CN114463698A - 一种变电站环境监控智能辅助系统 - Google Patents

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郑润蓝
牛犇
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高德民
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杨丰阁
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Abstract

本发明公开了一种变电站环境监控智能辅助系统，属于变电站运维巡视领域，包括配有数据库的云服务器、基于云服务器的AI学习模块、终端监控模块、视频分析模块、用于判断视频画面是否异常的信息判断模块、用于将画面中异常画面进行分析锁定的目标锁定模块。能够通过终端设备进行实时的监控查看，利用云服务器的庞大算力，提供便捷性的同时，可以进行实时的三维建模并逻辑推算，在可以快速判断的前提下，对可能的已有隐患进行推算并判断，同时可以输出具有判断标注的画面，在人工监控时具有更好辅助功能，同时可以通过云服务器不断获得推理数据，使得判断警报更加精准，实现智能监控辅助。

Description

一种变电站环境监控智能辅助系统
技术领域
本发明涉及变电站运维巡视技术领域，尤其涉及变电站环境监控智能辅助系统。
背景技术
随着人工智能、国产化硬件平台等技术的逐渐成熟，传统视频及环境系统效能亟待提升。
根据中国专利文献，公告号为CN110928344B，所提供的一种变电站环境监控系统，其根据水位高度实时控制线驱动装置推进密封板，保证被密封条封堵的散热孔的高度始终变电箱外积水的高度，防止变电箱外的积水通过扩散孔进入变电箱内。
根据中国专利号CN110763269B，所提供的一种变电站环境安全监控系统，其通过环境监测装置可以获取监测区域内的环环境信息，由变电站智能控制终端对采集的环境信息进行分析，确定变电站室内环境是否达到安全指标，可以控制环境调节装置工作，调节变化室内环境。
随着智能化设备的发展，传统变电站的监控也逐步完善，往往能提供足够的安全防护监控，但是，往往无法利用对视频画面的分析和利用已有云服务器的强大算力对安全的隐患进行推理，这就导致，安全隐患事件一旦发生多为后知后觉，只能进行尽快的补救。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的变电站环境监控智能辅助系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种变电站环境监控智能辅助系统，包括配有数据库的云服务器、基于云服务器的AI学习模块、终端监控模块、视频分析模块、用于判断视频画面是否异常的信息判断模块、用于将画面中异常画面进行分析锁定的目标锁定模块、用于将锁定的画面目标进行跟踪分析的目标跟随模块、用于对画面中的异常进行风险判断的等级判定模块、用于将视频分析后的数据转化为模型参数的参数解析模块、用于利用3D引擎建立一比一交互立体模型的模型建立模块、区域定位模块、仿真模拟模块、判断输出模和监控轨迹模块，其中，所述终端监控模块与所述云服务器相连接，所述信息判断模块通过所述目标锁定模块与所述目标跟随模块相连接，所述目标跟随模块连接所述等级判定模块，所述等级判定模块与所述参数解析模块相连接，所述参数解析模块通过所述模型建立模块与所述仿真模拟模块相连接，所述仿真模拟模块通过所述AI学习模块连接所述云服务器，所述仿真模拟模块和所述等级判定模块均与所述判断输出模块相连接，所述判断输出模块通过所述AI学习模块与所述云服务器相连接，所述判断输出模块通过所述监控轨迹模块相连接，所述监控轨迹模块与所述云服务器相连接，所述终端监控模块通过所述云服务器与所述区域定位模块相连接，所述区域定位模块和所述AI学习模块均连接所述视频分析模块。
进一步地，所述终端监控模块包括热成像监控摄像头、云台摄像头、警报扬声器和终端平台，其中，所述热成像监控摄像头、所述警报扬声器和所述云台摄像均通过所述终端平台与所述云服务器相连接，所述热成像监控摄像头和所述云台摄像头用于获得监控视频画面将视频上传至云服务器，所述终端平台用于连接所述成像监控摄像头和所述云台摄像头并获得其相对坐标。
进一步地，所述区域定位模块用于利用终端监控模块传输的坐标将事故坐标进行快速的区域定位，并解析出相关模型参数数据。
进一步地，所述仿真模拟模块用于将获得的现有模型数据进行模拟仿真运行判断是否可能产生隐患，并将运行数据传输至AI学习模块。
进一步地，所述AI学习模块用于通过云服务器识别分析视频画面，并将类似画面的历史仿真模拟数据和判断数据对视频加入执行参数和标注，其中，所述标注用于直接在画面显示AI判断参数，所述执行参数用于通过视频分析模块直接跳过模拟和最终步骤直接判断执行报警操作。
进一步地，所述终端平台用于终端设备查看实时监控画面以及查看云服务器存储的历史数据画面，其中，所述终端平台通过无线连接PC端、手机端和云服务器，所述终端平台配有液晶触控显示屏。
进一步地，所述等级判定模块用于判定视频画面的风险，若判定为有风险则传输至参数解析模块分析出风险参数并进行仿真模拟；若判定为无风险则直接输出至与服务器。
本发明的另一个目的在于：用于变电站环境监控智能辅助系统的方法，因此本发明在上述技术方案的基础上，同时提出如下技术方案：
变电站环境监控智能辅助系统的使用方法，包括以下步骤：
步骤一：将多个终端监控模块中的热成像监控摄像头、云台摄像头和警报扬声器合并安装，形成一个监控点；
