[發明專利]一種基于數據審核的自學習方法

在審

• 申請號: 201811152251.6
• 申請日: 2018-09-29
• 公開（公告）號: CN109460897A
• 公開（公告）日: 2019-03-12
• 發明（設計）人: 宋云海;周震震;羅征洋;孫萌;王奇;尚佳寧;崔曼帝;張晗
• 申請（專利權）人: 中國南方電網有限責任公司超高壓輸電公司檢修試驗中心
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 廣州科粵專利商標代理有限公司 44001
• 代理人: 周友元;黃培智

本發明公開了一種基于數據審核的自學習方法，包括：通過少量的人工標注數據對巡檢機器人進行初期訓練；將經過初期訓練的巡檢機器人放入標準工作環境中，基于初期的訓練數據進行巡檢；對巡檢結果進行人工評定，正確的結果將轉換為標簽與巡檢數據成對存儲在巡檢機器人中；錯誤的結果通過人工修訂，指定正確值后再次成對進行存儲；將經過自學習的巡檢機器人放入實際工作環境中，并再次在技術人員的監督下進行自學習，經過多次訓練，直到達到最終的巡檢效果。本發明將傳統的監督學習方式改為半監督學習方式，極大地減少了技術人員的工作量，減少了對于數據集的成本投入。

技術領域

本發明涉及一種基于數據審核的自學習方法。

背景技術

伴隨著城市規模的擴大以及居民對電能依賴程度的增加，變電站的規劃數量與日俱增，變電站在電網中扮演著不可或缺的角色。變電站長久、穩定的運行才能保證電能的平穩輸送，保證居民生產、生活正常開展以及社會的安定、和諧。

但是伴隨著變電站的增加，相對應的變電站的巡檢工作則變得十分困難。傳統的采用人工巡檢的方式存在下列問題：首先，變電站需要定期巡檢，巡檢員工作強度大；第二，采用人工巡檢對巡檢員的業務水平有較高要求，因為經驗缺乏無法排查到所有的問題將留下安全隱患；第三，變電站除分布于城市中的小型變電站外，多數大型變電站都分布于交通不便的地區，而且由于變電站規模增大等一系列原因，都增加了人工巡檢的成本。目前，采用巡檢機器人替代人工巡檢已經成為變電站巡檢的主流。

變電站巡檢機器人的巡檢過程與人工巡檢類似，需要代替人工來讀取變電站中的各種表計的示值，基于讀取到的示值進一步分析是否存在異常。但是，在進行判定之前需要對巡檢機器人通過大量的數據進行訓練，而這些數據需要人工提前進行標注，變為帶有標簽(label)的數據才可使用，標注過程中的人力成本及其高昂，且消耗時間。

目前還沒有針對巡檢機器人的自學習訓練方法。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于數據審核的自學習方法，可以使得巡檢機器人無需大量的標注數據進行訓練，通過自我學習來實現巡檢訓練目標。

為實現上述目的，本發明的技術方案為：

一種基于數據審核的自學習方法，包括如下步驟：

步驟1：通過少量的人工標注數據對巡檢機器人進行初期訓練，該人工標注數據是指帶有標簽的數據集；

步驟2：將經過初期訓練的巡檢機器人放入標準工作環境中，基于初期的訓練數據進行巡檢；

步驟3：對巡檢結果進行人工評定，正確的結果將轉換為標簽與巡檢數據成對存儲在巡檢機器人中；錯誤的結果通過人工修訂，指定正確值后再次成對進行存儲；

步驟4：將經過自學習的巡檢機器人放入實際工作環境中，并再次在技術人員的監督下進行自學習，經過多次訓練，直到達到最終的巡檢效果。

其中，步驟2所述的標準工作環境是指包含了巡檢機器人所需要巡檢的所有表計種類，且表計示值固定已知。因此可以通過將正確的表計示數存儲于計算機中進行自動數據審核，來替代技術人員進行審核，減少人工工作成本。

本發明的有益效果是：由于標注數據人工成本高，人工標注工作量大且依賴大量的原始數據，這樣制約了巡檢機器人的識別性能的提升，本發明的自學習方法，將傳統的監督學習方式變更為半監督學習方式，極大地減少了技術人員的工作量，減少了對于數據集的成本投入。同時，巡檢機器人可以在日常工作中不斷自我學習，自我提升，這是在規模一定的已標注數據集訓練下難以實現的。

附圖說明

圖1是巡檢機器人的傳統訓練方式。

圖2是巡檢機器人基于數據審核自學習的訓練方式。

具體實施方式