CN113535379A - 一种基于物联网的变电边缘计算方法、系统及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电网监控维护技术领域，尤其涉及一种基于物联网的变电边缘计算方法、系统及设备，包括以下步骤S1.通过传感模块将变电站屏柜上的状态转化为图片信息，输入图片流信息；S2.利用抖动算法对图片进行加测判断摄像头的位置是否移动；S3.如步骤S2中判断摄像头位置发生移动，利用SURF算法对图像进行校正，然后获取目标区域；若步骤S2中判断摄像头位置未发生移动就直接获取目标区域；S4.对目标区域的状态进行判断；S5.将步骤S4的判断结果输出。本发明网络中断的可能性非常小。如果您的边缘中心不可用，则物联网设备将自动处理该请求。他们可以自行处理大多数功能。
Description
技术领域
本发明涉及电网监控维护技术领域，尤其涉及一种基于物联网的变电边缘计算方法、系统及设备。
背景技术
边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。随着5G、云计算的商用化普及，以及企业的数字化转型，同时物联网技术的规模化应用，将产生海量数据。
如何对数据进行有效处理，满足业务的实时性要求，成为物联网落地的难点。而传统方式都是将数据采集到云端进行处理，由云计算提供算力。而物联网智能设备数量的指数级增长，海量的数据都是由边缘智能设备感知与采集。根据权威统计，一台不是完全智能化的波音787每秒产生5GB的数据，如果足够智能化的情况下，数据量更为庞大，是没有办法放到云端去快速计算和分析。这就导致云计算由于距离智能设备较“远”，在能耗、成本、网络带宽、实时交互、隐私保护等层面遭遇挑战。
基于此，现有的通过云计算来处理海量的数据难以满足现场端即时业务的需求，通信网络带宽、网络的稳定性等均存在很大网络资源消耗和带宽成本，传感器的数据是否能及时的传输到云端进行数据分析和风险预测，直接影响到业务实时决策与数据的有效性。在电网领域，一般终端距离较远如果使用人力进行维护需要消耗巨大的人力，而且可能发现不及时存在安全隐患。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中现有的通过云计算来处理海量的数据难以满足现场端即时业务的需求，通信网络带宽、网络的稳定性等均存在很大网络资源消耗和带宽成本，传感器的数据是否能及时的传输到云端进行数据分析和风险预测，直接影响到业务实时决策与数据的有效性。在电网领域，一般终端距离较远如果使用人力进行维护需要消耗巨大的人力，而且可能发现不及时存在安全隐患等问题，提供一种一种基于物联网的变电边缘计算方法、系统及设备。
本发明的目的通过以下方案予以实现：
一种基于物联网的变电边缘计算方法，包括以下步骤：
S1. 通过传感模块将变电站屏柜上的状态转化为图片信息，输入图片流信息；
S2. 利用抖动算法对图片进行加测判断摄像头的位置是否移动；
S3. 如步骤S2中判断摄像头位置发生移动，利用SURF算法对图像进行校正，然后获取目标区域；若步骤S2中判断摄像头位置未发生移动就直接获取目标区域；
S4. 对目标区域的状态进行判断；
S5. 将步骤S4的判断结果输出。
本发明体系结构设计上，处理器直接从传感器读取数据，避免图像数据在DRAM中的存取带来的能耗开销；同时通过共享卷积神经网络权值的方法 ，将模型完整放置在SRAM中，避免权值数据在DRAM 中的存取带来的能耗开销；由于计算能效地大幅度提升(60倍），使其可以被应用于移动端设备。
操作系统设计上，边缘计算操作系统向下需要管理异构的计算资源，向上需要处理大量的异构数据以及多用的应用负载，其需要负责将复杂的计算任务在边缘计算节点上部署 、调度 及迁移从而保证计算任务的可靠性以及资源的最大化利用。与传统的物联网设备上的实时操作系统Contikt和FreeRTOS不同，边缘计算操作系统更倾向于对数据、计算任务和计算资源的管理框架。
优选地，所述步骤S4中，对指示灯状态进行判断采用传统方法进行判断。
优选地，所述步骤S4中，对除指示灯以外的开关设备采用深度学习的方法进行判断。
优选地，所述深度学习采用MobileNet-v3的网络对除指示灯以外的开关设备进行分类识别。
一种基于物联网的边缘计算系统，包括：
传感模块：将变电站屏柜上的状态转化为图片信息；
图片处理模块：图片处理模块写入抖动算法对图片信息进行分析；
信息识别模块：包括指示灯信息识别和除指示灯以外的开关设备信息识别。
优选地，所述传感模块采用电子摄像头。
优选地，所述图片处理模块内嵌入目标定位模块。
一种基于物联网的边缘计算设备，包括处理器以及存储器；
所述储存器用于存储程序代码，并将所述程序代码输送给所述处理器；
所述处理器用于更加所述程序代码中的指令执行所述的一种基于物联网的变电边缘计算方法。
与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：
1、边缘计算最好的地方是它非常快，它将帮助您减少网络延迟。如果您使用边缘计算，则物联网设备将在边缘数据中心或本地处理数据。因此，数据无需传输回中央服务器。
2、您可以将边缘计算与托管服务结合使用来扩展边缘网络。另外，您无需花钱购买新设备。您可以购买物联网设备来扩展网络。因此，您无需投入大量资金即可扩展网络。
3、网络中断的可能性非常小。如果您的边缘中心不可用，则物联网设备将自动处理该请求。他们可以自行处理大多数功能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于物联网的边缘计算方法流程图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于物联网的变电边缘计算方法、系统及设备，用于解决现有技术中，现有的通过云计算来处理海量的数据难以满足现场端即时业务的需求，通信网络带宽、网络的稳定性等均存在很大网络资源消耗和带宽成本，传感器的数据是否能及时的传输到云端进行数据分析和风险预测，直接影响到业务实时决策与数据的有效性。在电网领域，一般终端距离较远如果使用人力进行维护需要消耗巨大的人力，而且可能发现不及时存在安全隐患等问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种基于物联网的变电边缘计算方法流程图。
