CN112873218A - 一种变电站巡检机器人及巡检方法 - Google Patents

一种变电站巡检机器人及巡检方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种变电站巡检机器人及巡检方法，所述巡检机器人包括摄像模块、RFID模块、处理模块，所述摄像模块包括多种摄像组件，所述多种摄像组件具有对不同场景下的工作策略，所述工作策略包括以单一摄像组件进行图像获取或以不同摄像组件的组合进行图像获取；所述方法步骤为：所述巡检机器人移动到当前区域，检测在该当前区域预设的一电子标签，并用所述RFID模块获取该电子标签中预存的场景定义，得到摄像组件的工作策略，以该工作策略驱动所述摄像模块中的摄像组件进行图像获取，从而得到待检测数据。

Description

一种变电站巡检机器人及巡检方法
技术领域
本发明涉及巡检机器人领域，具体涉及变电站巡检机器人及巡检方法。
背景技术
变电站是指电力系统中对电压和电流进行变化，接受电能及分配电能的场所，变电站的正常运行是人们正常生活的保障。通常变电站值班员进行人工巡检，对设备进行感官的简单的定性判断，人工巡检受人员的生理、心理素质、责任心、外部工作环境、工作经验、技能技术水平的影响较大，存在漏巡，漏发现的可能性。
现有专利CN109571406A公开了“用于变电站的智能巡检机器人”，该发明的采用多层的转盘，并且每层转盘上均布有至少两个的摄像头，实现竖直方向上的全方位监控巡检，并且每层转盘均可通过调节机构进行转动，实现空间上的全方位巡检。
但是，现有技术仍存在以下问题：巡检机器人通常搭载一个或两个摄像头进行巡检不能做到全面巡检，然而，增加摄像头个数又会导致摄像头监控交错区域增加，增加摄像头还会导致处理图像的数据量大大增加，造成资源浪费。
为了解决摄像头过多造成资源浪费，摄像头过少又无法做到全面检测的问题，本发明提出了一种基于图像识别摄像头监控的方法，通过图像识别技术，对于不需要监控的范围，不纳入监控范围；对于需要重点监控的区域，在变电站巡检过程中监控的重点区域，利用控制器调整摄像头角度，进行重点监控。
发明内容
本发明的目的是解决上述巡检机器人使用摄像头过多造成资源浪费问题。
为解决上述问题，本发明采用下列技术方案：
一种变电站巡检机器人，包括：摄像模块、RFID模块、处理模块，所述摄像模块包括多种摄像组件，所述多种摄像组件具有对不同场景下的工作策略，所述工作策略包括以单一所述摄像组件进行图像获取或以不同所述摄像组件的组合进行图像获取，所述RFID模块用于获取当前区域的场景定义，所述处理模块根据所述RFID模块获取到的当前区域的场景定义，控制所述摄像模块，以对应所述当前区域的场景定义下的工作策略进行图像获取，工作时，所述巡检机器人移动到当前区域，检测在该当前区域预设的一电子标签，并用所述RFID模块获取该电子标签中预存的所述场景定义，得到所述摄像组件的所述工作策略，以该工作策略驱动所述摄像模块中的摄像组件进行图像获取，从而得到待检测数据。
优选的，对所述变电站进行区域划分，在划分后的区域中设置所述电子标签，所述电子标签中存有该电子标签所处区域的所述场景定义信息。
优选的，所述多种摄像组件包括广角摄像头、高清摄像头及雷达。
优选的，所述处理模块包括数据存储部，在该数据存储部建立数据库，所述数据库包括与所述摄像模块拍摄得的第一图像相关联的关键字，所述关键字由监控人员操控终端设备设置，并将该关键字与该第一图像相关联后传输至所述数据存储部储存，所述终端设备与所述处理模块通信连接。
优选的，所述数据库还包括设备缺陷识别模型，所述设备缺陷识别模型的建立进行如下处理：所述变电站巡检机器人根据所述关键字执行检测当前待检设备所需的动作，根据该关键字调整所述摄像模块的方位，使得该待检设备处于所述摄像模块的图像中心，所述摄像模块拍摄该待检设备各个状态下的状态信息图像样本，对深度卷积神经网络模型进行训练，得到所述设备缺陷识别模型，将该设备缺陷识别模型储存至所述数据存储部。