步骤二：将步骤一中监控点矩形分布在所需要监控区域的周围，形成监控区域；
步骤三：监控点分布完毕后，终端平台获得监控点坐标，并将每个监控点获得的画面进行合并和人工对监控点进行标记，最终将数据传输至云服务器；
步骤四：系统运行获得10秒监控画面，根据画面调整摄像头获取画面范围，并通过终端平台调整建模数据，使建模可以达到等比还原；
步骤五：通过终端平台向AI学习模块输入多种类型风险画面；
步骤六：运行系统，实时监控视频画面数据。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：能够通过终端设备进行实时的监控查看，利用云服务器的庞大算力，提供便捷性的同时，可以进行实时的三维建模并逻辑推算，在可以快速判断的前提下，对可能的已有隐患进行推算并判断，同时可以输出具有判断标注的画面，在人工监控时具有更好辅助功能，同时可以通过云服务器不断获得推理数据进行完善，使得判断警报更加精准，实现智能监控辅助。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提出的变电站环境监控智能辅助系统的流程示意图；
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。
参照图1，变电站环境监控智能辅助系统，包括配有数据库的云服务器、基于云服务器的AI学习模块、终端监控模块、视频分析模块、用于判断视频画面是否异常的信息判断模块、用于将画面中异常画面进行分析锁定的目标锁定模块、用于将锁定的画面目标进行跟踪分析的目标跟随模块、用于对画面中的异常进行风险判断的等级判定模块、用于将视频分析后的数据转化为模型参数的参数解析模块、用于利用3D引擎建立一比一交互立体模型的模型建立模块、区域定位模块、仿真模拟模块、判断输出模和监控轨迹模块，其中，所述终端监控模块与所述云服务器相连接，所述信息判断模块通过所述目标锁定模块与所述目标跟随模块相连接，所述目标跟随模块连接所述等级判定模块，所述等级判定模块与所述参数解析模块相连接，所述参数解析模块通过所述模型建立模块与所述仿真模拟模块相连接，所述仿真模拟模块通过所述AI学习模块连接所述云服务器，所述仿真模拟模块和所述等级判定模块均与所述判断输出模块相连接，所述判断输出模块通过所述AI学习模块与所述云服务器相连接，所述判断输出模块通过所述监控轨迹模块相连接，所述监控轨迹模块与所述云服务器相连接，所述终端监控模块通过所述云服务器与所述区域定位模块相连接，所述区域定位模块和所述AI学习模块均连接所述视频分析模块。
需要说明的是，所述云服务器采用的是阿里云服务器，3D引擎采用的BIM引擎平台是OurBIM。
在本申请的具体实施例中，所述终端监控模块包括热成像监控摄像头、云台摄像头、警报扬声器和终端平台，其中，所述热成像监控摄像头、所述警报扬声器和所述云台摄像均通过所述终端平台与所述云服务器相连接，所述热成像监控摄像头和所述云台摄像头用于获得监控视频画面将视频上传至云服务器，所述终端平台用于连接所述成像监控摄像头和所述云台摄像头并获得其相对坐标。
具体的，热成像监控摄像头、云台摄像头、警报扬声器和终端平台均配有无线连接模块，热成像监控摄像头和云台摄像头均配有距离感应器。
进一步地，热成像监控摄像头和云台摄像头均可替换为变电站已有监控摄像头。
在本申请的具体实施例中，所述区域定位模块用于利用终端监控模块传输的坐标将事故坐标进行快速的区域定位，并解析出相关模型参数数据。
具体的，区域定位通过终端监控模块的监控设备上的距离感应器进行判断区域边缘，多个终端监控模块感应的区域边缘组成的监控区域形成定位区域，并通过视频分析模块将定位区域标记为火灾、漏电等进行模拟。
在本申请的具体实施例中，所述仿真模拟模块用于将获得的现有模型数据进行模拟仿真运行判断是否可能产生隐患，并将运行数据传输至AI学习模块。
所述AI学习模块采用的是Tengine推理框架。
在本申请的具体实施例中，所述AI学习模块用于通过云服务器识别分析视频画面，并将类似画面的历史仿真模拟数据和判断数据对视频加入执行参数和标注，其中，所述标注用于直接在画面显示AI判断参数，所述执行参数用于通过视频分析模块直接跳过模拟和最终步骤直接判断执行报警操作。
在本申请的具体实施例中，所述终端平台用于终端设备查看实时监控画面以及查看云服务器存储的历史数据画面，其中，所述终端平台通过无线连接PC端、手机端和云服务器，所述终端平台配有液晶触控显示屏。
在本申请的具体实施例中，所述等级判定模块用于判定视频画面的风险，若判定为有风险则传输至参数解析模块分析出风险参数并进行仿真模拟；若判定为无风险则直接输出至与服务器。
在本申请的具体实施例中，还包括用于变电站环境监控智能辅助系统的方法，包括以下步骤：
步骤S101：将多个终端监控模块中的热成像监控摄像头、云台摄像头和警报扬声器合并安装，形成一个监控点；
步骤S103：将步骤一中监控点矩形分布在所需要监控区域的周围，形成监控区域；
步骤S105：监控点分布完毕后，终端平台获得监控点坐标，并将每个监控点获得的画面进行合并和人工对监控点进行标记，最终将数据传输至云服务器；
步骤S107：系统运行获得10秒监控画面，根据画面调整摄像头获取画面范围，并通过终端平台调整建模数据，使建模可以达到等比还原；
步骤S109：通过终端平台向AI学习模块输入多种类型风险画面；
步骤S111：运行系统，实时监控视频画面数据
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此。

