CN112769229B - 基于实物id与图像系统融合的刀闸状态识别分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于实物ID与图像系统融合的刀闸状态识别分析方法，包括如下步骤：扫描需要检测的刀闸实物ID信息，通过赋码贴签的刀闸信息溯源对应监测该刀闸的视频监控设备，并将该视频监控设备运行到既定位置、角度拍摄照片并上传；将上传照片进行像素扫描处理，将像素由浅至深赋值；将标准值记为lp＝[l1，l2，...，lp‑1]，令相似度函数为fp，S5:若fp≥80％，则符合既定标准并输出合格；若fp<80％，则不符合既定标准并报警。本发明判断快速准确，无需人工观察判断，可代替人工巡查，减轻工作人员的工作强度。

Description

基于实物ID与图像系统融合的刀闸状态识别分析方法
技术领域
本发明涉及开关一次检修技术，具体涉及一种刀闸状态识别分析方法。
背景技术
现投运变电站内，重要设备的赋码贴签可溯源率在80％以上，实物ID作为电网固定资产的唯一身份编码。刀闸起到隔离电源、将带电设备与检修设备断开的作用。若刀闸连接异常，则会危及电网运行的稳定性，严重则会威胁检修人员的生命安全。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于实物ID与图像系统融合的刀闸状态识别分析方法，代替人工巡查，减轻工作人员的工作强度。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：基于实物ID与图像系统融合的刀闸状态识别分析方法，包括如下步骤：
S1:扫描需要检测的刀闸实物ID信息，通过赋码贴签的刀闸信息溯源对应监测该刀闸的视频监控设备，并将该视频监控设备运行到既定位置、角度拍摄照片并上传；
S2:将上传照片进行像素扫描处理，将像素由浅至深赋值[1，100]；
S3:中心像素为wc，其周围环绕且均匀间隔的P个相邻像素为wp，p∈[0，P-1]，wc与wp的差值记为xp，xp＝wp-wc＝[x1，x2，…，xp-1]；
S4:将标准值记为lp＝[l1，l2，...，lp-1]，令相似度函数为fp
Figure BDA0002831555280000011
S5:若fp≥80％，则符合既定标准并输出合格；若fp<80％，则不符合既定标准并报警。
优选的，标准值的确定方法包括如下步骤：
(1)确定视频监控设备能够准确采集刀闸图像的拍摄位置与拍摄角度，并记录；
(2)在该位置处拍摄刀闸断开与闭合两状态下的n张照片作为基准照片；
(3)采用步骤S2、S3对照片进行处理，并求n张照片的均值，得到标准值lp＝[l1，l2，...，lp-1]，并储存记录。
优选的，n≥5。
本发明采用的技术方案，可通过工区的监控设备能快速准确的定位开关位置，识别判断各开关量的闭合断开状态，并与标准状态进行比较判断是否异常。因此，现场检修人员不用到作业现场进行巡视检查，可通过扫描实物ID，经站内视频监控系统进行远距离识别判断，该判断快速准确，无需人工观察判断，可代替人工巡查，减轻工作人员的工作强度。
本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
图1是本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本领域技术人员可以理解的是，在不冲突的情况下，下述的实施例及实施方式中的特征可以相互组合。
如图1所示，结合变电站运行刀闸实例情况，对本发明进行详细说明。
基于实物ID与图像系统融合的刀闸状态识别分析方法，在在线状态下进行，包括如下步骤：
步骤1.扫描需要检测的刀闸实物ID信息，通过赋码贴签的刀闸信息溯源对应监测该刀闸的视频监控设备，拍照并上传。
步骤2.将上传照片进行像素扫描处理，将像素由浅至深赋值[1，100]。
步骤3.定位刀闸接触点位置为中心像素为wc，其周围环绕且均匀间隔的P个相邻像素为wp(p∈[0，P-1])，wc与wp的差值记为xp，xp＝wp-wc＝[x1，x2，…，xp-1]。
步骤4.将前期用离线过程得到的标准值记为lp＝[l1，l2，...，lp-1]，令相似度函数为fp。
Figure BDA0002831555280000031
步骤5.若fp≥80％，则符合既定标准并输出合格；若fp<80％，则不符合既定标准并发出警告。
前期用离线过程得到标准值包括如下步骤：
步骤1.设备正常投运后，确定视频监控设备的拍摄位置与拍摄角度，并记录。在该位置处拍摄刀闸断开与闭合两种状态下的n张照片作为基准照片，其中，n≥5。
步骤2.经上述在线过程中的步骤2和3，并求n张照片的均值，得到标准值lp＝[l1，l2，...，lp-1]，储存记录。
验证结果：
为了验证刀闸是否为断开状态。视频监控设备于固定位置拍摄n(取n＝5)组照片作为基准照片；令本次环绕中心像素(刀闸接触点位置)均匀间隔个数P＝8。首先扫描刀闸实物ID，定位对应刀闸的视频监控设备，拍摄被监测刀闸照片并上传。
经计算，fp＝93％>80％，被检测刀闸状态与视频拍摄的基准状态一致，结果准确。
除上述优选实施例外，本发明还有其他的实施方式，本领域技术人员可以根据本发明作出各种改变和变形，只要不脱离本发明的精神，均应属于本发明权利要求书中所定义的范围。

Claims (2)

1.基于实物ID与图像系统融合的刀闸状态识别分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1:扫描需要检测的刀闸实物ID信息，通过赋码贴签的刀闸信息溯源对应监测该刀闸的视频监控设备，并将该视频监控设备运行到既定位置、角度拍摄照片并上传；
S2:将上传照片进行像素扫描处理，将像素由浅至深赋值[1，100]；
S3:中心像素为wc，其周围环绕且均匀间隔的P个相邻像素为wp，p∈[0，P-1]，wc与wp的差值记为xp，xp＝wp-wc＝[x1，x2，…，xp-1]；
S4:将标准值记为lp＝[l1，l2，...，lp-1]，令相似度函数为fp
Figure FDA0003503110840000011
S5:若fp≥80％，则符合既定标准并输出合格；若fp<80％，则不符合既定标准并报警；
标准值的确定方法包括如下步骤：
(1)确定视频监控设备能够准确采集刀闸图像的拍摄位置与拍摄角度，并记录；
(2)在该位置处拍摄刀闸断开与闭合两状态下的n张照片作为基准照片；
(3)采用步骤S2、S3对照片进行处理，并求n张照片的均值，得到标准值lp＝[l1，l2，...，lp-1]，并储存记录。
2.根据权利要求1所述的基于实物ID与图像系统融合的刀闸状态识别分析方法，其特征在于：n≥5。
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