准确率会受到较大影响，这无法使图像识别程序发挥出其应有的效能。
6、鉴于上述问题，专利技术人认为有必要需要对现有的识别检测系统及方法进行改进。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种一键顺控智能巡检系统及开关图像识别方法，以解决算力和带宽的限制导致隔离开关的图像识别效率、准确率低的问题，从而提高电力复电系统的响应速度和稳定性。
2、本专利技术公开的一种一键顺控智能巡检系统，包括：复电系统、开关控制装置、通信模块和现场模块；所述复电系统通过通信模块与所述开关控制装置、所述现场模块相连接；所述复电系统包括中央处理器和中央存储器，所述现场模块包括图像采集单元、图像预处理单元、存储设备和plc，所述图像采集单元、所述图像预处理单元和所述存储设备均与所述plc相连接；所述图像采集单元用于对隔离开关进行图像采集，所述图像预处理单元用于对隔离开关的图像进行预处理；所述中央处理器采用图像识别算法对图像进行识别判定，所述开关控制装置用于对隔离开关执行闭合或断开的操作；每个隔离开关单独采用一个所述现场模块进行检测。
3、优选地，所述图像采集单元包括具有红外热成像功能的摄像头。
4、优选地，所述图像采集单元包括多个所述摄像头，所述摄像头的拍摄部位包括所述隔离开关的导电杆、触头和防雨罩。
5、优选地，所述复电系统还包括告警装置，所述告警装置与所述中央处理器相连接。
6、本专利技术公开的一种开关图像识别方法，采用上述任意一种一键顺控智能巡检系统，该方法包括：
7、s10、数据收集：通过图像采集单元对隔离开关图像数据进行收集，图像数据包括隔离开关正常闭合、正常断开、异常闭合和异常断开的状态；
8、s20、数据预处理：通过图像预处理单元对采集到的图像数据进行预处理，得到隔离开关的特征图；
9、s30、构建分类器：采用深度学习框架，构建卷积神经网络模型作为分类器，用于对所述特征图进行识别判定；
10、s40、分类器优化：将特征图分为训练集和测试集，对分类器进行训练和评估；
11、s50、将构件好的分类器部署到复电系统的中央处理器中，实时对采集到的隔离开关特征图进行正常闭合、正常断开、异常闭合和异常断开的判定；
12、s60、中央处理器根据判定结果，向开关控制单元和告警装置传输指令，并将判定结果数据存储于中央存储器中。
13、优选地，所述图像数据包括图像采集单元对隔离开关进行的日间正常拍摄、夜间正常拍摄、夜间红外拍摄，还包括图像采集单元在日间和夜间对隔离开关进行的红外热成像。
14、优选地，所述卷积神经网络模型采用深度可分离卷积方法构建，包括深度卷积和逐点卷积；所述深度卷积的卷积核尺寸为3×3，通道数为1，逐点卷积的卷积核尺寸为1×1，通道与输入的特征图的通道数相同。
15、优选地，所述数据预处理的方法是：
16、s21、根据隔离开关图像的表面特征信息，将图像裁剪分割为多个图块，使得每个图块包含隔离开关的不同结构部分；
17、s22、选择包含隔离开关的触头、导电杆、防雨罩部位的图块，将所有图块缩放到同一尺寸大小，再进行灰度化及去噪处理；
18、s23、将属于隔离开关相同部位的图块编码命名、分包压缩，并存储在现场模块的存储设备内。
19、优选地，所述分类器优化包括：
20、s41、数据划分：将预处理后的特征图解包、分批随机划分为训练集和测试集，训练集和测试集中均包括隔离开关在不同状态下的特征图；
21、s42、分类器训练：将训练集输入分类器，对分类器进行训练，将分类器输出的图像进行标签匹配；
22、s43、分类器评估：设定分类准确度指标及目标值，将测试集输入分类器，根据分类器输出的分类结果，计算分类准确度指标值；
23、s44、评估判定：若指标值满足目标值，则完成分类器构建，若指标值不满足目标值，则重新构建分类器。
24、优选地，所述分类器训练中的标签包括正常闭合、正常断开、异常闭合和异常断开。
25、本专利技术的有益效果在于：
26、其一，通过具有深度学习功能的图像识别算法，即卷积神经网络模型作为分类器，对高压隔离开关的工作状态进行检测判定，极大地提高了判定的准确度、提高了复电操作的效率、降低了人工成本；
