[發明專利]基于視頻圖像智能前端的變電設備缺陷診斷方法和系統

有效

• 申請號: 202110364984.1
• 申請日: 2021-04-06
• 公開（公告）號: CN112733824B
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 楊寧;高飛;楊洋;李麗華;張博文;韓帥;賈鵬飛
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V20/10;G06Q10/00;G06Q50/06;G01N21/88;G07C1/20;H04N7/18
• 代理公司: 北京工信聯合知識產權代理有限公司 11266
• 代理人: 賈銀秋

本發明公開了基于視頻圖像智能前端的變電設備缺陷診斷方法及系統。該方法包括：實時采集變電設備視頻圖像；采用最優調度方案，執行輕量化缺陷識別模型處理所述視頻圖像，并根據處理結果，確定變電設備的缺陷。該方法利用設置在智能前端這一邊端側的邊緣計算能力來實時處理視頻圖像。利用集成在智能前端的視頻圖像處理芯片，執行變電設備缺陷圖像診斷算法，生成變電設備狀態預警結論或缺陷識別結論；在邊端側實現了快速高效的圖像處理，保證了變電站設備缺陷診斷的快速性、及時性和準確性。

技術領域

本發明屬于變電設備智能巡檢技術領域，具體涉及基于視頻圖像智能前端的變電設備缺陷診斷方法和系統。

背景技術

目前，變電設備巡檢和分析存在以下問題：

一、缺少智能采集變電設備視頻圖像的手段。在變電設備巡視的發展初期，通常采用手持紅外熱成像儀、手持紫外成像儀以及人工巡視方式，提升了設備缺陷發現能力，但增加了運檢人員的日常巡視工作壓力，也對運檢人員提出了較高技術要求。隨著智能變電站建設，變電設備巡視可采用移動巡檢機器人、固定機位的視頻圖像攝像頭等視頻圖像巡檢終端，減少了運檢人員部分人工巡視壓力，但增加了運檢人員設備維護、系統升級、缺陷審核等方面的壓力。目前受限于軟硬件技術水平，固定機位的視頻圖像攝像頭和移動巡檢機器人只能在固定預置點位進行數據采集，無法實現自適應角度的智能圖像采集，存在采集的圖像質量不高而導致在云端診斷效率低及誤檢率較高的問題。

二、目前的視頻圖像巡檢終端缺少實時智能分析能力。目前，變電設備視頻圖像通過光纖等信道統一傳輸到后臺服務器來分析處理，增加了通信及數據集中管理的成本和壓力，數據分析的時效性和即時性不足。尤其在變電站內設置的視頻圖像巡檢終端數量不斷增加，視頻圖像采集智能前端的成像質量和分辨率不斷提高時，通信信道和后臺服務器的硬件成本激增，及圖像識別和處理效率大幅下降。

因此，盡管目前已經有變電站/換流站在利用巡檢機器人、視頻攝像頭、紅外攝像頭等視頻圖像巡檢終端對變電站設備進行定期巡檢，但其后續需要利用設置在云端的計算能力來處理視頻圖像，缺陷診斷及時性不足。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供基于視頻圖像智能前端的變電設備缺陷診斷方法和系統，以解決目前變電站設備缺陷診斷及時性不足的問題。

第一方面，本發明提供一種基于視頻圖像智能前端的變電設備缺陷診斷方法，包括：

實時采集變電設備視頻圖像；

采用最優調度方案，執行輕量化缺陷識別模型處理所述視頻圖像，并根據處理結果，確定變電設備的缺陷。

進一步地，在實時采集變電設備視頻圖像之前，還包括：

經邊端側云邊協同組件和云端側云邊協同組件從云端服務器獲取變電設備圖像診斷模型，所述變電設備圖像診斷模型是根據變電站的典型視頻圖像及典型缺陷完成深度學習神經網絡訓練及評估后生成的；其中，

所述邊端側云邊協同組件設置于所述視頻圖像智能前端；

所述云端側云邊協同組件設置于所述云端服務器；

對獲取的變電設備圖像診斷模型執行偽量化處理和/或剪枝處理，得到輕量化缺陷識別模型。

進一步地，所述視頻圖像智能前端設置有視頻圖像處理芯片和中央處理器；

在實時采集變電設備視頻圖像之前，還包括：

協同視頻圖像處理芯片的硬件資源和中央處理器的硬件資源，對所述輕量化缺陷識別模型執行算子調優算法，得到與所述輕量化缺陷識別模型對應的最優調度方案，并映射到中央處理器內。

進一步地，所述視頻圖像智能前端設置有攝像頭傳感單元，所述攝像頭傳感單元固定設置在可控云臺上，跟隨可控云臺擺動；