CN112001709A - 一种基于蚁群算法的智能指派调度ar多人远程协助方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，该方法为：运维人员在现场操作智能运维APP和佩戴AR眼镜，通过智能运维APP的故障检测运维模块进行运维，遇见无法解决的疑难运维时，通过智能运维APP的远程协助模块申请远程协助，利用AR眼镜摄像头以第一人称视角将现场情景直接传送至专家远程协助中心，专家远程协助中心采用蚁群算法智能判断相关技术领域的专家给予现场连线指导。本发明的电力设备故障检测运维模式可降低对基层运维人员的技能知识储备要求，减轻工作量，采用蚁群算法模型智能判断相关技术领域的专家进行匹配指导，可在短时间内迅速找到专家调度的最优解，使资源利用率得到改善。

Description

一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法
技术领域
本发明涉及一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，属于配用电运维技术领域。
背景技术
目前低压集抄终端表计规模巨大、种类多、更新快，传统运维需要人工现场巡检，通过现场查勘，了解故障现象，才可以提出检修方案；故障类型种类繁多，运维人员技术参差不齐；国内电力网络同国外电力网络差异较大，客观上地理环境复杂多变，进一步造成运维的复杂性；并且检修过程采用纸质记录，数据关联性差，不易统计分析，加上专家数量有限，无法较好提供现场协助，不能及时消除设备隐患，运维成本较高。因此，低压集抄运维行业需要采用新技术提高运维效率、降低运维成本。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：针对现有电力运维工作中基层运维人员技术储备不足，专家数量有限，无法到达故障电力设备现场，及时完成故障设备运维的问题，提供一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法。该系统以融合人工智能技术的AR智能穿戴设备为主要载体，以运维专家知识库为数据源，通过手势交互、视频音频、图像识别及深度学习等实现对现场设备运行状态和故障情况的自动识别、数据的自动采集、传输和分析处理，借助后台系统专家知识库及AR远程协助系统对现场作业人员进行实时指导，来实现提升计量设备的运维效率和人员作业水平。
本发明采取的技术方案为：一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，该方法为：运维人员在现场操作智能运维APP和佩戴AR眼镜，通过智能运维APP的故障检测运维模块进行运维，遇见无法解决的疑难运维时，通过智能运维APP的远程协助模块申请远程协助，利用AR眼镜摄像头以第一人称视角将现场情景直接传送至专家远程协助中心，专家远程协助中心采用蚁群算法智能判断相关技术领域的专家给予现场连线指导。
优选的，上述故障检测运维模块的实现方法为：AR眼镜通过摄像头拍摄电力设备的图片或视频，使用智能手机的移动网络上传至数据处理及智能诊断中心，得出电力设备的型号、名称和故障原因，查找数据库中相应的电力设备资料和专家知识库信息，发送到智能手机上，智能手机控制AR眼镜显示电力设备资料信息和专家知识库信息，协助工作人员找到对应的设备故障，并提供对应的检修方法。
优选的，上述远程协助模块的实现方法为：控制现场AR眼镜实时拍摄现场电力设备视频，采集AR眼镜佩戴者的语音，视频和语音通过智能手机的移动网络上传至专家远程协助中心，专家远程协助中心智能判断相关技术领域的专家进行匹配指导，匹配完成后远程专家在后台管理系统查看现场工作人员的第一视角图像信息和现场人员的语音，远程专家使用后台管理系统，发送文字、图像、语音、标记信息给现场人员配到的AR眼镜上，指导现场人员检查维修电力设备。
优选的，上述蚁群算法的判断过程：建立专家信息分配矩阵空间E，定义专家信息为节点Eij，其中i(1，2，3，…，n)，j(1，2，3，…，m)为节点集合，现场采集的图像或视频信息代表蚂蚁，在各个节点上都分布着若干只蚂蚁进行最优解的搜索，则第k只蚂蚁在t时刻选择节点Eij的概率为：
