CN114973274A - 一种变电设备台账校核方法及系统 - Google Patents

一种变电设备台账校核方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114973274A
CN114973274A CN202210703979.3A CN202210703979A CN114973274A CN 114973274 A CN114973274 A CN 114973274A CN 202210703979 A CN202210703979 A CN 202210703979A CN 114973274 A CN114973274 A CN 114973274A
Authority
CN
China
Prior art keywords
equipment
information
factory
substation
module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210703979.3A
Other languages
English (en)
Inventor
刘崧
刘少辉
王俊波
蒋维
曾庆辉
王云飞
赖艳珊
李兰茵
张思寒
王智娇
梁年柏
宋安琪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Power Grid Co Ltd
Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Corp
Original Assignee
Guangdong Power Grid Co Ltd
Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong Power Grid Co Ltd, Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Corp filed Critical Guangdong Power Grid Co Ltd
Priority to CN202210703979.3A priority Critical patent/CN114973274A/zh
Publication of CN114973274A publication Critical patent/CN114973274A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/19Recognition using electronic means
    • G06V30/19007Matching; Proximity measures
    • G06V30/19093Proximity measures, i.e. similarity or distance measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/2282Tablespace storage structures; Management thereof
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2458Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2468Fuzzy queries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/16Image preprocessing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/16Image preprocessing
    • G06V30/162Quantising the image signal
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及电力数据质量管理技术领域,公开了一种变电设备台账校核方法及系统,其方法通过构建所有变电设备的设备台账,通过设备名称匹配到相应的变电站,并在摄像头台账中匹配到相应的摄像头,以便于调用匹配到的摄像头对采集相应设备的设备铭牌图片,还对采集到的设备铭牌图片进行灰度处理、二值化处理,得到二值化图片,基于图像识别算法在二值化图片识别出相应设备的出厂文本信息,还将出厂文本信息在预设的出厂信息数据库中进行模糊查询,若查询到相应的出厂信息,则将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果,从而替代了人工核查台账,提高了台账核查效率以及准确度。

Description

一种变电设备台账校核方法及系统
技术领域
本发明涉及电力数据质量管理技术领域,尤其涉及一种变电设备台账校核方法及系统。
背景技术
在电力系统中,变电站设备种类多且数量也较多,但是,大量设备的出厂铭牌信息的不完善,设备的迁移、更换以及人工录入数据的疏忽等原因导致了设备台账数据质量不高。
