[發明專利]一種基于AI圖像算法的變電設備智能巡視系統

在審

• 申請號: 202211702471.8
• 申請日: 2022-12-29
• 公開（公告）號: CN115936925A
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 惠小東;金鑫;蔣愈勇;梁博;呂巧文
• 申請（專利權）人: 南方電網數字電網研究院有限公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G07C1/20;G06V20/50;G06V10/40;G06V10/20;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/772;G06K17/00;G06F21/31
• 代理公司: 北京世譽鑫誠專利代理有限公司 11368
• 代理人: 孫國棟

1.一種基于AI圖像算法的變電設備智能巡視系統，包括前端巡檢系統、信息處理系統和后臺管理系統，其特征在于：所述前端巡檢系統包括PDA、讀寫器、電子標簽系統和圖像采集設備，通過讀寫器的掃描實現PDA與現場電子標簽系統的信息交換；

所述信息處理系統通過AI圖像算法對圖像進行處理，并將數據傳輸至后臺管理系統；

后臺管理系統通過安裝巡視系統軟件來實現后臺管理，由以下幾個模塊組成：

設備管理：建立設備管理臺帳，進行增、刪、改設備記錄，以及設置設備檢查項目，管理設備附件，增加設備評級、變更、預試等；

巡檢管理：根據變電站內設備巡視的需要，對設備巡視進行分類，如每日必巡、每值必巡和夜巡，制定出相應的模板，以供前端系統下載，實現了對設備巡視的管理、監督功能；

缺陷管理：實現對設備缺陷的登記、消缺和統計等功能，同時提供設備缺陷的查詢方式；

運行管理：對運行日志、記錄簿、設備變更、設備評級、設備預示結果進行管理，

權限管理：主要管理組織機構、用戶、以及管理角色，并且設置用戶訪問各頁面和功能的權限。

2.根據權利要求1所述的一種基于AI圖像算法的變電設備智能巡視系統，其特征在于，所述PDA：便攜式移動個人信息裝置，實現運行設備巡視現場數據的電子化處理，同時也將設備信息查詢工作帶入了作業現場，提供雙向的信息交換。

3.根據權利要求1所述的一種基于AI圖像算法的變電設備智能巡視系統，其特征在于，所述電子標簽系統由RFID標簽、讀寫器以及計算機組成，通過無線射頻方式進行非接觸雙向數據通信對目標加以識別，其中RFID標簽中一般保存有約定格式的編碼數據，用以唯一標識標簽所附著的物體。

4.根據權利要求1所述的一種基于AI圖像算法的變電設備智能巡視系統，其特征在于，所述AI圖像算法對圖像的處理方法為：圖像預處理，圖像預處理包括白化過程和正則化過程，通過白化操作能夠將像素之間的冗余去除，而正則化操作能夠將各單位數據之間的限制去除.設有一個圖像塊X(i),針對x進行正則化處理的方法如下：

上式將X(i)的均值和方差分別記為mean(·)和var(·)；σ是一個常量，既可以防止方差趨近于0，也能夠起到一定的降噪作用.該處理環節與局部對比度和亮度歸一化有關.由于原始圖像相鄰像素之間的相關性較強，因此需要在正則化處理的基礎上通過經典PCA白化技術對所有X(i)依次進行處理.削弱輸入像素之間的相關性，計算方法如下：

公式(2)用來計算x的特征向量和特征值，公式(3)用來削弱輸入特征之間的相關度，公式(4)用來獲取最終的白化數據.由于部分特征值λ可能無限接近于0，因此需要為特征值加一個常量ε，則有，

常量ε除了能夠避免除以0的非法操作之外，還能夠使所輸入的圖像更加平滑，加快算法對于圖像特征的學習速度；

圖像特征提?。涸谕瓿蓤D像數據的預處理后，還需要通過K—means算法對圖像特征進行提取，于并行化K-means算法模型中輸入經過預處理的圖片數據，通過大數據處理平臺Hadoop獲取聚類中心，字典提取過程具體如下：(1)于多個Map節點對經過預處理的圖像數據實施并行讀取，對每個聚類中心所分配到的元素進行計算；(2)于Readuc節點上對各類別的每一個元素進行統計，進而獲取新的聚類中心；(3)對比統計之前和統計之后的兩組聚類中心，若二者之間的差異小于閾值則結束迭代并輸出聚類中心，即最終字典D，反之則進行新一輪迭代，在獲取字典D的情況下，本次研究建立了一個如公式(3)所示的特征映射函數，該函數能夠將一個輸入向量X⁽ⁱ⁾映射為K維的新的特征表達，

圖像分類：通過支持向量機來實現圖像特征的提取，該模型可用來解決回歸分析、分類以及識別方面的問題.在已經獲取帶標簽圖像數據特征的基礎上，向支持向量機分類器輸入圖像標簽與圖像特征數據，最終完成圖像的分類處理。