本发明实施例提供的本发明的目的通过以下方案予以实现：
一种基于物联网的变电边缘计算方法，包括以下步骤：
S1. 通过传感模块将变电站屏柜上的状态转化为图片信息，输入图片流信息；
S2. 利用抖动算法对图片进行加测判断摄像头的位置是否移动；
S3. 如步骤S2中判断摄像头位置发生移动，利用SURF算法对图像进行校正，然后获取目标区域；若步骤S2中判断摄像头位置未发生移动就直接获取目标区域；
S4. 对目标区域的状态进行判断；
S5. 将步骤S4的判断结果输出。
优选地，所述步骤S4中，对指示灯状态进行判断采用传统方法进行判断。
优选地，所述步骤S4中，对除指示灯以外的开关设备采用深度学习的方法进行判断。
优选地，所述深度学习采用MobileNet-v3的网络对除指示灯以外的开关设备进行分类识别。
一种基于物联网的边缘计算系统，包括：
传感模块：将变电站屏柜上的状态转化为图片信息；
图片处理模块：图片处理模块写入抖动算法对图片信息进行分析；
信息识别模块：包括指示灯信息识别和除指示灯以外的开关设备信息识别。
优选地，所述传感模块采用电子摄像头。
优选地，所述图片处理模块内嵌入目标定位模块。
一种基于物联网的边缘计算设备，包括处理器以及存储器；
所述储存器用于存储程序代码，并将所述程序代码输送给所述处理器；
所述处理器用于更加所述程序代码中的指令执行所述的一种基于物联网的变电边缘计算方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种基于物联网的变电边缘计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1. 通过传感模块将变电站屏柜上的状态转化为图片信息，输入图片流信息；
S2. 利用抖动算法对图片进行加测判断摄像头的位置是否移动；
S3. 如步骤S2中判断摄像头位置发生移动，利用SURF算法对图像进行校正，然后获取目标区域；若步骤S2中判断摄像头位置未发生移动就直接获取目标区域；
S4. 对目标区域的状态进行判断；
S5. 将步骤S4的判断结果输出。
2.根据权利要求1所述基于物联网的变电边缘计算方法，其特征在于，所述步骤S4中，对指示灯状态进行判断采用传统方法进行判断。
3.根据权利要求1所述置于物联网的变电边缘计算方法，其特征在于，所述步骤S4中，对除指示灯以外的开关设备采用深度学习的方法进行判断。
4.根据权利要求3所述基于物联网的变电边缘计算方法，其特征在于，所述深度学习采用MobileNet-v3的网络对除指示灯以外的开关设备进行分类识别。
5.一种基于物联网的边缘计算系统，其特征在于，包括：
传感模块：将变电站屏柜上的状态转化为图片信息；
图片处理模块：图片处理模块写入抖动算法对图片信息进行分析；
信息识别模块：包括指示灯信息识别和除指示灯以外的开关设备信息识别。
6.根据权利要求5所述基于物联网的边缘计算系统，其特征在于，所述传感模块采用电子摄像头。
7.根据权利要求5所述基于物联网的边缘计算系统，其特征在于，所述图片处理模块内嵌入目标定位模块。
8.一种基于物联网的边缘计算设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；
所述储存器用于存储程序代码，并将所述程序代码输送给所述处理器；
所述处理器用于更加所述程序代码中的指令执行权利要求1至4任一项所述的一种基于物联网的变电边缘计算方法。
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| CN202011516180.0A CN113535379A (zh) | 2020-12-21 | 2020-12-21 | 一种基于物联网的变电边缘计算方法、系统及设备 |
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| CN202011516180.0A Pending CN113535379A (zh) | 2020-12-21 | 2020-12-21 | 一种基于物联网的变电边缘计算方法、系统及设备 |
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN115065708A (zh) * | 2022-08-17 | 2022-09-16 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于机器视觉检测的工业物联网及控制方法 |
| CN115665218A (zh) * | 2022-12-28 | 2023-01-31 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 一种物联网设备远程控制方法、系统及相关设备 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN115065708A (zh) * | 2022-08-17 | 2022-09-16 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于机器视觉检测的工业物联网及控制方法 |
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