近年来,随着信息系统不断完善提高,但仍存在数据缺失,数据质量准确性低下等问题。目前设备台账数据质量的主要问题是数据准确性差,数据不完整,包括部分设备台账缺少数据,设备参数不准确及设备类别不准确等问题。设备参数不准确包括馈线长度不合理、生产厂家不合理,设备型号不准确,变压器额定电流不准确等;设备类别不准确具体包括开关类型不准确,配变类别不准确等问题。这些问题会影响账、卡、物的一致,比如:不能有效支持业务应用,不能满足数据分析应用要求,同时不能有效支持基于台账数据质量的分析应用,不能很好地发挥数据价值。
目前,对设备台账数据核查主要还是依靠人工核查的方式进行,但人工核查存在以下缺陷:要求检查人员非常熟悉相关管理规范,工作量巨大,只能对现有数据进行检查,而且较难发现台账数据缺失,同时,由于变电站设备台账的数据量较为庞大,校核方式较为重复和繁琐,人工校核的方式难以保证变电站台账数据的质量,因此,人工核查台账的效率较低且准确度较差。
发明内容
本发明提供了一种变电设备台账校核方法及系统,解决了人工核查台账的效率较低且准确度较差的技术问题。
有鉴于此,本发明第一方面提供了一种变电设备台账校核方法,包括以下步骤:
获取所有变电设备的设备信息,生成设备台账,所述设备信息包括设备名称和设备属性;
根据所述设备名称在预设的设备-变电站数据台账中匹配到相应的变电站,获取所述变电站对应的摄像头台账,根据所述设备名称在所述摄像头台账中匹配出相应的摄像头,通过所述摄像头采集相应设备的设备铭牌图片;
对所述设备铭牌图片进行灰度化处理,得到灰度图片;
对所述灰度图片进行二值化处理,得到二值化图片;
基于图像识别算法对所述二值化图片进行OCR识别,提取相应设备的出厂文本信息;
将所述出厂文本信息在预设的出厂信息数据库中进行模糊查询,若查询到相应的出厂信息,则执行下一步,若查询不到相应的出厂信息,则将所述出厂文本信息发送至终端界面进行审核,若审核通过,则执行下一步;
将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果。
优选地,所述对所述灰度图片进行二值化处理,得到二值化图片的步骤具体包括:
对所述灰度图片中各个像素点进行灰度值计算,将所述灰度值与预设的灰度阈值进行比较,得到第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合;
比较所述第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合中的像素点数量,对像素点数量最大的像素点集合进行归一化为0,对像素点数量最小的像素点集合进行归一化为1,得到二值化图片。
优选地,本方法还包括:
根据所述设备名称在其所属的变电站的设备运行规程数据库中匹配到相应的规程信息;
将同一设备分别对应的设备信息与规程信息进行比对,得到比对结果。
优选地,所述将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果的步骤具体包括:
在同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息中分别提取出相应的第一关键特征和第二关键特征,对所述第一关键特征逐一与所述出厂文本信息中的每个第二关键特征计算相似度,匹配得到相似度最高的第二关键特征;
将匹配到的第二关键特征与第一关键特征进行比对,若所述第二关键特征与所述第一关键特征比对不一致,则将所述设备台账中相应的设备信息更正为相应的出厂文本信息。
优选地,所述将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果的步骤之后还包括:
将所述设备台账发送至指定终端进行审核,若审核通过,则将所述设备台账保存至主网设备台账管理系统。
第二方面,本发明还提供了一种变电设备台账校核系统,包括:
获取模块,用于获取所有变电设备的设备信息,生成设备台账,所述设备信息包括设备名称和设备属性;
图片获取模块,用于根据所述设备名称在预设的设备-变电站数据台账中匹配到相应的变电站,获取所述变电站对应的摄像头台账,根据所述设备名称在所述摄像头台账中匹配出相应的摄像头,通过所述摄像头采集相应设备的设备铭牌图片;
灰度模块,用于对所述设备铭牌图片进行灰度化处理,得到灰度图片;
二值化模块,用于对所述灰度图片进行二值化处理,得到二值化图片;
文本识别模块,用于基于图像识别算法对所述二值化图片进行OCR识别,提取相应设备的出厂文本信息;
查询模块,用于将所述出厂文本信息在预设的出厂信息数据库中进行模糊查询,若查询不到相应的出厂信息,则将所述出厂文本信息发送至终端界面进行审核;
第一比对模块,用于将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果。
优选地,所述二值化模块具体包括:
灰度计算模块,用于对所述灰度图片中各个像素点进行灰度值计算,将所述灰度值与预设的灰度阈值进行比较,得到第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合;
归一化模块,用于比较所述第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合中的像素点数量,对像素点数量最大的像素点集合进行归一化为0,对像素点数量最小的像素点集合进行归一化为1,得到二值化图片。
