【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备巡检，具体涉及一种基于ai识别的巡检系统。
技术介绍
1、为了防止意外、确保安全，许多场合都需要对一定区域进行周而复始的巡检，例如生产车间、厂区、发电站、加油站等。
2、传统的巡检方式主要是通过人工定期巡查，由安检员采集各个安检点的环境、设备信息，对异常状况进行报备，并撰写巡检报告后上传给后台。这种人工方式效率较低，且非常依赖安检人员的主观判断，可靠性较差。此外，故障发生时间无法预测，这种定期巡检方式很难及时发现故障。
技术实现思路
1、专利技术目的：为克服现有技术的缺陷，本专利技术提出一种基于ai识别的巡检系统，能够对巡检场地进行自动、实时和多角度的巡检，并能够自动识别安全隐患，提高巡检效率。
2、为实现上述目的，本专利技术提出以下技术方案：
3、一种基于ai识别的巡检系统，包括：管理控制平台、固定监控设备和移动巡检机器人；所述固定监控设备设置于所述巡检场地中的隐患识别点，并与其他所述固定监控设备和所述移动巡检机器人构成mesh网络，通过所述mesh实现与所述管理控制平台通信；
4、所述管理控制平台被配置为用于生成巡检场地栅格地图和巡检路径并下发给所述移动巡检机器人；以及用于生成固定监控任务和巡检任务并下发给所述固定监控设备；还用于接收所述固定监控设备上传的固定监控数据和巡检数据，通过预先构建的隐患识别模型识别出故障类型；
5、所述移动巡检机器人用于基于所述巡检路径行驶，并与所述巡检路径中的所述固定监控
6、所述固定监控设备被配置为用于执行所述固定监控任务，并将固定监控数据上传给所述管理控制平台；以及用于与所述移动巡检机器人交互，下发所述巡检任务，并接收所述巡检数据，然后将所述巡检数据上传给所述管理控制平台。
7、作为本公开实施例的一种可选实施方式，所述管理控制平台还用于通过配置网络参数调整巡检场地内所述固定监控设备和所述移动巡检机器人的网络接入状态，包括加入和退出所述mesh网络；以及用于通过配置所述固定监控设备的工作参数控制固定监控设备的工作状态，所述工作参数包括数据采集频率、数据上传频率、启动时间点、待机时间点、待机时长、数据采集角度。
8、作为本公开实施例的一种可选实施方式，所述固定监控设备具有唯一的身份id，所述身份id与预先存储在所述管理控制平台的所述固定监控设备的地址一一对应并相互关联。
9、作为本公开实施例的一种可选实施方式，所述固定监控设备的身份id由所述管理控制平台根据固定监控设备的位置坐标利用哈希函数计算得到，计算公式为id＝h(x,y)，其中，(x,y)表示所述固定监控设备在所述栅格地图上的位置坐标，h表示哈希函数。
10、作为本公开实施例的一种可选实施方式，所述固定监控设备向所述管理控制平台上传数据前，在待传输的数据包头部写入所述身份id和时间戳。
11、作为本公开实施例的一种可选实施方式，所述固定监控设备向所述管理控制平台上传数据前，还在待传输的数据包头部写入数据类型标识，所述数据类型标识用于区分所述巡检数据和所述固定监控数据。
12、作为本公开实施例的一种可选实施方式，所述巡检任务包括采集位置坐标、采集角度、采集时间。
13、作为本公开实施例的一种可选实施方式，所述移动巡检机器人配置有射频标签，所述射频标签内存储有所述移动巡检机器人的身份码；所述固定监控设备安装有射频读写器；当所述移动巡检机器人移动到所述射频读写器的通信范围内时，所述射频读写器读取所述射频标签内的身份码，并将身份码与所述管理控制平台下发的所述巡检任务中携带的身份码进行匹配，若匹配成功，则将所述巡检任务发送给相应移动巡检机器人；否则，不发送所述巡检任务。
14、作为本公开实施例的一种可选实施方式，所述移动巡检机器人配置有uwb标签，所述固定监控设备作为uwb定位基站，所述管理控制平台部署有定位解算服务器；所述固定监控设备通过tof测距法测量自身与所述移动巡检机器人之间的距离，并将测距信息上传给所述定位解算服务器，所述定位解算服务器根据所述固定监控设备的位置坐标解算出所述移动巡检机器人的位置坐标，实现所述移动巡检机器人的定位。
15、作为本公开实施例的一种可选实施方式，所述隐患识别模型分为两层，上层为目标检测模型yolov5，用于完成目标检测，并从原始图像中截取出检测目标图像，生成待分类图像集；下层使用长短期记忆神经网络lstm，用于对所述检测目标图像进行隐患识别分类。
16、本专利技术提出的ai识别的巡检系统，构建了由固定监控设备和移动巡检机器组成的mesh网络，实现巡检场地的网络全覆盖。固定监控设备实现固定隐患识别点的固定角度监控，再通过移动巡检机器人提供多角度的辅助监控，能够实现巡检场地的无死角监控。
17、本专利技术通过管理控制平台可灵活生成巡检路径和巡检任务，可根据巡检场地内功能区块划分的特点灵活设计巡检方案，以便获取全面的监控数据。