Figure BDA0002667048080000031
Figure BDA0002667048080000032
其中τij(t)代表t时刻，蚂蚁在节点Eij位置所残留的信息素，即所采集图像或视频信息的对应的专家领域属性、专家的技术能力综合评分筛选标准和专家的技术支援次数筛选标准；ηij(t)代表了蚂蚁的启发信息，α和β分别表示残留信息素和启发信息的相对重要性；fij k(t)表示第k只蚂蚁找寻到节点Eij所需时间与蚁群平均找寻节点时间的差值，fij k(t)值越小，则ηij(t)值越大，选择Eij的期望程度越高，被选中的概率越大；barredk(k＝1，2，L，m)代表第k只蚂蚁行走的障碍物表，即不会选择的路径(不满足当前技术领域，能力，支援次数筛选标准的专家节点集合)。fij k(t)如果t时刻，第k只蚂蚁选择节点Eij，则
Figure BDA0002667048080000035
就会被加入到障碍物表中，在每次循环之后对该次循环中的最优解或者局部最优解的信息素更新，更新公式为：
Figure BDA0002667048080000033
Figure BDA0002667048080000034
其中，τij(t+n)代表t+n时刻，蚂蚁在节点Eij位置所残留的信息素，σ表示信息素挥发程度；k表示第k只蚂蚁，Fbest表示全局最优解的值。
优选的，上述远程协助模块设置有跟踪标记模块，跟踪标记模块的实现方法为：远程专家使用后台管理系统，在现场AR眼镜传输来的现场实景视频上，用矩形框标记视频中的物体，该矩形框标记信息将传输给现场AR眼镜，以叠加方式显示在AR眼镜佩戴者的视野中；当AR眼镜的镜头视角晃动时，已被标记的物体一直保持在AR镜头捕捉的画面中时，已进行的矩形标记会实时跟踪被标记物体，在镜头画面中灵活移动。
优选的，上述远程协助模块设置有多人会话模块，多人会话模块的实现方法为：AR眼镜与智能手机连接后，通过移动网络登录与专家远程协助中心建立网络连接，远程协助通过现场AR眼镜佩戴者向某一远程专家发起会话，当远程专家接收会话时，系统建立一个会话房间，在该会话房间中，现场AR眼镜使用者或远程专家均能够邀请其他AR眼镜使用者或是其他远程专家，当最初发起会话的AR眼镜使用者选择结束会话时，将解散该会话房间，所有被邀请的远程专家或其他AR眼镜使用者随之退出远程协助。
优选的，上述远程协助模块设置有历史回溯模块，历史回溯模块的实现方法为：每一次成功建立的远程协助会话存储在后台Web系统中，存储的远程协助会话记录信息包括会话发起时间、会话结束时间和会话发起人。
优选的，上述远程协助模块设置有技术能力评分系统，专家支援结束后，运维人员对专家服务进行技术能力评分，本次评分和历史评分汇总平均计算得出该专家的技术能力综合评分，本次和历史支持次数相加得出该专家的技术支援次数，分别对技术能力综合评分和技术支援次数两项属性制定相应的筛选标准用于专家匹配，筛选标准：评分≥80，支援次数≥5。
本发明的有益效果：与现有技术相比，本发明的效果如下：
1)本发明的电力设备故障检测运维模式可降低对基层运维人员的技能知识储备要求，减轻工作量，采用蚁群算法模型智能判断相关技术领域的专家进行匹配指导，可在短时间内迅速找到专家调度的最优解，使资源利用率得到改善；
2)本发明指导运维人员的操作标准和规范化的工作流程，提高电力设备运维工作的安全性；
3)本发明可实时记录远程指导过程、共同分析处理故障，保证了电力设备运维的可追溯性、协同性和高正确性。
附图说明
图1为本发明的系统框图。
图2为蚁群算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图及具体的实施例对本发明进行进一步介绍。