优选地,本系统还包括:
第二匹配模块,用于根据所述设备名称在其所属的变电站的设备运行规程数据库中匹配到相应的规程信息;
第二比对模块,用于将同一设备分别对应的设备信息与规程信息进行比对,得到比对结果。
优选地,所述第一比对模块具体包括:
特征提取模块,用于在同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息中分别提取出相应的第一关键特征和第二关键特征,对所述第一关键特征逐一与所述出厂文本信息中的每个第二关键特征计算相似度,匹配得到相似度最高的第二关键特征;
更正模块,用于将匹配到的第二关键特征与第一关键特征进行比对,若所述第二关键特征与所述第一关键特征比对不一致,则将所述设备台账中相应的设备信息更正为相应的出厂文本信息。
优选地,本系统还包括:
审核模块,用于将所述设备台账发送至指定终端进行审核,若审核通过,则将所述设备台账保存至主网设备台账管理系统。
从以上技术方案可以看出,本发明具有以下优点:
本发明通过构建所有变电设备的设备台账,通过设备名称匹配到相应的变电站,并在摄像头台账中匹配到相应的摄像头,以便于调用匹配到的摄像头对采集相应设备的设备铭牌图片,还对采集到的设备铭牌图片进行灰度处理、二值化处理,得到二值化图片,基于图像识别算法在二值化图片识别出相应设备的出厂文本信息,还将出厂文本信息在预设的出厂信息数据库中进行模糊查询,若查询到相应的出厂信息,则将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果,从而替代了人工核查台账,提高了台账核查效率以及准确度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种变电设备台账校核方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种变电设备台账校核系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。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他实施例,都属于本发明保护的范围。
为了便于理解,请参阅图1,本发明提供的一种变电设备台账校核方法,包括以下步骤:
S1、获取所有变电设备的设备信息,生成设备台账,设备信息包括设备名称和设备属性。
其中,可以通过主网设备台账管理系统获取所有变电设备的设备信息,并以EXCEL表格形式生成设备台账。
S2、根据设备名称在预设的设备-变电站数据台账中匹配到相应的变电站,获取变电站对应的摄像头台账,根据设备名称在摄像头台账中匹配出相应的摄像头,通过摄像头采集相应设备的设备铭牌图片。
可以理解的是,由于设备铭牌的实时性较高,更容易发现设备更换而台账未更新的情况。在获取设备铭牌的过程中,可以依据备名称在预设的设备-变电站数据台账中匹配到相应的变电站,其中,预设的设备-变电站数据台账包含设备名称与变电站之间的映射关系,在匹配到所属变电站后,获取变电站对应的摄像头台账,其摄像头台账包含摄像头与设备名称的映射关系,通过匹配到相应的摄像头,则可以通过该摄像头对相应设备的设备铭牌图片进行拍摄采集。
S3、对设备铭牌图片进行灰度化处理,得到灰度图片。
S4、对灰度图片进行二值化处理,得到二值化图片。
S5、基于图像识别算法对二值化图片进行OCR识别,提取相应设备的出厂文本信息;
S6、将出厂文本信息在预设的出厂信息数据库中进行模糊查询,若查询到相应的出厂信息,则执行下一步,若查询不到相应的出厂信息,则将出厂文本信息发送至终端界面进行审核,若审核通过,则执行下一步;
其中,由于变电站设备数量庞大,每种设备也有不同型号,每种型号的数量不一,因此,可以预先构建一个出厂信息数据库,其包含所有型号设备的出厂信息数据,将识别到的出厂文本信息在出厂信息数据库中进行模糊查询,若查询成功,则说明其识别到的出厂文本信息准确,反之,则需要将出厂文本信息发送至终端界面进行人工审核,若审核通过,则执行下一步,若审核不通过,则重新识别出厂文本信息。
S7、将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果。
本实施例提供了一种变电设备台账校核方法,通过构建所有变电设备的设备台账,通过设备名称匹配到相应的变电站,并在摄像头台账中匹配到相应的摄像头,以便于调用匹配到的摄像头对采集相应设备的设备铭牌图片,还对采集到的设备铭牌图片进行灰度处理、二值化处理,得到二值化图片,基于图像识别算法在二值化图片识别出相应设备的出厂文本信息,还将出厂文本信息在预设的出厂信息数据库中进行模糊查询,若查询到相应的出厂信息,则将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果,从而替代了人工核查台账,提高了台账核查效率以及准确度。
在一个具体实施例中,步骤S4具体包括:
S401、对灰度图片中各个像素点进行灰度值计算,将灰度值与预设的灰度阈值进行比较,得到第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合;
