CN111698483A - 一种便携式电力设备视频检测装置及*** - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种便携式电力设备视频检测装置及***,本申请提供的便携式基于预设了深度学习模型的主控芯片模块,利用主控芯片模块对接收到的视频信号进行深度学习处理,再将深度学习模型输出的处理结果与视频信号通过所述无线通信模块上传所述处理结果和所述视频信号至后台中心,解决了现有的摄像头设备不具有前端识别的功能,单纯是一个数据采集设备,都需要把采集的数据发回后端进行识别处理,存在使用局限性大的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及视频监控设备领域,尤其涉及一种便携式电力设备视频检测装置及***。
背景技术
随着科技的发展,大量视频终端应用到人们的生活中,但现有的摄像头设备不具有前端识别的功能,单纯是一个数据采集设备,都需要把采集的数据发回后端进行识别处理,存在使用局限性大的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种便携式电力设备视频检测装置及***,用于解决现有的摄像头设备不具有前端识别的功能,单纯是一个数据采集设备,都需要把采集的数据发回后端进行识别处理,存在使用局限性大的技术问题。
有鉴于此,本申请第一方面提供了一种便携式电力设备视频检测装置,包括:视频采集模块、主控芯片模块、无线通信模块以及外壳;
所述视频采集模块设置在所述外壳表面,所述主控芯片模块和所述无线通信模块设置在所述外壳内部;
所述主控芯片模块的第一端和第二端分别与所述视频采集模块的第一端以及所述无线通信模块的第一端连接,用于基于预设的深度学习模型,对接收到的视频信号进行深度学习处理,再将所述深度学习模型输出的处理结果与所述视频信号发送至无线通信模块,以便于通过所述无线通信模块上传所述处理结果和所述视频信号至后台中心,其中,所述视频信号具体为通过所述视频采集模块采集到的视频信号。
可选地,还包括:视频解码模块;
所述视频解码模块的第一端和第二端分别与所述视频采集模块第一端以及所述主控芯片模块的第一端连接,用于将所述视频采集模块发送的模拟视频信号转换成数字视频信号并发送至所述主控芯片模块。
可选地,还包括:显示模块;
所述显示模块设置于所述外壳的表面,且所述显示模块第一端与所述主控芯片模块的第三端连接。
可选地,还包括:视频编码模块;
所述视频编码模块的第一端和第二端分别与所述主控芯片模块的第二端以及所述显示模块的第一端连接,用于将所述主控芯片模块发送的数字视频信号转换成模拟视频信号并发送至所述显示模块。
可选地,所述无线通信模块具体包括:3G通信模块、4G通信模块以及5G通信模块中的至少一种。
可选地,还包括:存储模块;
所述存储模块的第一端与所述主控芯片模块的第四端连接。
可选地,所述深度学习模型具体包括:目标识别算法模型、运动检测算法模型、缺陷检测算法模型中的至少一种。
可选地,所述视频采集模块具体为CMOS摄像模组。
本申请第二方面提供了一种电力设备视频检测***,包括:后台中心和至少一个如本申请第一方面所述的便携式电力设备视频检测装置;
所述便携式电力设备视频检测装置通过无线通信模块与所述后台中心通信连接。
从以上技术方案可以看出,本申请实施例具有以下优点:
本申请提供了一种便携式电力设备视频检测装置,包括:视频采集模块、主控芯片模块、无线通信模块以及外壳;
所述视频采集模块设置在所述外壳表面,所述主控芯片模块和所述无线通信模块设置在所述外壳内部;
所述主控芯片模块的第一端和第二端分别与所述视频采集模块的第一端以及所述无线通信模块的第一端连接,用于基于预设的深度学习模型,对接收到的视频信号进行深度学习处理,再将所述深度学习模型输出的处理结果与所述视频信号发送至无线通信模块,以便于通过所述无线通信模块上传所述处理结果和所述视频信号至后台中心,其中,所述视频信号具体为通过所述视频采集模块采集到的视频信号。