18、本专利技术通过管理控制平台部署的隐患识别模型进行隐患自动识别，相较于人工巡检，大大提高了隐患识别的准确度和识别效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于AI识别的巡检系统，其特征在于，包括：管理控制平台、固定监控设备和移动巡检机器人；所述固定监控设备设置于所述巡检场地中的隐患识别点，并与其他所述固定监控设备和所述移动巡检机器人构成mesh网络，通过所述mesh实现与所述管理控制平台通信；
2.根据权利要求1所述的巡检系统，其特征在于，所述管理控制平台还用于通过配置网络参数调整巡检场地内所述固定监控设备和所述移动巡检机器人的网络接入状态，包括加入和退出所述mesh网络；以及用于通过配置所述固定监控设备的工作参数控制固定监控设备的工作状态，所述工作参数包括数据采集频率、数据上传频率、启动时间点、待机时间点、待机时长、数据采集角度。
3.根据权利要求1或2所述的巡检系统，其特征在于，所述固定监控设备具有唯一的身份ID，所述身份ID与预先存储在所述管理控制平台的所述固定监控设备的地址一一对应并相互关联。
4.根据权利要求3所述的巡检系统，其特征在于，所述固定监控设备的身份ID由所述管理控制平台根据固定监控设备的位置坐标利用哈希函数计算得到，计算公式为ID＝H(x,y)，其中，(x,y)表示
5.根据权利要求4所述的巡检系统，其特征在于，所述固定监控设备向所述管理控制平台上传数据前，在待传输的数据包头部写入所述身份ID和时间戳。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的巡检系统，其特征在于，所述固定监控设备向所述管理控制平台上传数据前，还在待传输的数据包头部写入数据类型标识，所述数据类型标识用于区分所述巡检数据和所述固定监控数据。
7.根据权利要求6所述的巡检系统，其特征在于，所述巡检任务包括采集位置坐标、采集角度、采集时间。
8.根据权利要求6所述的巡检系统，其特征在于，所述移动巡检机器人配置有射频标签，所述射频标签内存储有所述移动巡检机器人的身份码；所述固定监控设备安装有射频读写器；当所述移动巡检机器人移动到所述射频读写器的通信范围内时，所述射频读写器读取所述射频标签内的身份码，并将身份码与所述管理控制平台下发的所述巡检任务中携带的身份码进行匹配，若匹配成功，则将所述巡检任务发送给相应移动巡检机器人；否则，不发送所述巡检任务。
9.根据权利要求6所述的巡检系统，其特征在于，所述移动巡检机器人配置有UWB标签，所述固定监控设备作为UWB定位基站，所述管理控制平台部署有定位解算服务器；所述固定监控设备通过TOF测距法测量自身与所述移动巡检机器人之间的距离，并将测距信息上传给所述定位解算服务器，所述定位解算服务器根据所述固定监控设备的位置坐标解算出所述移动巡检机器人的位置坐标，实现所述移动巡检机器人的定位。
10.根据权利要求1至9所述的巡检系统，其特征在于，所述隐患识别模型分为两层，上层为目标检测模型YOLOv5，用于完成目标检测，并从原始图像中截取出检测目标图像，生成待分类图像集；下层使用长短期记忆神经网络LSTM，用于对所述检测目标图像进行隐患识别分类。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai识别的巡检系统，其特征在于，包括：管理控制平台、固定监控设备和移动巡检机器人；所述固定监控设备设置于所述巡检场地中的隐患识别点，并与其他所述固定监控设备和所述移动巡检机器人构成mesh网络，通过所述mesh实现与所述管理控制平台通信；
2.根据权利要求1所述的巡检系统，其特征在于，所述管理控制平台还用于通过配置网络参数调整巡检场地内所述固定监控设备和所述移动巡检机器人的网络接入状态，包括加入和退出所述mesh网络；以及用于通过配置所述固定监控设备的工作参数控制固定监控设备的工作状态，所述工作参数包括数据采集频率、数据上传频率、启动时间点、待机时间点、待机时长、数据采集角度。
3.根据权利要求1或2所述的巡检系统，其特征在于，所述固定监控设备具有唯一的身份id，所述身份id与预先存储在所述管理控制平台的所述固定监控设备的地址一一对应并相互关联。
4.根据权利要求3所述的巡检系统，其特征在于，所述固定监控设备的身份id由所述管理控制平台根据固定监控设备的位置坐标利用哈希函数计算得到，计算公式为id＝h(x,y)，其中，(x,y)表示所述固定监控设备在所述栅格地图上的位置坐标，h表示哈希函数。
5.根据权利要求4所述的巡检系统，其特征在于，所述固定监控设备向所述管理控制平台上传数据前，在待传输的数据包头部写入所述身份id和时间戳。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的巡检系统，其特征在于，所述固定监控设备向所述管理控制平...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜立静，
申请(专利权)人：北京汉邦唐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。