【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于高压电缆热状态检测，涉及高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统和方法。
技术介绍
1、目前，红外图像智能识别技术需求迫切，但尚不完善，多数基于红外热成像检测技术的高压电缆热状态检测均依靠人工完成对红外图像的分析，从而对电气设备的热故障做出诊断。这种检测方式对操作人的经验和专业知识要求较高，同时通过人工检测的方式效率较低并且容易出错。
2、针对高压电缆的热故障问题，使用红外热成像技术对电气设备进行红外成像，利用图像处理技术，并结合红外诊断方法自动辨识分析热状态，可减少原始的人工检测方法对操作人员经验的依赖程度，同时使得检测更加高效，降低出错率。但是现有的高压电缆热状态检测技术难以满足多传感器高压电缆数据融合处理的要求，且高压电缆热状态检测效率低，网络连线复杂，不易于维护。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统和方法。
2、本专利技术采用如下的技术方案。
3、高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，包括前端传感器模块和类脑处理模块；
4、前端传感器模块包括分别用于高压电缆多光、声音和距离信息采集的视觉传感器、听觉传感器和距离传感器；
5、类脑处理模块包括微控制器单元mcu、中央处理器cpu和嵌入式神经网络处理器npu；
6、其中前端传感器与mcu、cpu和npu依次连接，mcu、cpu和npu对前端传感器采集的信息进行三级分布式
7、优选地，所述视觉传感器包括可见光传感器、紫外光传感器和红外光传感器，分别用于采集高压电缆的可见光、紫外光和红外光信息；
8、所述听觉传感器包括多个麦克风，用于获取环境声音信号和多个麦克风的空间位置；
9、所述距离传感器，用于发射紫外线，通过反射波时间差进行距离定位计算，得到距离传感器到高压电缆之间的距离信息。
10、优选地，所述前端传感器与mcu通过数据接口连接，前端传感器将采集的信息传输到mcu进行整合预处理；
11、所述整合预处理包括：数据清洗、降噪、模数转换、去重。
12、优选地，mcu与cpu通过数据接口连接，mcu将预处理后的信息传送到cpu，cpu进行任务调度，向npu下发预处理后的信息和高压电缆热状态检测指令。
13、优选地，npu与cpu通过数据接口连接，npu接收到压电缆热状态检测指令后，将cpu下发的预处理后的信息输入预训练的lstm网络，实现高压电缆热状态检测，得到高压电缆热状态检测结果，并将检测结果实时传送到cpu以及显示平台。
14、优选地，所述lstm网络中，可见光，紫外光，红外光和多麦克风的空间位置信息通过cnn卷积层提取特征，并分别通过lstm层构建含有时序信息特征向量，contact层将不同特征向量连接后通过cnn层卷积，再与距离信息连接后，计算融入距离惩罚项的多元交叉熵函数值，输出高压电缆热状态检测结果。
15、优选地，融入距离惩罚项的多元交叉熵函数如下:
16、其中，y′lny为多元交叉熵部分，y′为标签数值，y为最后一层cnn层卷积后输出特征向量，为针对距离的惩罚函数，d为距离信息，d′为标签距离信息。
17、优选地，所述三级分布式协作处理方式，包括：
18、一级预处理：mcu对前端传感器模块采集的信息进行实时整合预处理；
19、二级核心处理：cpu进行任务调度，协调npu进行智能运算与高压电缆热状态检测进程；
20、三级辅助加速处理：npu进行智能运算，得到高压电缆热状态检测结果。
21、高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理方法，包括：
22、视觉传感器、听觉传感器和距离传感器分别采集高压电缆多光、声音和距离信息并传输至类脑处理模块；
23、类脑处理模块的mcu、cpu和npu对前端传感器采集的信息进行三级分布式协作处理，得到高压电缆热状态检测结果。
24、优选地，类脑处理模块的mcu、cpu和npu对前端传感器采集的信息进行三级分布式协作处理，得到高压电缆热状态检测结果的过程包括：
25、mcu对前端传感器将采集的信息进行整合预处理并将预处理后的信息传送到cpu；
26、cpu接收预处理后的信息并进行任务调度，控制npu执行lstm算法运算，实现高压电缆热状态检测，得到高压电缆热状态检测结果。
27、一种终端，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行所述方法的步骤。
28、计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述方法的步骤。
29、本专利技术的有益效果在于，与现有技术相比：
30、本专利技术通过多层级mpu、npu、cpu、lstm网络及融入距离惩罚项的多元交叉熵函数的融合部署进行故障智能识别，通过多处理器协同的方式构建硬件平台，将高压电缆热状态检测需求进行划分，分配到不同的处理器中处理，互相取长补短，协同完成高压电缆热状态检测，以更好的满足性能要求，通过多层次的数据处理技术，提高效率与精度；
31、本专利技术通过前端传感器模块捕捉高压电缆多光，声音，距离信息，通过类脑处理模块将信息汇集在mcu芯片中，并进行预处理，随后通过cpu与npu的协同工作，通过神经网络算法对捕捉的信息进行识别，从而智能判断已设定高压电缆热状态情况，将采集到的信息、最终的热状态检测结论可视化的呈现在屏幕上。
32、本专利技术的类脑处理模块采用由三级分布式协作处理的mcu、cpu、npu共同构成的类脑结构；该类脑结构较其他处理器工作模式具有较大优势，其具有很强的容错性以及自我学习自我适应能力，能够模拟复杂的非线性映射，利用这些特性和强大的非线性处理能力，更好的满足了多传感器高压电缆数据融合处理的要求，具有可扩展性高、吞吐量高和通用性高等特点；
33、本专利技术综合了软件与硬件实现三级分布式协作处理方式，由于mcu与传感器的解析，ncu的性能、面积、功耗等方面有较大优势，能更好的加速神经网络计算，这两方面的协助下，cpu可以更好的进行深度运算，提高了整个高压电缆热状态检测系统的核心效率；
34、本专利技术ncu采用的lstm网络结构以及融入距离惩罚项的多元交叉熵函数，可更准确的消除位置偏差，增加检测的稳定性，降低误判断带来的不稳定因素。
35、本专利技术高压电缆热状态检测系统中所有器件均模块化,端口与端口直接相连使得网络连线复杂度低，易于维护。
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1.高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，包括前端传感器模块和类脑处理模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
8.根据权利要求1所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
9.高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理方法，基于权利要求1-8任意一项所述的系统实现，其特征在于：所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理方法，其特征在于：
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12.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求9-10任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，包括前端传感器模块和类脑处理模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的高压电缆热状态检测用信息采集及类脑处理系统，其特征在于：
7.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：何邦乐，曹雨，钱天宇，叶敏敏，吕昊晟，李鹤群，贾帆，蒋晓娟，周宏，张永康，沈斌，杨勇诚，周婕，刘家俊，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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