本申请提供的便携式基于预设了深度学习模型的主控芯片模块,利用主控芯片模块对接收到的视频信号进行深度学习处理,再将深度学习模型输出的处理结果与视频信号通过所述无线通信模块上传所述处理结果和所述视频信号至后台中心,解决了现有的摄像头设备不具有前端识别的功能,单纯是一个数据采集设备,都需要把采集的数据发回后端进行识别处理,存在使用局限性大的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例,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为本申请提供的一种便携式电力设备视频检测装置的第一个实施例的结构示意图;
图2为本申请提供的一种便携式电力设备视频检测装置的第二个实施例的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种便携式电力设备视频检测装置及***,用于解决现有的摄像头设备不具有前端识别的功能,单纯是一个数据采集设备,都需要把采集的数据发回后端进行识别处理,存在使用局限性大的技术问题。
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而非全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
请参阅图1,本申请第一个实施例提供了一种便携式电力设备视频检测装置,包括:视频采集模块1、主控芯片模块2、无线通信模块3以及外壳4;
所述视频采集模块1设置在所述外壳4表面,所述主控芯片模块2和所述无线通信模块3设置在所述外壳4内部;
所述主控芯片模块2的第一端和第二端分别与所述视频采集模块1的第一端以及所述无线通信模块3的第一端连接,用于基于预设的深度学习模型,对接收到的视频信号进行深度学习处理,再将所述深度学习模型输出的处理结果与所述视频信号发送至无线通信模块3,以便于通过所述无线通信模块3上传所述处理结果和所述视频信号至后台中心,其中,所述视频信号具体为通过所述视频采集模块1采集到的视频信号。
需要说明的是,得益于目前深度学习算法在移动终端中的应用普及,本申请提供的便携式电力设备视频检测装置,可以通过工作人员手持或安装在作业机器人上,使用方式更为灵活,而且本装置的主控芯片模块2为***提供了人工智能计算所需的算力,能实时对采集视频进行AI检测,基于预设的深度学习模型对接收到的视频信号进行深度学习处理,再将所述深度学习模型输出的处理结果与所述视频信号发送至无线通信模块3,以便于通过所述无线通信模块3上传所述处理结果和所述视频信号至后台中心,其中,本实施例的主控芯片模块2可以是FPGA、ASIC、GPU等处理器芯片。
本申请实施例提供的便携式基于预设了深度学习模型的主控芯片模块2,利用主控芯片模块2对接收到的视频信号进行深度学习处理,再将深度学习模型输出的处理结果与视频信号通过所述无线通信模块3上传所述处理结果和所述视频信号至后台中心,解决了现有的摄像头设备不具有前端识别的功能,单纯是一个数据采集设备,都需要把采集的数据发回后端进行识别处理,存在使用局限性大的技术问题。
以上为本申请提供的一种便携式电力设备视频检测装置的第一个实施例的详细说明,下面为本申请提供的一种便携式电力设备视频检测装置的第二个实施例的详细说明。
请参阅图2,本申请第二个实施例提供的一种便携式电力设备视频检测装置,包括:
在上述第一个实施例的基础上,本实施例的便携式电力设备视频检测装置,还可以包括:显示模块5;
所述显示模块5设置于所述外壳4的表面,且所述显示模块5第一端与所述主控芯片模块2的第三端连接,用于显示所述主控芯片模块2输出的所述处理结果和所述视频信号,使得工作人员可以直接通过显示模块5得知待检测对象的图像经过深度学习处理后输出的检测结果。
还可以显示后台中心下发的消息或指令,比如当后台指挥中心发现某个区域有异常情况时,可以给便携式检测装置发送指令,工作人员收到后可以及时前往巡视。
进一步地,还可以包括:视频解码模块6;
所述视频解码模块6的第一端和第二端分别与所述视频采集模块1第一端以及所述主控芯片模块2的第一端连接,用于将所述视频采集模块1发送的模拟视频信号转换成数字视频信号并发送至所述主控芯片模块2。
进一步地,还可以包括:视频编码模块7;
所述视频编码模块7的第一端和第二端分别与所述主控芯片模块2的第二端以及所述显示模块5的第一端连接,用于将所述主控芯片模块2发送的数字视频信号转换成模拟视频信号并发送至所述显示模块5。