优选的，所述摄像模块拍摄数量大于一张的状态信息图像样本，从该状态信息图像样本中随机抽取得到待训练照片样本集合和待校验照片样本集合；利用随机梯度下降法对所述深度卷积神经网络模型进行训练，利用所述待校验照片样本集合的照片样本校核训练后的所述深度卷积神经网络模型，从而得到所述设备缺陷识别模型。
一种利用如上所述的变电站巡检机器人的巡检方法，包括以下步骤：所述巡检机器人移动到当前区域，检测在该当前区域预设的所述电子标签，通过RFID模块获取该电子标签中预存的所述场景定义，得到所述摄像模块中所述摄像组件的所述工作策略，以该工作策略驱动所述摄像模块中的所述摄像组件进行图像获取，从而得到待检测数据。
优选的，所述巡检方法还包括建立数据库步骤：所述RFID模块识别到所述电子标签，根据该电子标签包含的所述场景定义信息，得到该摄像模块中所述摄像组件的所述工作策略，所述摄像模块以该工作策略驱动该摄像组件拍摄待检设备获得所述第一图像，将该第一图像传输至所述终端设备，监控人员通过该终端设备设置所述关键字，并将该关键字与该第一图像相关联，所述关键字和所述第一图像传输至所述数据存储部存储。
优选的，所述数据库建立步骤还包括：根据所述关键字执行检测当前待检设备所需的动作，调整所述摄像模块的方位，使得当前待检设备处于所述摄像模块的图像中心，该摄像模块拍摄当前待检设备各个状态下的状态信息图像，所述状态信息图像数量大于一张，对深度卷积神经网络模型进行训练，得到设备缺陷识别模型，将该设备缺陷识别模型储存至所述数据存储部。
优选的，所述巡检方法还包括对变电站进行区域划分，在划分后的区域中设置所述电子标签，所述电子标签中存有该电子标签所处区域的所述场景定义信息。
本发明提供的变电站巡检机器人及其巡检方法，可以有效的避免巡检机器人使用多镜头造成的数据量过大而导致的资源浪费，且利用RFID技术可以降低漏检率。
附图说明
图1为变电站巡检机器人示意图；
图2为处理模块示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
本发明提出了一种变电站巡检机器人，如图1所示，所述变电站巡检机器人包括：行走机构1、摄像模块2、RFID模块3、处理模块4、电源6，所述行走机构1提供一搭载平台承载所述摄像模块2、RFID模块3、处理模块4、电源6；所述摄像模块2拍摄变电站巡检区域图像；所述RFID模块3与设置在巡检区域的电子标签5完成信息交互；所述处理模块4与终端设备7通信连接，从而实现人机交互；所述电源6通过所述处理模块4与所述行走机构1、摄像模块2、RFID模块3连接，实现对所述变电站巡检机器人供电。
对变电站中待检测的区域按照场景做区域划分，利用电子标签5可对划分后的区域进行标记，电子标签5中存有该电子标签5所处区域的场景定义信息，所述变电站巡检机器人按照不同的场景定义控制摄像模块2执行相应的工作策略。
所述待检测区域可以按照场景分为仪表区、线缆区、通过区，但是待检区域的划分方法并不限于上述的三种区域，依照实际需求还可进一步细分。
摄像模块2包括多种摄像组件，所述多种摄像组件可以分别为广角摄像头、高清摄像头及雷达，处理模块4包括控制部401，控制部401可以控制摄像模块2中的多种摄像组件根据所述工作策略以单一摄像组件进行图像获取或以不同摄像组件的组合进行图像获取。
如上所述，电子标签5对变电站中划分后的区域标记，当所述变电站巡检机器人行驶至电子标签5的有效识别距离内时，RFID模块3与电子标签5进行信息交互，RFID模块3将从电子标签5获得的场景定义信息反馈给处理模块4。
