CN110705328A - 一种基于二维码图像采集电力数据的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于二维码图像采集电力数据的方法，包括如下步骤，第一步，在电站内部安装多个数据采集服务器，每个数据采集服务器对应设置有屏幕，利用数据采集服务器读取电站内部数据库的数据，之后按固定大小划分为多个部分，通过QRCode开源库生成相应多幅二维码图像，再利用OpenCV库显示在屏幕上；第二步，在外网上设置一台工业相机，将工业相机对准屏幕，实时采集屏幕上的二维码信息，第三步，通过数据解析服务器调用ZBAR库对二维码上图像解码，再将获得的原始数据存入服务器外网SQL Server数据库中，通过本发明采用的这种方式对电站内的数据能实现实时监控、提取数据成本较小、数据采集方便、快捷、准确度高。

Description

一种基于二维码图像采集电力数据的方法
技术领域
本发明涉及数据采集技术领域，具体涉及一种基于二维码图像采集电力数据的方法。
背景技术
众所周知，电站内部网络与外部网络通常进行物理隔离，传统电力数据通常是借助人工抄录，抄录为文件后利用光盘刻录机刻录进CD，或者通过增加专用安全隔离网闸,采用SU-Gap安全隔离技术，创建一个内外网物理断开的环境，来拷贝数据。但是，在实际运用过程中，由于光盘刻录操作速度慢，需要事先将电站内的设备整体停止运行才能备份数据，无法及时记录电站内部变化的数据，而采用增加专用安全隔离网闸来拷贝数据成本相对较高，不便于大规模使用。
发明内容
本发明针对背景技术中的不足，设计了一种基于二维码图像采集电力数据的方法，目的在于：解决现有技术中采用光盘刻录无法及时记录电站内实时变化的数据，若采用增加专用安全隔离网闸来拷贝数据成本较高，不适应与大规模使用的问题。
本发明的目的是通过如下途径实现的：
一种基于二维码图像采集电力数据的方法，其特征在于：包括如下步骤，第一步，在电站内部安装多个数据采集服务器，每个数据采集服务器对应设置有屏幕，利用数据采集服务器读取电站内部数据库的数据，之后按固定大小划分为多个部分，通过QRCode开源库生成相应多幅二维码图像，再利用OpenCV库显示在屏幕上；第二步，在外网上设置一台工业相机，将工业相机对准屏幕，实时采集屏幕上的二维码信息，第三步，通过数据解析服务器调用ZBAR库对二维码上图像解码，获得原始数据，再将获得的原始数据存入服务器外网SQLServer数据库中。
所述利用数据采集服务器读取电站内部数据库的数据后通过QRCode开源库按照单个二维码容量2000字符生成多幅二维码。
所述利用工业相机实时采集屏幕上的二维码信息时，对内网屏幕按照5FPS帧率投射，单帧投射6个二维码，刷新投射直至所有二维码完成投射。
所述利用工业相机实时采集屏幕上的二维码信息时，外网摄像头按照10FPS帧率逐帧采集内网屏幕信息，通过高于内网刷新一倍的速率，对每帧屏幕采集两次，尽量降低模糊图像影响，接着利用图像复原算法逐帧复原二维码为清晰图像。
所述图像复原算法为生成对抗网络（GAN），其由两部分组成：生成器（Generator）和判别器(Discriminator)，生成器输入为原始模糊图像，输出为清晰图像；判别器用于判断图像是真实的清晰图像，还是生成器产生的清晰图像，经过两个网络间的对抗训练，使得生成器最终产生的图像足够清晰。
所述生成器采用U-net网络结构，通过高低层跳跃连接，融合高层和低层特征，对于屏幕不断刷新的二维码。
在所述图像复原算法中，为保证转换前后二维码信息的一致性，在网络损失函数中组合L1范数损失和感知损失，组合计算公式如下：
Figure 770056DEST_PATH_IMAGE002
其中，G表示为生成器，D表示为判别器，
Figure 576470DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 330799DEST_PATH_IMAGE004
为超参数，为网络损失，
Figure 653513DEST_PATH_IMAGE006
为L1范数损失，
Figure 83357DEST_PATH_IMAGE007
为感知损失，E(*)为期望。
本发明的有益效果：
本发明是通过数据采集服务器将电站内部数据库内的数据采集，后通过二维码图像进行转换之外网，之后对二维码转换的图像进行还原生成原始数据，通过本发明采用的这种方式对电站内的数据能实现实时监控、提取数据成本较小、数据采集方便、快捷、准确度高。
附图说明
图1为本发明中生成器软件使用时设置的参数示意图。
图2为本发明中判别器软件使用时设置的参数示意图。
图3为本发明采用图像复原法复原前采集的模糊二维码结构示意图。
图4为本发明采用图像复原法复原后得到的清晰二维码结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1至图4所示，本发明公开了一种基于二维码图像采集电力数据的方法，包括如下步骤，第一步，在电站内部安装多个数据采集服务器，每个数据采集服务器对应设置有屏幕，利用数据采集服务器读取电站内部数据库的数据，之后按固定大小划分为多个部分，通过QRCode开源库按照单个二维码容量2000字符生成多幅二维码，再利用OpenCV库显示在屏幕上；第二步，在外网上设置一台工业相机，将工业相机对准屏幕，实时采集屏幕上的二维码信息，所述利用工业相机实时采集屏幕上的二维码信息时，对内网屏幕按照5FPS帧率投射，单帧投射6个二维码，刷新投射直至所有二维码完成投射，所述利用工业相机实时采集屏幕上的二维码信息时，外网摄像头按照10FPS帧率逐帧采集内网屏幕信息，通过高于内网刷新一倍的速率，对每帧屏幕采集两次，尽量降低模糊图像影响，接着利用图像复原算法逐帧复原二维码为清晰图像，所述图像复原算法为生成对抗网络（GAN），其由两部分组成：生成器（Generator）和判别器(Discriminator)，生成器输入为原始模糊图像，输出为清晰图像；判别器用于判断图像是真实的清晰图像，还是生成器产生的清晰图像，经过两个网络间的对抗训练，使得生成器最终产生的图像足够清晰，所述生成器采用U-net网络结构，通过高低层跳跃连接，融合高层和低层特征，对于屏幕不断刷新的二维码，第三步，通过数据解析服务器调用ZBAR库对二维码上图像解码，获得原始数据，再将获得的原始数据存入服务器外网SQL Server数据库中。在所述图像复原算法中，为保证转换前后二维码信息的一致性，在网络损失函数中组合L1范数损失和感知损失，组合计算公式如下：
Figure 636567DEST_PATH_IMAGE001
Figure 974008DEST_PATH_IMAGE002
其中，G表示为生成器，D表示为判别器，
Figure 492845DEST_PATH_IMAGE003
、为超参数，
Figure 743883DEST_PATH_IMAGE005
为网络损失，
Figure 822698DEST_PATH_IMAGE006
为L1范数损失，
Figure 718014DEST_PATH_IMAGE007
为感知损失，E(*)为期望。