实施例1：如图1-图2所示，一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，包括AR眼镜、智能运维APP、专家知识库、数据处理及智能诊断中心和专家远程协助中心，远程协助方法为：现场运维人员操作AR眼镜通过摄像头拍摄电力设备的图片或视频，使用智能手机的移动网络上传至数据处理及智能诊断中心，得出电力设备的型号、名称和故障原因，查找数据库中相应的电力设备资料和专家知识库信息，发送到智能手机上，智能手机控制AR眼镜显示电力设备资料信息和专家知识库信息，协助工作人员找到对应的设备故障，并提供对应的检修方法；
当遇见无法解决的疑难运维时，运维人员可申请远程协助，运维人员控制现场AR眼镜实时拍摄现场电力设备视频，采集AR眼镜佩戴者的语音，视频和语音通过智能手机的移动网络上传至专家远程协助中心，专家远程协助中心采用蚁群算法智能判断相关技术领域的专家进行匹配指导，匹配完成后远程专家在后台管理系统查看现场工作人员的第一视角图像信息和现场人员的语音，远程专家使用后台管理系统，发送文字、图像、语音、标记信息给现场人员配到的AR眼镜上，指导现场人员如何操作检查维修电力设备。
优选的，上述故障检测运维模块的实现方法为：AR眼镜通过摄像头拍摄电力设备的图片或视频，使用智能手机的移动网络上传至数据处理及智能诊断中心，得出电力设备的型号、名称和故障原因，查找数据库中相应的电力设备资料和专家知识库信息，发送到智能手机上，智能手机控制AR眼镜显示电力设备资料信息和专家知识库信息，协助工作人员找到对应的设备故障，并提供对应的检修方法；故障检测运维模块操作方便，减少了工作人员搜索设备信息以及运维方法的时间，提高了运维效率。
优选的，上述远程协助模块的实现方法为：控制现场AR眼镜实时拍摄现场电力设备视频，采集AR眼镜佩戴者的语音，视频和语音通过智能手机的移动网络上传至专家远程协助中心，专家远程协助中心智能判断相关技术领域的专家进行匹配指导，匹配完成后远程专家在后台管理系统查看现场工作人员的第一视角图像信息和现场人员的语音，远程专家使用后台管理系统，发送文字、图像、语音、标记信息给现场人员配到的AR眼镜上，指导现场人员检查维修电力设备；远程协助模板减少了工作人员请求专家支援的时间，采用AR与专家进行实时沟通，沟通便捷，提升了支援效率。
智能判断相关技术领域的专家的方法依据蚁群算法模拟蚂蚁觅食、移动、避障、播撒信息素的规则来实现的。觅食规则为蚂蚁在感知范围内寻找食物，如果感知到就会过去；否则朝信息素多的地方走。移动规则为蚂蚁朝信息素最多的方向移动，当周围没有信息素指引时，会按照原来运动方向惯性移动。而且会记住最近走过的点，防止原地转圈。避障规则为当蚂蚁待移动方向有障碍物时，将随机选择其他方向；当有信息素指引时，将按照觅食规则移动。播撒信息素规则为在刚找到食物时，蚂蚁散发的信息素最多；当随着走远时，散发的信息素将逐渐减少。
优选的，上述蚁群算法的判断过程：建立专家信息分配矩阵空间E，定义专家信息为节点Eij，其中i(1，2，3，…，n)，j(1，2，3，…，m)为节点集合，现场采集的图像或视频信息代表蚂蚁，在各个节点上都分布着若干只蚂蚁进行最优解的搜索，则第k只蚂蚁在t时刻选择节点Eij的概率为：
Figure BDA0002667048080000071
Figure BDA0002667048080000072
其中τij(t)代表t时刻，蚂蚁在节点Eij位置所残留的信息素，即所采集图像或视频信息的对应的专家领域属性、专家的技术能力综合评分筛选标准和专家的技术支援次数筛选标准；ηij(t)代表了蚂蚁的启发信息，α和β分别表示残留信息素和启发信息的相对重要性；fij k(t)表示第k只蚂蚁找寻到节点Eij所需时间与蚁群平均找寻节点时间的差值，fij k(t)值越小，则ηij(t)值越大，选择Eij的期望程度越高，被选中的概率越大；barredk(k＝1，2，L，m)代表第k只蚂蚁行走的障碍物表，即不会选择的路径(不满足当前技术领域，能力，支援次数筛选标准的专家节点集合)。如果t时刻，第k只蚂蚁选择节点Eij，则
Figure BDA0002667048080000075
就会被加入到障碍物表中，在每次循环之后对该次循环中的最优解或者局部最优解的信息素更新，更新公式为：
Figure BDA0002667048080000073