27、其二，作为分类器的卷积神经网络模型采用深度可分离卷积方法构建，该方法相比于普通卷积极大地减少了运算次数，从而降低了对复电系统算力的要求，在提高了运算效率、控制了成本的同时，提高了分类判定结果的准确度和稳定性；
28、其三，分布式的现场模块对采集到的隔离开关的图像进行预处理，极大地降低了对复电系统的中心运算能力的依赖，在复电系统运算能力和通信模块带宽有限的情况下，实现对大量的隔离开关进行监测的目的，单个现场模块发生损坏，并不会对整个系统造成影响，从而提高了整个系统的稳定性；
29、综上，本专利技术解决了算力和带宽的限制导致隔离开关的图像识别效率、准确率低的问题，从而提高了电力复电系统的响应速度和稳定性。
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1.一种一键顺控智能巡检系统，其特征在于，包括：复电系统(1)、开关控制装置(2)、通信模块(3)和现场模块(4)；所述复电系统(1)通过通信模块(3)与所述开关控制装置(2)、所述现场模块(4)相连接；
2.根据权利要求1所述的一键顺控智能巡检系统，其特征在于，所述图像采集单元(41)包括具有红外热成像功能的摄像头。
3.根据权利要求2所述的一键顺控智能巡检系统，其特征在于，所述图像采集单元(41)包括多个所述摄像头，所述摄像头的拍摄部位包括所述隔离开关(01)的导电杆(012)、触头(011)和防雨罩(013)。
4.根据权利要求1-3任一所述的一键顺控智能巡检系统，其特征在于，所述复电系统(1)还包括告警装置(13)，所述告警装置(13)与所述中央处理器(11)相连接。
5.一种开关图像识别方法，其特征在于，采用权利要求1-4任一种一键顺控智能巡检系统，该方法包括：
6.根据权利要求5所述的开关图像识别方法，其特征在于，所述图像数据包括图像采集单元对隔离开关进行的日间正常拍摄、夜间正常拍摄、夜间红外拍摄，还包括图像
7.根据权利要求5所述的开关图像识别方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型采用深度可分离卷积方法构建，包括深度卷积和逐点卷积；
8.根据权利要求7所述的开关图像识别方法，其特征在于，所述数据预处理的方法是：
9.根据权利要求8所述的开关图像识别方法，其特征在于，所述分类器优化包括：
10.根据权利要求9所述的开关图像识别方法，其特征在于，所述分类器训练中的标签包括正常闭合、正常断开、异常闭合和异常断开。
...【技术特征摘要】
1.一种一键顺控智能巡检系统，其特征在于，包括：复电系统(1)、开关控制装置(2)、通信模块(3)和现场模块(4)；所述复电系统(1)通过通信模块(3)与所述开关控制装置(2)、所述现场模块(4)相连接；
2.根据权利要求1所述的一键顺控智能巡检系统，其特征在于，所述图像采集单元(41)包括具有红外热成像功能的摄像头。
3.根据权利要求2所述的一键顺控智能巡检系统，其特征在于，所述图像采集单元(41)包括多个所述摄像头，所述摄像头的拍摄部位包括所述隔离开关(01)的导电杆(012)、触头(011)和防雨罩(013)。
4.根据权利要求1-3任一所述的一键顺控智能巡检系统，其特征在于，所述复电系统(1)还包括告警装置(13)，所述告警装置(13)与所述中央处理器(11)相连接。
5.一种开关图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦启朋，农惠中，凌艺榕，刘练文，罗馨豫，韦举仁，周小鹏，张杰，谭敏，梁兴海，郑绿军，吴英骏，张孟超，郑熹，杨录乐，黄洋洋，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司百色局，
类型：发明
国别省市：
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