[發(fā)明專利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站壓板狀態(tài)識別方法、系統(tǒng)及設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210446999.7
• 申請日: 2022-04-26
• 公開（公告）號: CN114792308A
• 公開（公告）日: 2022-07-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳家賢;韋運(yùn)杰;郭小華;傅文鋒;陳新城;呂月娥;何滿潤;郭森和;胡志恒
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司;廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 劉思言

1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站壓板狀態(tài)識別方法，應(yīng)用于識別機(jī)器人上，其特征在于，包括以下步驟：

從生產(chǎn)管理系統(tǒng)上獲取定值單的壓板數(shù)據(jù)，對所述壓板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析生成包含壓板名稱與投退狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)壓板狀態(tài)表格；

從安自主站平臺上獲取識別的壓板投退位置，生成包含壓板名稱與投退狀態(tài)的后臺實(shí)時(shí)壓板狀態(tài)表格；

獲取所有待核對檢查壓板的實(shí)物圖像，對所有壓板的所述實(shí)物圖像進(jìn)行處理，得到與所有待核對檢查壓板對應(yīng)的識別數(shù)據(jù)，并基于所有壓板的所述識別數(shù)據(jù)生成包含壓板名稱與投退狀態(tài)的現(xiàn)場實(shí)時(shí)壓板狀態(tài)表格；

對所述標(biāo)準(zhǔn)壓板狀態(tài)表格、所述后臺實(shí)時(shí)壓板狀態(tài)表格和所述現(xiàn)場實(shí)時(shí)壓板狀態(tài)表格進(jìn)行一致性對比，得到與每個(gè)待核對檢查壓板對應(yīng)的核對檢查結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站壓板狀態(tài)識別方法，其特征在于，獲取所有待核對檢查壓板的實(shí)物圖像，對所有壓板的所述實(shí)物圖像進(jìn)行處理，得到與所有待核對檢查壓板對應(yīng)的識別數(shù)據(jù)包括：

采用壓板識別模型對每個(gè)壓板的所述實(shí)物圖像進(jìn)行處理，得到與每個(gè)待核對檢查壓板對應(yīng)的壓板投退狀態(tài)和壓板位置坐標(biāo)；

根據(jù)所有的所述壓板位置坐標(biāo)，對所有的所述壓板投退狀態(tài)按照其壓板位置從左到右、再從上到下進(jìn)行順序排序，得到與所有待核對檢查壓板對應(yīng)的識別數(shù)據(jù)；

其中，所述壓板位置坐標(biāo)是以實(shí)物圖像的左上角作為原點(diǎn)建立的坐標(biāo)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站壓板狀態(tài)識別方法，其特征在于，根據(jù)所有的所述壓板位置坐標(biāo)，對所有的所述壓板投退狀態(tài)按照其壓板位置從左到右、再從上到下進(jìn)行順序排序包括：

對每個(gè)所述壓板位置坐標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，得到與所有待核對檢查壓板對應(yīng)的歸一化坐標(biāo)；

采用壓板順序分值計(jì)算公式對每個(gè)所述歸一化坐標(biāo)進(jìn)行順序分值計(jì)算，得到與每個(gè)所述歸一化坐標(biāo)對應(yīng)的順序分值；

對所有待核對檢查壓板的所述順序分值從小到大排序，得到排序后的所述識別數(shù)據(jù)；

其中，所述壓板順序分值計(jì)算公式為S_i＝1*x_i+10*y_i，S_i為第i個(gè)待核對檢查壓板的順序分值，x_i為第i個(gè)待核對檢查壓板歸一化坐標(biāo)的橫坐標(biāo)，y_i為第i個(gè)待核對檢查壓板歸一化坐標(biāo)的縱坐標(biāo)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站壓板狀態(tài)識別方法，其特征在于，包括：構(gòu)建壓板識別模型；構(gòu)建壓板識別模型的步驟包括：

獲取不同環(huán)境、不同時(shí)間、不同角度的N個(gè)壓板圖像；

對每個(gè)所述壓板圖像進(jìn)行翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、移位、增加高斯噪聲處理，得到處理圖像；

采用風(fēng)格遷移對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每個(gè)所述處理圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

采用所有所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)在colab上對SSD-MobileNet模型進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建得到識別壓板投退狀態(tài)和位置坐標(biāo)的壓板識別模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站壓板狀態(tài)識別方法，其特征在于，包括：若所述后臺實(shí)時(shí)壓板狀態(tài)表格和所述現(xiàn)場實(shí)時(shí)壓板狀態(tài)表格分別與所述標(biāo)準(zhǔn)壓板狀態(tài)表格進(jìn)行一致性對比的核對檢查結(jié)果為其中至少一個(gè)表格不相同，則發(fā)送告警信息。