Figure BDA0002667048080000074
其中，τij(t+n)代表t+n时刻，蚂蚁在节点Eij位置所残留的信息素，σ表示信息素挥发程度；k表示第k只蚂蚁，Fbest表示全局最优解的值；采用蚁群算法模型智能判断相关技术领域的专家进行匹配指导，可在短时间内迅速找到专家调度的最优解，使资源利用率得到改善。
优选的，上述远程协助模块设置有跟踪标记模块，跟踪标记模块的实现方法为：远程专家使用后台管理系统，在现场AR眼镜传输来的现场实景视频上，用矩形框标记视频中的物体，该矩形框标记信息将传输给现场AR眼镜，以叠加方式显示在AR眼镜佩戴者的视野中；当AR眼镜的镜头视角出现晃动时，已被标记的物体一直保持在AR镜头捕捉的画面中，已进行的矩形标记会实时跟踪被标记物体，在镜头画面中灵活移动；跟踪标记模块便于专家对现场工作人员远程讲解指导操作被标记的物体，提升了沟通效率。
优选的，上述远程协助模块设置有多人会话模块，多人会话模块的实现方法为：AR眼镜与智能手机连接后，通过移动网络登录与专家远程协助中心建立网络连接，远程协助通过现场AR眼镜佩戴者向某一远程专家发起会话，当远程专家接收会话时，系统建立一个会话房间，在该会话房间中，现场AR眼镜使用者或远程专家均能够邀请其他AR眼镜使用者或是其他远程专家，当最初发起会话的AR眼镜使用者选择结束会话时，将解散该会话房间，所有被邀请的远程专家或其他AR眼镜使用者随之退出远程协助；多人会话模块实现了多人指导，现场工程人员得到的问题解决方案变多，提高了解决问题的效率。
优选的，上述远程协助模块设置有历史回溯模块，历史回溯模块的实现方法为：每一次成功建立的远程协助会话存储在后台Web系统中，存储的远程协助会话记录信息包括会话发起时间、会话结束时间和会话发起人；历史回溯模块记录了会话信息，便于工程人员对运维过程进行总结分析，提升工作人员分析和处理问题的能力。
优选的，上述远程协助模块设置有技术能力评分系统，专家支援结束后，运维人员对专家服务进行技术能力评分，本次评分和历史评分汇总平均计算得出该专家的技术能力综合评分，本次和历史支持次数相加得出该专家的技术支援次数，分别对技术能力综合评分和技术支援次数两项属性制定相应的筛选标准用于专家匹配，筛选标准：评分≥80，支援次数≥5；能力评分增加了专家筛选条件，使得现场工程人员能到可靠的支援，提高了支援作业效率。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内，因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，其特征在于：该方法为：运维人员在现场操作智能运维APP和佩戴AR眼镜，通过智能运维APP的故障检测运维模块进行运维，遇见无法解决的疑难运维时，通过智能运维APP的远程协助模块申请远程协助，利用AR眼镜摄像头以第一人称视角将现场情景直接传送至专家远程协助中心，专家远程协助中心采用蚁群算法智能判断相关技术领域的专家给予现场连线指导。
2.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，其特征在于：故障检测运维模块的实现方法为：AR眼镜通过摄像头拍摄电力设备的图片或视频，使用智能手机的移动网络上传至数据处理及智能诊断中心，得出电力设备的型号、名称和故障原因，查找数据库中相应的电力设备资料和专家知识库信息，发送到智能手机上，智能手机控制AR眼镜显示电力设备资料信息和专家知识库信息，协助工作人员找到对应的设备故障，并提供对应的检修方法。
3.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，其特征在于：远程协助模块的实现方法为：控制现场AR眼镜实时拍摄现场电力设备视频，采集AR眼镜佩戴者的语音，视频和语音通过智能手机的移动网络上传至专家远程协助中心，专家远程协助中心智能判断相关技术领域的专家进行匹配指导，匹配完成后远程专家在后台管理系统查看现场工作人员的第一视角图像信息和现场人员的语音，远程专家使用后台管理系统，发送文字、图像、语音、标记信息给现场人员配到的AR眼镜上，指导现场人员检查维修电力设备。