Claims (8)

1.一种变电站环境监控智能辅助系统，其特征在于，包括配有数据库的云服务器、基于云服务器的AI学习模块、终端监控模块、视频分析模块、用于判断视频画面是否异常的信息判断模块、用于将画面中异常画面进行分析锁定的目标锁定模块、用于将锁定的画面目标进行跟踪分析的目标跟随模块、用于对画面中的异常进行风险判断的等级判定模块、用于将视频分析后的数据转化为模型参数的参数解析模块、用于利用3D引擎建立一比一交互立体模型的模型建立模块、区域定位模块、仿真模拟模块、判断输出模和监控轨迹模块，其中，所述终端监控模块与所述云服务器相连接，所述信息判断模块通过所述目标锁定模块与所述目标跟随模块相连接，所述目标跟随模块连接所述等级判定模块，所述等级判定模块与所述参数解析模块相连接，所述参数解析模块通过所述模型建立模块与所述仿真模拟模块相连接，所述仿真模拟模块通过所述AI学习模块连接所述云服务器，所述仿真模拟模块和所述等级判定模块均与所述判断输出模块相连接，所述判断输出模块通过所述AI学习模块与所述云服务器相连接，所述判断输出模块通过所述监控轨迹模块相连接，所述监控轨迹模块与所述云服务器相连接，所述终端监控模块通过所述云服务器与所述区域定位模块相连接，所述区域定位模块和所述AI学习模块均连接所述视频分析模块。
2.根据权利要求1所述的变电站环境监控智能辅助系统，其特征在于，所述终端监控模块包括热成像监控摄像头、云台摄像头、警报扬声器和终端平台，其中，所述热成像监控摄像头、所述警报扬声器和所述云台摄像均通过所述终端平台与所述云服务器相连接，所述热成像监控摄像头和所述云台摄像头用于获得监控视频画面将视频上传至云服务器，所述终端平台用于连接所述成像监控摄像头和所述云台摄像头并获得其相对坐标。
3.根据权利要求2所述的变电站环境监控智能辅助系统，其特征在于，所述区域定位模块用于利用终端监控模块传输的坐标将事故坐标进行快速的区域定位，并解析出相关模型参数数据。
4.根据权利要求3所述的变电站环境监控智能辅助系统，其特征在于，所述仿真模拟模块用于将获得的现有模型数据进行模拟仿真运行判断是否可能产生隐患，并将运行数据传输至AI学习模块。
5.根据权利要求4所述的变电站环境监控智能辅助系统，其特征在于，所述AI学习模块用于通过云服务器识别分析视频画面，并将类似画面的历史仿真模拟数据和判断数据对视频加入执行参数和标注，其中，所述标注用于直接在画面显示AI判断参数，所述执行参数用于通过视频分析模块直接跳过模拟和最终步骤直接判断执行报警操作。
6.根据权利要求5所述的变电站环境监控智能辅助系统，其特征在于，所述终端平台用于终端设备查看实时监控画面以及查看云服务器存储的历史数据画面，其中，所述终端平台通过无线连接PC端、手机端和云服务器，所述终端平台配有液晶触控显示屏。
7.根据权利要求6所述的变电站环境监控智能辅助系统，其特征在于，所述等级判定模块用于判定视频画面的风险，若判定为有风险则传输至参数解析模块分析出风险参数并进行仿真模拟；若判定为无风险则直接输出至与服务器。
8.根据权利要求7所述的变电站环境监控智能辅助系统，其特征在于，还包括用于变电站环境监控智能辅助系统的方法，包括以下步骤：
步骤一：将多个终端监控模块中的热成像监控摄像头、云台摄像头和警报扬声器合并安装，形成一个监控点；
步骤二：将步骤一中监控点矩形分布在所需要监控区域的周围，形成监控区域；
步骤三：监控点分布完毕后，终端平台获得监控点坐标，并将每个监控点获得的画面进行合并和人工对监控点进行标记，最终将数据传输至云服务器；
步骤四：系统运行获得10秒监控画面，根据画面调整摄像头获取画面范围，并通过终端平台调整建模数据，使建模可以达到等比还原；
步骤五：通过终端平台向AI学习模块输入多种类型风险画面；
步骤六：运行系统，实时监控视频画面数据。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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