[发明专利]一种依靠拍摄设备运行图像识别的辅助巡检方法在审
申请号: | 201810249452.1 | 申请日: | 2018-03-26 |
公开(公告)号: | CN108520567A | 公开(公告)日: | 2018-09-11 |
发明(设计)人: | 王诤;曾俞平;符峥嵘;胡娟;冯超;谢欢欢;马丽娜;赵永春;李华;赵庆伟;李京京 | 申请(专利权)人: | 云南电网有限责任公司丽江供电局 |
主分类号: | G07C1/20 | 分类号: | G07C1/20;G06K9/00 |
代理公司: | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人: | 瞿网兰 |
地址: | 674100 云*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 拍摄设备 运行图像 二维码 样本库 巡检 样本 巡视 二维码识别 样本相似度 终端摄像头 等比缩放 方式显示 设备故障 设备信息 视频采集 问题描述 现场设备 现场图像 样本图像 故障库 相似度 比对 链接 矫正 视频 标签 锁定 采集 图像 发现 | ||
一种依靠拍摄设备运行图像识别的辅助巡检方法,其特征是它包括以下步骤:首先,将现场设备标签二维码定位在巡视终端摄像头中的二维码识别区域中,进行现场图像或视频采集,并在获取样本后,提取样本二维码获得具体设备信息,锁定该设备对应的样本库;然后,对采集的图像或视频进行等比缩放和梯度矫正,再将其和设备正常状态下的样本库进行比较,看是否存在差异;若差异较大,则将其与设备故障库样本图像进行比较,给出比对相似度;最后,以故障库样本相似度为依据,按照由高到低的方式显示该设备可能的故障列表,并且链接相关的问题描述与处置建议,以此辅助提高巡视人员发现、描述与处置问题的水平。
技术领域
本发明涉及一种电力系统巡检技术,尤其是一种巡检中依靠现场拍摄图像或视频快速识别故障与给出处置建议的智能化电力系统巡检技术,具体地说是一种在电力系统调度主站机房设备巡检过程中,拍摄带有巡检位置二维码的图像或视频,通过对图像或视频帧进行比例矫正,识别二维码中设备相关属性,再将图像或视频帧与该类型设备所有正常样本进行比较,得出拍摄样本与问题样本相似度,最后,根据相似度列表自动链接设备故障库、处置库中关联的材料,辅助用户进行问题的记录与处置的智能辅助巡检方法。
背景技术
电力系统调度主站机房设备是电力调度通信核心业务汇聚所在,日常巡视检查是掌握设备运行情况,及时发现设备缺陷,消除事故隐患,保证安全可靠运行的重要措施。目前,国内外开发了大量用于对巡检工作进行管理的系统,主要采用后台对巡检位置、项目等进行管理,利用手持式移动终端下载巡检要求,在终端上通过GPS、二维码、RFID标签等进行位置定位,并记录巡视发现问题。最终上传到后台服务器中,进行到位率、缺陷数据分析等工作。但在日常巡检工作中,不同经验的巡视人员对设备问题掌握程度不同,导致对设备异常的发现、描述应对与处置水平参差不齐,不能很好的发挥巡检终端的效率。因此,在调度主站设备巡检过程中,如何辅助并提高巡视人员发现、描述与处置设备异常问题的水平,是迫切需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的是针对现有的巡检过程中主要依靠人员根据经验对现场设备运行是否存在故障进行判定而造成准确度不高,对巡检人员要求高,易造成漏报、误报故障的问题,发明一种通过现场拍摄图像或视频的方式,利用图像识别技术,代替人工经验法查找问题与处置信息,辅助人员现场发现并记录问题的依靠拍摄设备运行图像识别的辅助巡检方法。
本发明的技术方案是:
一种依靠拍摄设备运行图像识别的辅助巡检方法,其特征是:首先,将现场设备标签二维码定位在巡视终端摄像头中的二维码识别区域中,进行现场图像或视频采集,并在获取样本,提取样本二维码获得具体设备信息,锁定该设备对应的样本库,提高比对精确度;然后,对采集的图像或视频进行等比缩放和梯度矫正,再将其和设备正常状态下的样本库进行比较,看是否存在差异;若差异较大,则将其与设备故障库样本图像进行比较,给出比对相似度;最后,以故障库样本图像相似度为依据,按照由高到低的方式显示该设备可能的故障列表,并且链接相关的问题描述与处置建议,以此辅助提高巡视人员发现、描述与处置问题的水平。
具体过程为:
首先:在日常巡视过程中,利用巡检终端拍摄张贴有二维码巡视标签的设备运行照片或视频;拍摄画面具备正方形识别区,用户拍摄需要将设备标签二维码置于识别区中,才能进行画面拍摄,根据识别区二维码图像的大小与斜度,计算拍摄的比例与斜度并矫正,以此获取标准比例、尺寸和位置角度的规范图像。
其次:巡检终端自动识别现场拍摄获取静态图像或视频帧中的二维码信息,获取巡视设备的设备类型、厂商、型号等信息,便于后期将信息对应到样本库精确范围中。通过与设备运行正常样本图像进行比较,发现差异,自动转入设备故障分析中,否则提示正常。
然后:将设备故障库中所有故障对应的样本图像,依据故障库样本图片中识别的方式(比如关键位置R、G、B色值范围、形状差异、轮廓重叠等)进行图像识别比较,计算出百分比相似程度。
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