处理模块4根据RFID模块3反馈的信息可以对所述变电站巡检机器人定位，控制部401根据获得的场景定义信息控制摄像模块2执行相应的工作策略，作为一种示例性实施例，所述工作策略可以为：对于所述仪表区，控制部401可以控制摄像模块2中的高清摄像头和广角摄像头同时启用；对于线缆区，控制部401可以仅控制摄像模块2中广角摄像头启动；对于通过区，控制部401可以仅控制摄像模块2中雷达启动。
所述变电站巡检机器人具有进行如下处理的建立数据库步骤：
所述变电站巡检机器人执行巡检任务，在行进过程中，所述变电站巡检机器人的RFID模块3识别到电子标签5，RFID模块3将从电子标签5获得的信息反馈给处理模块4，所述信息包括待检设备所处区域的场景定义信息，控制部401根据获得的场景定义信息控制摄像模块2执行相应的工作策略，根据该工作策略启动摄像模块2中的相应的摄像组件，从而获取待检设备的第一图像；
摄像模块2将拍摄得的该第一图像通过处理模块4传输至终端设备7，监控人员操控终端设备7设置关键字，并将关键字与该第一图像相关联后传输至数据存储部403存储；
作为一种示例性实施例，所述关键字与图像关联的具体可以表现为：监控人员查看拍摄的第一图像，判断该第一图像所拍摄的具体设备，如变压器、断路器、直流系统、互感器等，根据不同的设备所需的检测项目设置相应的关键字，例如检查设备外观、读取表计读数、注油设备油位等，将所述关键字与所述第一图像关联并存储至数据存储部403；
完成关键字与所述第一图像关联后，所述变电站巡检机器人根据关键字执行检测当前待检设备所需的动作，例如，当前关键字为注油设备油位，控制部401接收该关键字并调整摄像模块2的方位，使得当前待检设备的油表处于摄像模块2的图像中心，摄像模块2拍摄当前待检设备各个状态下的状态信息图像，所述状态信息图像数量大于一张，对深度卷积神经网络模型进行训练，得到设备缺陷识别模型，将该设备缺陷识别模型储存至数据存储部403。
所述设备缺陷识别模型的获取进行如下步骤：
所述摄像模块2拍摄数量大于一张的状态信息图像样本，从状态信息图像样本中随机抽取得到待训练照片样本集合和待校验照片样本集合；利用随机梯度下降法对所述深度卷积神经网络模型进行训练，利用待校验照片样本集合的照片样本校核训练后的深度卷积神经网络模型，从而得到设备缺陷识别模型。
所述变电站巡检机器人执行巡检任务，具有如下步骤：所述变电站巡检机器人执行巡检任务，在行进过程中，RFID模块3识别到电子标签5，RFID模块3将从电子标签5获得的信息反馈给处理模块4，所述信息包括待检设备所处区域的场景定义信息，控制部401根据获得的场景定义信息控制摄像模块2执行相应的工作策略，根据该工作策略启动摄像模块2中的相应的摄像组件，从而获取待检设备的第二图像；
摄像模块2将拍摄得的该第二图像传输至处理模块4中的图像分析部402，图像分析部402将所述第二图像与数据存储部403中预存的第一图像比对，找出相似的第一图像同时提取该第一图像的关键字，并将该关键字发送至控制部401；
控制部401接收该关键字，根据所述关键字对摄像模块2的方位进行调整，将当前待检设备放置在图像中心。
调整结束后，摄像模块2再度拍摄图像并将得到的图像输送至图像分析部402，图像分析部402将该图像输入所述设备缺陷识别模型，得到图像中的设备缺陷信息，并发送给终端设备7。
所述终端设备7与处理模块4通信连接，可以实现监控人员与所述变电站巡检机器人的人机交互，即监控人员可以通过终端设备7设置关键字并将该关键字与所述第一图像关联，处理模块4可以发送通知到终端设备7，发出警报，提醒监控人员及时解决隐患。
尽管为示例目的,已经公开了本发明的优选实施方式,但是本领域的普通技术人员将意识到,在不脱离由所附的权利要求书公开的本发明的范围和精神的情况下,各种改进、增加以及取代是可能的。

