[发明专利]基于4G网络的移动远程电力监测系统及监控方法在审
申请号: | 201610789814.7 | 申请日: | 2016-08-31 |
公开(公告)号: | CN107294761A | 公开(公告)日: | 2017-10-24 |
发明(设计)人: | 董岩岩 | 申请(专利权)人: | 董岩岩 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04L12/26;H04L29/08;H04N7/18 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 053000 *** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 网络 移动 远程 电力 监测 系统 监控 方法 | ||
技术领域
本发明涉及电力监控领域,尤其涉及一种基于4G网络的移动远程电力监测系统及监控方法。
背景技术
电力线路,主要分为输电线路和配电线路。
输电线路一般电压等级较高,磁场强度大,击穿空气(电弧)距离长。35kV以及110kV、220kV、330kV(少数地区)、660kV(少数地区)、DC/AC500kV、DC800kV以及新建的上海1000kV都是属于输电线路。它是由电厂发出的电经过升压站升压之后,输送到各个变电站,再将各个变电站统一串并联起来就形成了一个输电线路网,连接这个"网"上各个节点之间的“线”就是输电线路。
电力设备制造业大体包括发电设备行业、输变电一次设备行业、二次设备行业、电力环保行业四个子行业。电力设备行业的发展依托电力工业的发展,电力投资的规模和方向直接影响电力设备行业的发展。
供电管理公司对电力线路的监控通常采用基于网络的远程监控模式,由于电力线路的数据具有保密性,同时监控机制中带有对电力线路的处理模式,因此,监控设备需要专门的有经验的电力管理人员进行。然而,现有技术中并不存在电力线路远程网络监控的人员授权机制。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种基于4G网络的移动远程电力监测系统及监控方法,改造现有技术中电力监测系统及监控方法,通过引入面部识别机制和引入物联网机制实现对电力线路监测的高精度授信,避免电力线路的数据泄漏,同时维护了电路线路运行的安全性能。
根据本发明的一方面,提供了一种基于4G网络的移动远程电力监测系统,所述系统包括移动远程电力监测设备、高清摄像头、授权管理设备和图像处理设备,图像处理设备与高清摄像头连接,用于对高清摄像头输出的高清脸部图像进行脸部特征检测,授权管理设备分别与图像处理设备和移动远程电力监测设备连接,用于基于图像处理设备的输出自动启动或自动关闭移动远程电力监测设备。
更具体地,在所述基于4G网络的移动远程电力监测系统中,包括:移动远程电力监测设备,用于对电力线路进行远程监测,移动远程电力监测设备包括4G通信接口和移动驱动机构;高清摄像头,设置在移动远程电力监测设备的前方,用于对移动远程电力监测设备前方的人员进行高清脸部图像采集;授权管理设备,分别与谱图比较设备和移动远程电力监测设备连接,用于在接收到人脸识别成功信号时,自动启动移动远程电力监测设备,还用于在接收到人脸识别失败信号时,自动关闭移动远程电力监测设备;对比度增强设备,与高清摄像头连接,用于接收高清脸部图像,并对高清脸部图像进行对比度增强处理以获得增强脸部图像;灰度化处理设备,与对比度增强设备连接,用于接收增强脸部图像,并对增强脸部图像进行灰度化处理以获得灰度化图像;光线调整设备,与灰度化处理设备连接,用于接收灰度化图像,基于灰度化图像中各个像素的灰度值确定灰度化图像的平均亮度,并将灰度化图像的平均亮度与预设亮度进行比较,当灰度化图像的平均亮度大于等于预设亮度,对灰度化图像进行亮度降低调整以获得光线调整图像,当灰度化图像的平均亮度小于预设亮度,对灰度化图像进行亮度提升调整以获得光线调整图像;自适应递归滤波处理设备,与光线调整设备连接,用于接收光线调整图像,并对光线调整图像执行自适应递归滤波处理以获得滤波图像;复杂度检测设备,与自适应递归滤波处理设备连接,用于计算滤波图像的复杂度,基于滤波图像的复杂度选择像素矩阵的大小,滤波图像的复杂度越高,选择的像素矩阵越大;像素处理设备,分别与复杂度检测设备和自适应递归滤波处理设备连接,用于接收滤波图像,针对滤波图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理:将对象像素作为复杂度检测设备确定的像素矩阵的中心像素在滤波图像中获取对象像素矩阵,对象像素矩阵的大小与复杂度检测设备确定的像素矩阵的大小相同,将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较,以获得二值化矩阵,二值化矩阵的大小与对象像素矩阵的大小相同,二值化矩阵由多个参考像素分别对应的多个二值化像素组成,参考像素大于等于对象像素,则参考像素对应的二值化像素的像素值为1,参考像素小于对象像素,则参考像素对应的二值化像素的像素值为0;矩阵转换设备,与像素处理设备连接,用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成目标十进制数,具体转换操作为:将每一个对象像素对应的二值化矩阵的所有二值化像素值按其在二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标二进制数,再将目标二进制数转化成十进制数以作为目标十进制数;谱图获取设备,分别与自适应递归滤波处理设备和矩阵转换设备连接,用于将滤波图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标十进制数以获得局部二值模式特征谱图;谱图比较设备,分别与谱图获取设备和IP解包设备连接,用于将谱图获取设备获得的局部二值模式特征谱图分别与各个基准局部二值模式特征谱图进行匹配,匹配成功则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准局部二值模式特征谱图对应的授权用户名称,匹配失败则输出人脸识别失败信号;IP解包设备,用于与远程的数据服务器网络连接,通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包,并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包;边缘传感设备,与IP解包设备连接,用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包,获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部,对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部;6LowPAN解包设备,与边缘传感设备连接,用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载,并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析,以获得各个基准局部二值模式特征谱图;其中,IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包,6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准局部二值模式特征谱图,6LowPAN数据包中的头部是压缩数据,解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析;其中,每一个基准局部二值模式特征谱图为对相应授权用户基准面部图像预先进行局部二值模式特征谱图提取而获得的图像。
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