[发明专利]一种基于深度残差网络的输变电线路隐患自动安全识别系统

说明书

本发明涉及一种基于深度残差网络的输变电线路隐患自动安全识别系统，包括输变电线路数据预处理模块、隐患标签生成模块、隐患特征提取模块、隐患分类器构建模块和MySQL数据库模块。输变电线路数据预处理模块负责图片灰度化处理，提取可用图片，同时保证数据传输安全性；隐患标签生成模块负责对图片文本信息进行聚类，生成隐患图片标签；隐患特征提取模块负责提取图片深度学习特征，为分类学习提供高层语义特征；隐患分类器构建模块负责选择最优分类器模型进行图片隐患识别；MySQL数据库模块负责模块化存储各地区输变电线路图片，采用主从镜像技术保障数据库高可靠性。本发明基于深度残差网络，为电力企业客户提供自动、安全的输变电线路隐患识别方法。

技术领域

本发明涉及深度学习领域以及信息安全领域，特别是一种基于深度残差网络的输变电线路隐患自动安全识别系统。

背景技术

输变电线路隐患巡视是保障输变电线路安全稳定运行的重要环节。随着近年来我国电网的迅速扩建，输变电定期的巡检工作量剧增，巡检人员紧缺等问题日益突出。在实际工作中，高压、特高压输电线路一般位于偏僻的平原或者山涧，复杂、危险的环境也给巡检人员带来极大的不便。随着各种现代各种通信技术和检测技术的迅速发展，许多新兴的线路检测方法也应运而生，运用紫外成像仪、红外成像技术、无人机法、巡检机器人可以代替人工实现线路巡检，实现电力线路隐患检测；通过在输变电线路杆塔中安装摄像头，使用智能算法分析视频图片也能实现隐患识别，例如基于双区域滤波和多尺度Retinex算法(MSR)图像融合的图像去雾算法、U-net语义分割网络算法、BP神经网络等算法都能对输电线路中典型的隐患进行有效识别。相比于传统的人工巡检，新的线路巡检方法很大程度解放了人力资源，促使电网朝着智能化管理方向发展。但是其工作效率低、成本高昂的特点使得这些方法难以推广；同时这些智能检测方法能对输变电线路本身进行隐患识别，但是难以识别输变电线路周围的环境隐患；另外，输变电线路图片数据在传输过程中也无法保证其安全性。目前我国正全面推进网络安全和信息化工作，为了响应国家号召并适应我国互联网的发展现状，需要结合深度残差网络、安全密钥分发和加解密算法，为电力企业客户提供一种自动、安全的输变电线路隐患识别方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于深度残差网络的输变电线路隐患自动安全识别系统，基于输变电线路杆塔中安装摄像头或无人机巡视回传的图片数据进行隐患识别，代替人工巡检，提高了工作效率，并且无需使用费用高昂的紫外成像仪、红外成像仪等装置，减少电力企业输变电线路巡检成本，解决了输变电线路隐患自动识别工作效率低、成本高昂、难以推广、难以识别输变电线路周围的环境隐患、无法保证输变电数据传输安全性等问题。

本发明采用以下方案实现：一种基于深度残差网络的输变电线路隐患自动安全识别系统，包括输变电线路数据预处理模块、隐患标签生成模块、隐患特征提取模块、隐患分类器构建模块和MySQL数据库模块；所述输变电线路数据预处理模块用于在每一次向MySQL数据库模块发送获取输变电线路图片的业务请求SQL指令时，生成会话密钥，在密钥分发过程中能够抵抗中间人攻击；采用AES算法解密MySQL数据库模块发送的服务响应结果，解析获取输变电线路图片；然后将输变电线路图片转化为灰度图，选择最优梯度函数，计算图片清晰度并确定阈值，最后筛选可用图片；所述隐患标签生成模块用于通过正则表达式提取图片标注文本的关键信息，然后通过语义相似度分析，对相似文本进行聚类，最后生成隐患图片标签；所述隐患特征提取模块用于提取隐患图片深度学习特征，为分类学习提供高层语义特征；所述隐患分类器构建模块用于将输变电线路数据库中的图片集划分为80％训练集和20％的测试集，基于准确率和F1值这两个分类器评价指标，选择最佳分类器在测试集上进行隐患图像识别；所述MySQL数据库模块用于模块化存储各地区输变电线路图片；在每一次接受输变电线路数据预处理模块发送的服务请求时，生成会话密钥，在密钥分发过程中能够抵抗中间人攻击；采用AES算法加密输变电线路隐患图片，以密文形式发送到输变电线路数据预处理模块，用以保证数据机密性；采用主从镜像方法提高数据库的读写效率，保障数据库的高可靠性。