Claims (10)

1.一种变电站巡检机器人，其特征在于：包括摄像模块、RFID模块、处理模块，所述摄像模块包括多种摄像组件，所述多种摄像组件具有对不同场景下的工作策略，所述工作策略包括以单一所述摄像组件进行图像获取或以不同所述摄像组件的组合进行图像获取，所述RFID模块用于获取当前区域的场景定义，所述处理模块根据所述RFID模块获取到的当前区域的场景定义，控制所述摄像模块，以对应所述当前区域的场景定义下的工作策略进行图像获取，工作时，所述巡检机器人移动到当前区域，检测在该当前区域预设的一电子标签，并用所述RFID模块获取该电子标签中预存的所述场景定义，得到所述摄像组件的所述工作策略，以该工作策略驱动所述摄像模块中的摄像组件进行图像获取，从而得到待检测数据。
2.根据权利要求1所述的变电站巡检机器人，其特征在于：对所述变电站进行区域划分，在划分后的区域中设置所述电子标签，所述电子标签中存有该电子标签所处区域的所述场景定义信息。
3.根据权利要求2所述的变电站巡检机器人，其特征在于：所述多种摄像组件包括广角摄像头、高清摄像头及雷达。
4.根据权利要求1所述的变电站巡检机器人，其特征在于：所述处理模块包括数据存储部，在该数据存储部建立数据库，所述数据库包括与所述摄像模块拍摄得的第一图像相关联的关键字，所述关键字由监控人员操控终端设备设置，并将该关键字与该第一图像相关联后传输至所述数据存储部储存，所述终端设备与所述处理模块通信连接。
5.根据权利要求4所述的变电站巡检机器人，其特征在于：所述数据库还包括设备缺陷识别模型，所述设备缺陷识别模型的建立进行如下处理：所述变电站巡检机器人根据所述关键字执行检测当前待检设备所需的动作，根据该关键字调整所述摄像模块的方位，使得该待检设备处于所述摄像模块的图像中心，所述摄像模块拍摄该待检设备各个状态下的状态信息图像样本，对深度卷积神经网络模型进行训练，得到所述设备缺陷识别模型，将该设备缺陷识别模型储存至所述数据存储部。
6.根据权利要求4所述的变电站巡检机器人，其特征在于：所述摄像模块拍摄数量大于一张的状态信息图像样本，从该状态信息图像样本中随机抽取得到待训练照片样本集合和待校验照片样本集合；利用随机梯度下降法对所述深度卷积神经网络模型进行训练，利用所述待校验照片样本集合的照片样本校核训练后的所述深度卷积神经网络模型，从而得到所述设备缺陷识别模型。
7.一种利用如权利要求1-6任意一项所述的变电站巡检机器人的巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：所述巡检机器人移动到当前区域，检测在该当前区域预设的所述电子标签，通过RFID模块获取该电子标签中预存的所述场景定义，得到所述摄像模块中所述摄像组件的所述工作策略，以该工作策略驱动所述摄像模块中的所述摄像组件进行图像获取，从而得到待检测数据。
8.根据权利要求7所述的巡检方法，其特征在于：所述巡检方法还包括建立数据库步骤：所述RFID模块识别到所述电子标签，根据该电子标签包含的所述场景定义信息，得到该摄像模块中所述摄像组件的所述工作策略，所述摄像模块以该工作策略驱动该摄像组件拍摄待检设备获得所述第一图像，将该第一图像传输至所述终端设备，监控人员通过该终端设备设置所述关键字，并将该关键字与该第一图像相关联，所述关键字和所述第一图像传输至所述数据存储部存储。
9.根据权利要求8所述的巡检方法，其特征在于：所述数据库建立步骤还包括：根据所述关键字执行检测当前待检设备所需的动作，调整所述摄像模块的方位，使得当前待检设备处于所述摄像模块的图像中心，该摄像模块拍摄当前待检设备各个状态下的状态信息图像，所述状态信息图像数量大于一张，对深度卷积神经网络模型进行训练，得到设备缺陷识别模型，将该设备缺陷识别模型储存至所述数据存储部。
10.根据权利要求7所述的巡检方法，其特征在于：所述巡检方法还包括对变电站进行区域划分，在划分后的区域中设置所述电子标签，所述电子标签中存有该电子标签所处区域的所述场景定义信息。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113282123A (zh) * 2021-06-07 2021-08-20 天津大学 一种智能化建筑室内环境监控系统
CN114526724A (zh) * 2022-02-18 2022-05-24 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种用于巡检机器人的定位方法及设备

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104167818A (zh) * 2014-08-20 2014-11-26 深圳供电局有限公司 一种与gis变电站综合自动化系统联动的远程智能巡检系统及方法
US20150324643A1 (en) * 2012-06-18 2015-11-12 Collineo Inc. Remote visual inspection system and method
CN106737677A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 重庆东电通信技术有限公司 一种机器人巡检管理方法和管理系统
CN107797868A (zh) * 2017-10-31 2018-03-13 广东欧珀移动通信有限公司 资源调整方法及装置
CN107921644A (zh) * 2015-08-25 2018-04-17 川崎重工业株式会社 远程操作机器人系统
CN110647082A (zh) * 2019-10-09 2020-01-03 宁波思高信通科技有限公司 一种机房智能巡检系统及其工作方法
CN110705847A (zh) * 2019-09-18 2020-01-17 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 一种基于图像识别技术的变电站智能巡检方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150324643A1 (en) * 2012-06-18 2015-11-12 Collineo Inc. Remote visual inspection system and method
CN104167818A (zh) * 2014-08-20 2014-11-26 深圳供电局有限公司 一种与gis变电站综合自动化系统联动的远程智能巡检系统及方法
CN107921644A (zh) * 2015-08-25 2018-04-17 川崎重工业株式会社 远程操作机器人系统
CN106737677A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 重庆东电通信技术有限公司 一种机器人巡检管理方法和管理系统
CN107797868A (zh) * 2017-10-31 2018-03-13 广东欧珀移动通信有限公司 资源调整方法及装置
CN110705847A (zh) * 2019-09-18 2020-01-17 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 一种基于图像识别技术的变电站智能巡检方法及系统
CN110647082A (zh) * 2019-10-09 2020-01-03 宁波思高信通科技有限公司 一种机房智能巡检系统及其工作方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113282123A (zh) * 2021-06-07 2021-08-20 天津大学 一种智能化建筑室内环境监控系统
CN113282123B (zh) * 2021-06-07 2022-07-19 天津大学 一种智能化建筑室内环境监控系统
CN114526724A (zh) * 2022-02-18 2022-05-24 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种用于巡检机器人的定位方法及设备
CN114526724B (zh) * 2022-02-18 2023-11-24 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种用于巡检机器人的定位方法及设备

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