S402、比较第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合中的像素点数量,对像素点数量最大的像素点集合进行归一化为0,对像素点数量最小的像素点集合进行归一化为1,得到二值化图片。
其中,现场铭牌图片主要包括图片背景文本信息。由于二值化图像仅有黑白两种灰度值,然后要将图像灰度化,再根据灰度值进行二值化,使得输出其灰度值由0~255对应到只有白色0和黑色1,叠加得到最终图像。
为此,设定两种阈值来区分图片背景和文本信息,从而对图片背景和文本信息进行分离,得到只具有文本信息的二值化图片。
在一个示例中,由于图像上有些锈迹会附在文字上,造成文本信息出现残缺,因此,将对这部分对应的锈迹进行分离,锈迹灰度值可设置为5,将文本信息对应的灰度值的范围进行区域选定,再将区域里为5的锈迹灰度值归一化输出1,叠加到二值化图片中的相应位置,即可生成较完整基本信息的图像2。
在一个具体实施例中,本方法还包括:
根据设备名称在其所属的变电站的设备运行规程数据库中匹配到相应的规程信息;
将同一设备分别对应的设备信息与规程信息进行比对,得到比对结果。
其中,可以在设备所属的变电站的设备运行规程数据库中匹配到相应的规程信息,规程信息包含设备的信息。同时,可以设置设备信息比对为第一优先级,规程信息比对为第二优先级。
在一个具体实施例中,步骤S7具体包括:
S701、在同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息中分别提取出相应的第一关键特征和第二关键特征,对第一关键特征逐一与出厂文本信息中的每个第二关键特征计算相似度,匹配得到相似度最高的第二关键特征;
S702、将匹配到的第二关键特征与第一关键特征进行比对,若第二关键特征与第一关键特征比对不一致,则将设备台账中相应的设备信息更正为相应的出厂文本信息。
在一个具体实施例中,步骤S7之后还包括:
S8、将设备台账发送至指定终端进行审核,若审核通过,则将设备台账保存至主网设备台账管理系统。
以上为本发明提供的一种变电设备台账校核方法的实施例的详细描述,以下为本发明提供的一种变电设备台账校核系统的实施例的详细描述。
为了方便理解,请参阅图2,本发明还提供了一种变电设备台账校核系统,包括:
获取模块100,用于获取所有变电设备的设备信息,生成设备台账,设备信息包括设备名称和设备属性;
图片获取模块200,用于根据设备名称在预设的设备-变电站数据台账中匹配到相应的变电站,获取变电站对应的摄像头台账,根据设备名称在摄像头台账中匹配出相应的摄像头,通过摄像头采集相应设备的设备铭牌图片;
灰度模块300,用于对设备铭牌图片进行灰度化处理,得到灰度图片;
二值化模块400,用于对灰度图片进行二值化处理,得到二值化图片;
文本识别模块500,用于基于图像识别算法对二值化图片进行OCR识别,提取相应设备的出厂文本信息;
查询模块600,用于将出厂文本信息在预设的出厂信息数据库中进行模糊查询,若查询不到相应的出厂信息,则将出厂文本信息发送至终端界面进行审核;
第一比对模块700,用于将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果。
在一个具体实施例中,二值化模块具体包括:
灰度计算模块,用于对灰度图片中各个像素点进行灰度值计算,将灰度值与预设的灰度阈值进行比较,得到第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合;
归一化模块,用于比较第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合中的像素点数量,对像素点数量最大的像素点集合进行归一化为0,对像素点数量最小的像素点集合进行归一化为1,得到二值化图片。
在一个具体实施例中,本系统还包括:
第二匹配模块,用于根据设备名称在其所属的变电站的设备运行规程数据库中匹配到相应的规程信息;
第二比对模块,用于将同一设备分别对应的设备信息与规程信息进行比对,得到比对结果。
在一个具体实施例中,第一比对模块具体包括:
特征提取模块,用于在同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息中分别提取出相应的第一关键特征和第二关键特征,对第一关键特征逐一与出厂文本信息中的每个第二关键特征计算相似度,匹配得到相似度最高的第二关键特征;
更正模块,用于将匹配到的第二关键特征与第一关键特征进行比对,若第二关键特征与第一关键特征比对不一致,则将设备台账中相应的设备信息更正为相应的出厂文本信息。
在一个具体实施例中,本系统还包括:
审核模块,用于将设备台账发送至指定终端进行审核,若审核通过,则将设备台账保存至主网设备台账管理系统。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,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,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。
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。