Claims (7)

1.一种基于二维码图像采集电力数据的方法，其特征在于：包括如下步骤，第一步，在电站内部安装多个数据采集服务器，每个数据采集服务器对应设置有屏幕，利用数据采集服务器读取电站内部数据库的数据，之后按固定大小划分为多个部分，通过QRCode开源库生成相应多幅二维码图像，再利用OpenCV库显示在屏幕上；第二步，在外网上设置一台工业相机，将工业相机对准屏幕，实时采集屏幕上的二维码信息，第三步，通过数据解析服务器调用ZBAR库对二维码上图像解码，获得原始数据，再将获得的原始数据存入服务器外网SQLServer数据库中。
2.根据权利要求1所述的一种基于二维码图像采集电力数据的方法，其特征在于：所述利用数据采集服务器读取电站内部数据库的数据后通过QRCode开源库按照单个二维码容量2000字符生成多幅二维码。
3.根据权利要求1所述的一种基于二维码图像采集电力数据的方法，其特征在于：所述利用工业相机实时采集屏幕上的二维码信息时，对内网屏幕按照5FPS帧率投射，单帧投射6个二维码，刷新投射直至所有二维码完成投射。
4.根据权利要求3所述的一种基于二维码图像采集电力数据的方法，其特征在于：所述利用工业相机实时采集屏幕上的二维码信息时，外网摄像头按照10FPS帧率逐帧采集内网屏幕信息，通过高于内网刷新一倍的速率，对每帧屏幕采集两次，尽量降低模糊图像影响，接着利用图像复原算法逐帧复原二维码为清晰图像。
5.根据权利要求4所述的一种基于二维码图像采集电力数据的方法，其特征在于：所述图像复原算法为生成对抗网络（GAN），其由两部分组成：生成器（Generator）和判别器(Discriminator)，生成器输入为原始模糊图像，输出为清晰图像；判别器用于判断图像是真实的清晰图像，还是生成器产生的清晰图像，经过两个网络间的对抗训练，使得生成器最终产生的图像足够清晰。
6.根据权利要求5所述的一种基于二维码图像采集电力数据的方法，其特征在于：所述生成器采用U-net网络结构，通过高低层跳跃连接，融合高层和低层特征，对于屏幕不断刷新的二维码。
7.根据权利要求3至5中任一项所述的一种基于二维码图像采集电力数据的方法，其特征在于：在所述图像复原算法中，为保证转换前后二维码信息的一致性，在网络损失函数中组合L1范数损失和感知损失，组合计算公式如下：
Figure 912808DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 892265DEST_PATH_IMAGE002
，其中，G表示为生成器，D表示为判别器，、
Figure 880261DEST_PATH_IMAGE004
为超参数，为网络损失，
Figure 517095DEST_PATH_IMAGE006
为L1范数损失，
Figure 846446DEST_PATH_IMAGE007
为感知损失，E(*)为期望。
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