[發明專利]一種基于機器學習的變電站空氣開關狀態校核方法及裝置

在審

• 申請號: 201911385730.7
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN111199250A
• 公開（公告）日: 2020-05-26
• 發明（設計）人: 齊貝貝;宋亮亮;楊毅;陳練;范棟琛;宋爽;馬路;高磊;李哲靖;熊少華
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司;國網江蘇省電力有限公司;武漢中元華電科技股份有限公司;江蘇省電力試驗研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06N20/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 母秋松

本發明公開了一種基于機器學習的變電站空氣開關狀態校核方法及裝置，將樣本圖像的HOG特征及標簽輸入到SVM分類器中進行學習，得到空氣開關識別和定位的分類器；二次自動巡檢機器人利用圖像采集裝置按照設定的路線依次采集變電站內空氣開關圖像；對空氣開關圖像進行預處理；利用空氣開關識別和定位的分類器對預處理后的空氣開關圖像中空氣開關進行識別、定位。本發明能夠有效定位空氣開關的位置和識別空氣開關的狀態，自動校核變電站空氣開關狀態，準確率高，魯棒性好，并且大大減少現場運維人員工作量。

技術領域

本發明涉及一種基于機器學習的變電站空氣開關狀態校核方法及裝置，屬于圖像識別技術領域。

背景技術

空氣開關是低壓配電網絡與電力拖動系統中重要的一種電器，它集控制和多種保護功能于一身，除了能控制電路的連接和斷開外，還能對電路或電氣設備的短路、嚴重過載或欠電壓等進行保護，對空氣開關狀態的監測，有利于及時發現電路中的問題，保證電路的正常運行。

目前，對空氣開關狀態的檢測主要還是靠人工來實現的，采用人工作業的方式費時間，勞動強度大，效率低，并且在一些特定的場合，安全性低。

利用圖像技術，用二次自動巡檢機器人基于機器學習的變電站空氣開關狀態的自動校核代替人工檢測可解決上面的問題，但現場獲取空氣開關目標圖像時，易受到拍攝和環境的影響，當拍攝角度和開關位置發生較大變化或圖像中出現多個開關時，還會出現圖像匹配失敗或者相似度計算失效的問題。

發明內容

目的：本發明所要解決的是空氣開關狀態通過圖像自動校驗的問題，本發明提供一種基于機器學習的變電站空氣開關狀態校核方法及裝置。

技術方案：為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案為：

一種基于機器學習的變電站空氣開關狀態校核方法，包括如下步驟：

將樣本圖像的HOG特征及標簽輸入到SVM分類器中進行學習，得到空氣開關識別和定位的分類器；

二次自動巡檢機器人利用圖像采集裝置按照設定的路線依次采集變電站內空氣開關圖像；

對空氣開關圖像進行預處理；

利用空氣開關識別和定位的分類器對預處理后的空氣開關圖像中空氣開關進行識別、定位。

作為優選方案，還包括：

將識別、定位的空氣開關與給定的變電站空氣開關狀態表做比較，校核當前空氣開關狀態，并將不一致狀態的空氣開關信息上傳到變電站信息管理后臺相關系統。

一種基于機器學習的變電站空氣開關狀態校核裝置，包括如下模塊：

分類器訓練模塊：將樣本圖像的HOG特征及標簽輸入到SVM分類器中進行學習，得到空氣開關識別和定位的分類器；

圖像采集模塊：二次自動巡檢機器人利用圖像采集裝置按照設定的路線依次采集變電站內空氣開關圖像；

圖像預處理模塊：對空氣開關圖像進行預處理；

圖像識別模塊：利用空氣開關識別和定位的分類器對預處理后的空氣開關圖像中空氣開關進行識別、定位。

作為優選方案，還包括：

狀態預警模塊：將識別、定位的空氣開關與給定的變電站空氣開關狀態表做比較，校核當前空氣開關狀態，并將不一致狀態的空氣開關信息上傳到變電站信息管理后臺相關系統。

作為優選方案，所述樣本圖像包括：空氣開關的開啟狀態圖像樣本、閉合狀態圖像樣本、空氣開關對應屏柜標簽圖像樣本，所述標簽由圖像樣本按開啟狀態、閉合狀態、屏柜標簽中所屬位置信息分別標記。

作為優選方案，所述樣本圖像的HOG特征的提取步驟如下：