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 (10)

1.一种变电设备台账校核方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取所有变电设备的设备信息,生成设备台账,所述设备信息包括设备名称和设备属性;
根据所述设备名称在预设的设备-变电站数据台账中匹配到相应的变电站,获取所述变电站对应的摄像头台账,根据所述设备名称在所述摄像头台账中匹配出相应的摄像头,通过所述摄像头采集相应设备的设备铭牌图片;
对所述设备铭牌图片进行灰度化处理,得到灰度图片;
对所述灰度图片进行二值化处理,得到二值化图片;
基于图像识别算法对所述二值化图片进行OCR识别,提取相应设备的出厂文本信息;
将所述出厂文本信息在预设的出厂信息数据库中进行模糊查询,若查询到相应的出厂信息,则执行下一步,若查询不到相应的出厂信息,则将所述出厂文本信息发送至终端界面进行审核,若审核通过,则执行下一步;
将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果。
2.根据权利要求1所述的变电设备台账校核方法,其特征在于,所述对所述灰度图片进行二值化处理,得到二值化图片的步骤具体包括:
对所述灰度图片中各个像素点进行灰度值计算,将所述灰度值与预设的灰度阈值进行比较,得到第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合;
比较所述第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合中的像素点数量,对像素点数量最大的像素点集合进行归一化为0,对像素点数量最小的像素点集合进行归一化为1,得到二值化图片。
3.根据权利要求1所述的变电设备台账校核方法,其特征在于,还包括:
根据所述设备名称在其所属的变电站的设备运行规程数据库中匹配到相应的规程信息;
将同一设备分别对应的设备信息与规程信息进行比对,得到比对结果。
4.根据权利要求1所述的变电设备台账校核方法,其特征在于,所述将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果的步骤具体包括:
在同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息中分别提取出相应的第一关键特征和第二关键特征,对所述第一关键特征逐一与所述出厂文本信息中的每个第二关键特征计算相似度,匹配得到相似度最高的第二关键特征;
将匹配到的第二关键特征与第一关键特征进行比对,若所述第二关键特征与所述第一关键特征比对不一致,则将所述设备台账中相应的设备信息更正为相应的出厂文本信息。
5.根据权利要求4所述的变电设备台账校核方法,其特征在于,所述将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果的步骤之后还包括:
将所述设备台账发送至指定终端进行审核,若审核通过,则将所述设备台账保存至主网设备台账管理系统。
6.一种变电设备台账校核系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取所有变电设备的设备信息,生成设备台账,所述设备信息包括设备名称和设备属性;
图片获取模块,用于根据所述设备名称在预设的设备-变电站数据台账中匹配到相应的变电站,获取所述变电站对应的摄像头台账,根据所述设备名称在所述摄像头台账中匹配出相应的摄像头,通过所述摄像头采集相应设备的设备铭牌图片;
灰度模块,用于对所述设备铭牌图片进行灰度化处理,得到灰度图片;
二值化模块,用于对所述灰度图片进行二值化处理,得到二值化图片;
文本识别模块,用于基于图像识别算法对所述二值化图片进行OCR识别,提取相应设备的出厂文本信息;
查询模块,用于将所述出厂文本信息在预设的出厂信息数据库中进行模糊查询,若查询不到相应的出厂信息,则将所述出厂文本信息发送至终端界面进行审核;
第一比对模块,用于将同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息进行比对,得到比对结果。
7.根据权利要求6所述的变电设备台账校核系统,其特征在于,所述二值化模块具体包括:
灰度计算模块,用于对所述灰度图片中各个像素点进行灰度值计算,将所述灰度值与预设的灰度阈值进行比较,得到第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合;
归一化模块,用于比较所述第一阈值下的像素点集合和第二阈值下的像素点集合中的像素点数量,对像素点数量最大的像素点集合进行归一化为0,对像素点数量最小的像素点集合进行归一化为1,得到二值化图片。
8.根据权利要求6所述的变电设备台账校核系统,其特征在于,还包括:
第二匹配模块,用于根据所述设备名称在其所属的变电站的设备运行规程数据库中匹配到相应的规程信息;
第二比对模块,用于将同一设备分别对应的设备信息与规程信息进行比对,得到比对结果。
9.根据权利要求6所述的变电设备台账校核系统,其特征在于,所述第一比对模块具体包括:
特征提取模块,用于在同一设备分别对应的设备信息与出厂文本信息中分别提取出相应的第一关键特征和第二关键特征,对所述第一关键特征逐一与所述出厂文本信息中的每个第二关键特征计算相似度,匹配得到相似度最高的第二关键特征;
更正模块,用于将匹配到的第二关键特征与第一关键特征进行比对,若所述第二关键特征与所述第一关键特征比对不一致,则将所述设备台账中相应的设备信息更正为相应的出厂文本信息。
10.根据权利要求9所述的变电设备台账校核系统,其特征在于,还包括:
审核模块,用于将所述设备台账发送至指定终端进行审核,若审核通过,则将所述设备台账保存至主网设备台账管理系统。
CN202210703979.3A 2022-06-21 2022-06-21 一种变电设备台账校核方法及系统 Pending CN114973274A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210703979.3A CN114973274A (zh) 2022-06-21 2022-06-21 一种变电设备台账校核方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210703979.3A CN114973274A (zh) 2022-06-21 2022-06-21 一种变电设备台账校核方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114973274A true CN114973274A (zh) 2022-08-30

Family

ID=82966199

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210703979.3A Pending CN114973274A (zh) 2022-06-21 2022-06-21 一种变电设备台账校核方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114973274A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115330285A (zh) * 2022-10-17 2022-11-11 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种变电站数据处理方法及系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115330285A (zh) * 2022-10-17 2022-11-11 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种变电站数据处理方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110119680B (zh) 一种基于图像识别的电气柜接线自动查错系统
CN113569863B (zh) 一种单据稽查的方法、系统、电子设备及存储介质
CN112613339A (zh) 一种电气图纸自动化识别与审查方法及装置
CN114973274A (zh) 一种变电设备台账校核方法及系统
CN105930170A (zh) 一种基于比对解析结果的scd文件语义化版本管理方法
CN110991434B (zh) 自助终端证件识别方法及装置
CN108960850A (zh) 防伪方法及装置、防伪溯源系统
CN112182263A (zh) 发电设备工程图纸的图像处理方法、系统以及处理设备
CN110991450A (zh) 电网设备信息的采集方法及计算机可读存储介质
CN111950745B (zh) 一种基于影像处理的倒闸操作管理方法及系统
CN110942058A (zh) 一种基于ccd机器视觉识别的仪表数据读取方法
CN116343255B (zh) 一种图内光字牌自动校核系统
CN111443258A (zh) 一种电网故障录波图转换方法及装置
CN113538434B (zh) 一种电力设备缺陷识别方法、系统和可读存储介质
CN115376139A (zh) 基于ocr高速图像识别的标签采集分析系统
CN207037679U (zh) 一种快捷扫描发票信息的系统
CN113191336B (zh) 基于图像识别的电力隐患识别方法及系统
CN114639022A (zh) 基于sufr模板匹配的开关柜分合状态识别方法及系统
CN113869473A (zh) 一种配电终端定值智能核对方法和装置
CN112507838A (zh) 一种指针表计识别方法、装置和电力巡检机器人
CN107341603B (zh) 基于字符匹配的多源输电线路台账对应校核装置及方法
CN111738188A (zh) 一种输电线路压接金具识别方法、装置、终端及存储介质
CN115719394A (zh) 一种电力巡检图像标注方法及系统
CN117475221A (zh) 一种交直流配电屏空开投运状态识别方法及系统
CN103200556A (zh) 一种hlr用户数据自检的方法和系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination