[發明專利]基于BP神經網絡的隔離開關分合監測系統及方法有效
| 申請號: | 202011149705.1 | 申請日: | 2020-10-23 |
| 公開(公告)號: | CN112202247B | 公開(公告)日: | 2022-06-21 |
| 發明(設計)人: | 廖華;陳海拔;朱永虎;蔡宇;鄧厚兵;李闖;奉鈺力;梁陽;陳方之;袁衛義;申曉杰;鄧朝翥;周韋;鐘文明;董羊城;鐘暉 | 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南寧監控中心 |
| 主分類號: | H02J13/00 | 分類號: | H02J13/00;F16M11/10;H04N7/18 |
| 代理公司: | 成都云縱知識產權代理事務所(普通合伙) 51316 | 代理人: | 劉沙粒;伍星 |
| 地址: | 530022 廣西壯族自治區南寧市*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 bp 神經網絡 隔離 開關 分合 監測 系統 方法 | ||
1.基于BP神經網絡的隔離開關分合監測系統,其特征在于,包括位于調度端的調度平臺、視頻主站,以及位于站端的視頻主機和圖像采集單元,其中:
所述調度平臺用于向所述視頻主站發送待監控的隔離開關信息;接收視頻主站返回的隔離開關的狀態信息,基于所述狀態信息確認隔離開關的狀態;
所述視頻主站用于根據所述隔離開關信息判斷待監控的隔離開關所在區域的視頻主機,并向所述視頻主機發送采集信號;接收所述視頻主機返回的圖像信息,基于所述圖像信息分析隔離開關的狀態信息,并將狀態信息發送至調度平臺;
所述視頻主機用于根據所述采集信號獲得待監控的隔離開關位置,向所述隔離開關對應的圖像采集單元發送控制信號;接收所述圖像采集單元返回的圖像信息,將所述圖像信息發送至視頻主站;
所述圖像采集單元用于根據所述控制信號采集待監控的隔離開關的圖像信息,將所述圖像信息發送至視頻主機,所述圖像采集單元包括搭載裝置和攝像機,所述搭載裝置用于調節攝像機的拍攝角度、拍攝位置、拍攝環境,完成調節后,所述攝像機用于采集對應的隔離開關的圖像信息;所述搭載裝置包括兩根支柱(11),所述兩根支柱(11)之間設置有第一擋板(13)、以及位于第一擋板(13)下方的安裝板(15),所述第一擋板(13)和安裝板(15)可圍繞自身的橫向中軸線翻轉,安裝板(15)上設置有滑軌(151),所述滑軌(151)的滑塊上安裝有攝像機(152);所述圖像采集單元包括收攏狀態和拍攝狀態,在收攏狀態下,所述第一擋板(13)作為其余圖像采集單元的攝像機采集的圖像信息的背景,且安裝板(15)豎直放置;在拍攝狀態下,所述安裝板(15)翻轉以調整攝像機(152)的拍攝角度。
2.根據權利要求1所述的基于BP神經網絡的隔離開關分合監測系統,其特征在于,所述視頻主站包括圖像分析處理單元,所述圖像分析處理單元用于構建、訓練深度學習模型,提取圖像信息的候選區域中的網絡特征以識別隔離開關的分合狀態,得到隔離開關的狀態信息。
3.根據權利要求2所述的基于BP神經網絡的隔離開關分合監測系統,其特征在于,所述圖像分析處理單元包括輸入模塊、特征提取模塊、區域提取模塊、分類模塊和識別模塊;所述輸入模塊將接收的圖像信息發送至區域提取模塊和特征提取模塊,所述區域提取模塊從圖像信息中提取候選區域并對候選區域進行融合,所述特征提取模塊基于圖像信息構建深度學習模型并訓練,所述分類模塊用于對候選區域進行分類,所述識別模塊基于訓練的深度網絡獲取指定候選區域中的網絡特征,識別隔離開關的分合狀態。
4.根據權利要求3所述的基于BP神經網絡的隔離開關分合監測系統,其特征在于,所述區域提取模塊分別采用MCG算法、Selective Search算法、Bing算法和Edgebox算法提取圖像信息中的目標候選區域,對目標候選區域通過非極大值抑制進行區域合并,留存置信度最高的候選區域進入分類模塊中進行區域分類。
5.根據權利要求3所述的基于BP神經網絡的隔離開關分合監測系統,其特征在于,所述分類模塊采用Softmax法和SVM法對候選區域進行分類;在訓練過程中,采用Softmax法進行反向回傳學習參數,采用SVM法對區域特征進行線性多分類,在識別過程中,對Softmax法獲得的偽概率進行L2 Norm歸一化,對SVM獲得的偽概率進行L2 Norm歸一化;采用GroupLasso正則化算法融合概率,得到最終分類結果。
6.根據權利要求1~5中任一項所述的基于BP神經網絡的隔離開關分合監測系統,其特征在于,所述系統還包括正向隔離裝置、反向隔離裝置,所述調度系統通過所述正向隔離裝置將隔離開關信息發送至視頻主站,所述視頻主站通過所述反向隔離裝置將隔離開關的狀態信息發送至調度平臺。
7.根據權利要求1~5中任一項所述的基于BP神經網絡的隔離開關分合監測系統,其特征在于,所述調度平臺將所述狀態信息和調度平臺發送至測控裝置的遙信信號進行比對,兩者一致時,確認隔離開關的狀態并執行下一步順控操作,兩者不一致時,產生告警信號。
8.基于BP神經網絡的隔離開關分合監測方法,其特征在于,包括以下步驟:
視頻主站接收來自調度平臺的待監控的隔離開關信息,根據所述隔離開關信息判斷待監控的隔離開關所在區域的視頻主機,并向所述視頻主機發送采集信號;
視頻主機根據采集信號獲得隔離開關位置并向隔離開關對應的圖像采集單元發送控制信號,調整圖像采集單元的拍攝角度、拍攝位置、拍攝環境并控制圖像采集單元采集圖像信息;將采集到的圖像信息發送至視頻主站,所述圖像采集單元包括搭載裝置和攝像機,所述搭載裝置用于調節攝像機的拍攝角度、拍攝位置、拍攝環境,完成調節后,所述攝像機用于采集對應的隔離開關的圖像信息;所述搭載裝置包括兩根支柱(11),所述兩根支柱(11)之間設置有第一擋板(13)、以及位于第一擋板(13)下方的安裝板(15),所述第一擋板(13)和安裝板(15)可圍繞自身的橫向中軸線翻轉,安裝板(15)上設置有滑軌(151),所述滑軌(151)的滑塊上安裝有攝像機(152);所述圖像采集單元包括收攏狀態和拍攝狀態,在收攏狀態下,所述第一擋板(13)作為其余圖像采集單元的攝像機采集的圖像信息的背景,且安裝板(15)豎直放置;在拍攝狀態下,所述安裝板(15)翻轉以調整攝像機(152)的拍攝角度;所述兩根支柱(11)之間還設置有若干位于所述安裝板(15)下方的第三擋板(16),所述第三擋板(16)的面積小于所述安裝板(15)的面積;
視頻主站接收視頻主機返回的圖像信息,基于所述圖像信息分析隔離開關的狀態信息,并將狀態信息發送至調度平臺以確認隔離開關的狀態。
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