【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其为变电站巡维数据智能处理工具。
技术介绍
1、电力红外诊断技术是一种诊断电气设备和线路热故障的有效的先进技术。红外热像仪有普查效率高、检测灵敏可靠、不停电、安全性好等优点，可以清楚的显示故障部位和故障的严重程度，能够进行设备缺陷热分布场的分析，比传统的预防性试验更能有效的检测出与运行电压、负荷电流有关的设备缺陷，现有技术中，由于缺陷定级对应的温差值较小，运行人员对缺陷定级标准不熟悉将导致缺陷定级错误率较高。当前现场作业人员开展测温时，设备发热满足缺陷条件，但是由于人员技能水平不足导致缺陷未发现，未能采取缺陷遏制措施导致缺陷会进一步发展成为重大紧急缺陷，对电网设备安全稳定运行造成严重的威胁。鉴于以上问题，本专利技术提出变电站巡维数据智能处理工具以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供变电站巡维数据智能处理工具，以解决相关技术中提出的问题。
2、为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了变电站巡维数据智能处理工具，包括：
3、任务导入模块：用于向工具内导入巡维任务所需要的数据；
4、后端功能模块：用于对数据进行处理并逻辑判断；
5、显示页面：用于展示需要巡维的设备点位以及测温的数值；
6、测温终端：用于对设备点位的温度进行自动识别；
7、数据库：用于存储或提取测温过程中产生的信息数据。
8、进一步地，所述任务导入模块中巡维任务所需要的数据位为巡
9、进一步地，所述任务导入模块导入的数据会经过后端功能模块进行计算机语言处理，从而转化为相应的数据存储在数据库中。
10、进一步地，所述显示页面中展示需要巡维的设备点位的步骤如下：
11、后端功能模块会识别任务导入模块中的任务文件中需要测温的设备点位；将需要巡维的设备点位从数据库中提取；再经过后端功能模块的处理展示到显示页面。
12、进一步地，所述测温终端包括：
13、图片上传模块，所述图片上传模块用于将设备点位的温度拍照上传；
14、分类存储模块，所述分类存储模块用于将上传的测温图片进行分类并存储在数据库中；
15、自动识别模块，所述自动识别模块用于使用ai识别算法处理提取对应测温图片数据；
16、表单生成模块，所述表单生成模块用于根据识别结果自动进行缺陷定级并输出数据表单。
17、进一步地，所述图片上传模块的步骤如下：
18、测温人员根据显示页面的引导进行对应测温点测温，测温人员使用测温仪拍照功能进行拍照，选择测温图片手动上传后进行自动命名并存储在数据库中。
19、进一步地，所述分类存储模块是按照设备的类型存储在数据库中不同的文件夹里。
20、进一步地，所述自动识别模块的步骤如下：
21、s1：基于改进自适应阈值的红外图像预处理方法，去除复杂背景；
22、s2：对温度图谱和温度区域准确定位和分割；
23、s3：采用cnn网络进行训练，实现了红外图像温度的识别。
24、进一步地，所述s1的预处理中采用gamma校正方法对灰度图像进行归一化处理，能够增强细节信息，计算公式为:
25、lg(x，y)＝c×l(x，y)γ
26、其中，l(x，y)为原图像；lg(x，y)为校正后的图像；γ为矫正参数；c为常数。
27、进一步地，所述s2的具体步骤如下：
28、s21：采用像素累加法定位二值化图像上的矩形框；
29、s22：根据位置信息确定roi区域；
30、s23：采用垂直积分投影法对温度值进行字符分割，建立温度值数据集，计算公式如下：
31、
32、其中，vx为图像x列的垂直投影积分结果；x∈[0，h]；f(x，y)为像素点(x，y)处的灰度值；n为roi区域的高度；h为roi区域的长度。
33、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
34、本专利技术具备巡视引导功能的测温仪数据智能处理工具，一方面避免了由于漏测导致缺陷未及时发现；另一方面，由于对测温图片数据自动提取、自动分析、自动判定缺陷，由人判转变为了“机”判，非常客观，消除了人员责任心、人员技能不足带来的负面影响，缺陷发现及时定级正确率可以达到百分百，相比于人工测温数据处理，更可靠，减少时间资源浪费，有效提高了红外测温工作效率。
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1.变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述任务导入模块(1)中巡维任务所需要的数据位为巡维任务所属变电站、巡维人员、巡维开始结束时间、测温任务环境温度以及上传巡维任务文件。
3.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述任务导入模块(1)导入的数据会经过后端功能模块(2)进行计算机语言处理，从而转化为相应的数据存储在数据库(5)中。
4.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述显示页面(3)中展示需要巡维的设备点位的步骤如下：
5.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述测温终端(4)包括：
6.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述图片上传模块(41)的步骤如下：
7.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述分类存储模块(42)是按照设备的类型存储在数据库中不同的文件夹里。
8.根据权利要求1所述的变
9.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述S1的预处理中采用Gamma校正方法对灰度图像进行归一化处理，能够增强细节信息，计算公式为:
10.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述S2的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述任务导入模块(1)中巡维任务所需要的数据位为巡维任务所属变电站、巡维人员、巡维开始结束时间、测温任务环境温度以及上传巡维任务文件。
3.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述任务导入模块(1)导入的数据会经过后端功能模块(2)进行计算机语言处理，从而转化为相应的数据存储在数据库(5)中。
4.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述显示页面(3)中展示需要巡维的设备点位的步骤如下：
5.根据权利要求1所述的变电站巡维数据智能处理工具，其特征在于，所述测...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷亚兰，王文杰，申云朝，唐伟，朱玉鑫，李建东，方艳斌，朱坤华，邓涛，张建，张应杰，王鑫，江鑫，柯晨，钱梅政，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司玉溪供电局，
类型：发明
国别省市：
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