需要说明的是,本实施例提供的视频解码模块6和视频编码模块7属于可选单元,若本实施例主控芯片模块2采用的是含有视频编解码功能的处理器芯片模组时,则可以不额外增设视频解码模块6和视频编码模块7。
进一步地,所述无线通信模块3具体包括:3G通信模块、4G通信模块以及5G通信模块中的至少一种。
进一步地,还可以包括:存储模块;
所述存储模块的第一端与所述主控芯片模块2的第四端连接,用于对主控芯片模块2输出的处理结果和视频信号进行本地保存。
进一步地,所述深度学习模型具体可以包括:目标识别算法模型、运动检测算法模型、缺陷检测算法模型中的至少一种。
进一步地,所述视频采集模块1具体可以为CMOS摄像模组。
以上为本申请提供的一种便携式电力设备视频检测装置的第二个实施例的详细说明,下面为本申请提供的一种电力设备视频检测***的一个实施例的详细说明。
本申请第二方面提供了一种电力设备视频检测***,包括:后台中心和至少一个如本申请第一个实施例以及第二个实施例提及的便携式电力设备视频检测装置;
所述便携式电力设备视频检测装置通过无线通信模块与所述后台中心通信连接。
此外,本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
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申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,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申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种便携式电力设备视频检测装置,其特征在于,包括:视频采集模块、主控芯片模块、无线通信模块以及外壳;
所述视频采集模块设置在所述外壳表面,所述主控芯片模块和所述无线通信模块设置在所述外壳内部;
所述主控芯片模块的第一端和第二端分别与所述视频采集模块的第一端以及所述无线通信模块的第一端连接,用于基于预设的深度学习模型,对接收到的视频信号进行深度学习处理,再将所述深度学习模型输出的处理结果与所述视频信号发送至无线通信模块,以便于通过所述无线通信模块上传所述处理结果和所述视频信号至后台中心,其中,所述视频信号具体为通过所述视频采集模块采集到的视频信号。
2.根据权利要求1所述的一种便携式电力设备视频检测装置,其特征在于,还包括:视频解码模块;
所述视频解码模块的第一端和第二端分别与所述视频采集模块第一端以及所述主控芯片模块的第一端连接,用于将所述视频采集模块发送的模拟视频信号转换成数字视频信号并发送至所述主控芯片模块。
3.根据权利要求1所述的一种便携式电力设备视频检测装置,其特征在于,还包括:显示模块;
所述显示模块设置于所述外壳的表面,且所述显示模块第一端与所述主控芯片模块的第三端连接。
4.根据权利要求3所述的一种便携式电力设备视频检测装置,其特征在于,还包括:视频编码模块;
所述视频编码模块的第一端和第二端分别与所述主控芯片模块的第二端以及所述显示模块的第一端连接,用于将所述主控芯片模块发送的数字视频信号转换成模拟视频信号并发送至所述显示模块。
5.根据权利要求1所述的一种便携式电力设备视频检测装置,其特征在于,所述无线通信模块具体包括:3G通信模块、4G通信模块以及5G通信模块中的至少一种。
6.根据权利要求1所述的一种便携式电力设备视频检测装置,其特征在于,还包括:存储模块;
所述存储模块的第一端与所述主控芯片模块的第四端连接。
7.根据权利要求1所述的一种便携式电力设备视频检测装置,其特征在于,所述深度学习模型具体包括:目标识别算法模型、运动检测算法模型、缺陷检测算法模型中的至少一种。
8.根据权利要求1所述的一种便携式电力设备视频检测装置,其特征在于,所述视频采集模块具体为CMOS摄像模组。
9.一种电力设备视频检测***,其特征在于,包括:后台中心和至少一个如权利要求1至8任意一项所述的便携式电力设备视频检测装置;
所述便携式电力设备视频检测装置通过无线通信模块与所述后台中心通信连接。
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