4.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，其特征在于：蚁群算法的判断过程：建立专家信息分配矩阵空间E，定义专家信息为节点Eij，其中i(1，2，3，…，n)，j(1，2，3，…，m)为节点集合，现场采集的图像或视频信息代表蚂蚁，在各个节点上都分布着若干只蚂蚁进行最优解的搜索，则第k只蚂蚁在t时刻选择节点Eij的概率为：
Figure FDA0002667048070000021
Figure FDA0002667048070000022
其中τij(t)代表t时刻，蚂蚁在节点Eij位置所残留的信息素，即所采集图像或视频信息的对应的专家领域属性、专家的技术能力综合评分筛选标准和专家的技术支援次数筛选标准；ηij(t)代表了蚂蚁的启发信息，α和β分别表示残留信息素和启发信息的相对重要性；fij k(t)表示第k只蚂蚁找寻到节点Eij所需时间与蚁群平均找寻节点时间的差值，fij k(t)值越小，则ηij(t)值越大，选择Eij的期望程度越高，被选中的概率越大；barredk(k＝1，2，L，m)代表第k只蚂蚁行走的障碍物表，即不会选择的路径，如果t时刻，第k只蚂蚁选择节点Eij，则
Figure FDA0002667048070000023
就会被加入到障碍物表中，在每次循环之后对该次循环中的最优解或者局部最优解的信息素更新，更新公式为：
Figure FDA0002667048070000024
Figure FDA0002667048070000025
其中，τij(t+n)代表t+n时刻，蚂蚁在节点Eij位置所残留的信息素，σ表示信息素挥发程度；k表示第k只蚂蚁，Fbest表示全局最优解的值。
5.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，其特征在于：远程协助模块设置有跟踪标记模块，跟踪标记模块的实现方法为：远程专家使用后台管理系统，在现场AR眼镜传输来的现场实景视频上，用矩形框标记视频中的物体，该矩形框标记信息将传输给现场AR眼镜，以叠加方式显示在AR眼镜佩戴者的视野中；当AR眼镜的镜头视角晃动时，已被标记的物体一直保持在AR镜头捕捉的画面中时，已进行的矩形标记会实时跟踪被标记物体，在镜头画面中灵活移动。
6.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，其特征在于：远程协助模块设置有多人会话模块，多人会话模块的实现方法为：AR眼镜与智能手机连接后，通过移动网络登录与专家远程协助中心建立网络连接，远程协助通过现场AR眼镜佩戴者向某一远程专家发起会话，当远程专家接收会话时，系统建立一个会话房间，在该会话房间中，现场AR眼镜使用者或远程专家均能够邀请其他AR眼镜使用者或是其他远程专家，当最初发起会话的AR眼镜使用者选择结束会话时，将解散该会话房间，所有被邀请的远程专家或其他AR眼镜使用者随之退出远程协助。
7.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，其特征在于：远程协助模块设置有历史回溯模块，历史回溯模块的实现方法为：每一次成功建立的远程协助会话存储在后台Web系统中，存储的远程协助会话记录信息包括会话发起时间、会话结束时间和会话发起人。
8.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的智能指派调度AR多人远程协助方法，其特征在于：远程协助模块设置有技术能力评分系统，专家支援结束后，运维人员对专家服务进行技术能力评分，本次评分和历史评分汇总平均计算得出该专家的技术能力综合评分，本次和历史支持次数相加得出该专家的技术支援次数，分别对技术能力综合评分和技术支援次数两项属性制定相应的筛选标准用于专家匹配，筛选标准：评分≥80，支援次数≥5。
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