CN113065508A - 一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法 - Google Patents

一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113065508A
CN113065508A CN202110425494.8A CN202110425494A CN113065508A CN 113065508 A CN113065508 A CN 113065508A CN 202110425494 A CN202110425494 A CN 202110425494A CN 113065508 A CN113065508 A CN 113065508A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
information
high voltage
data
image information
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
CN202110425494.8A
Other languages
English (en)
Inventor
林静
伍红菊
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.)
Shanghai Huanneng Sky Energy Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Huanneng Sky Energy Technology Co ltd
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 Shanghai Huanneng Sky Energy Technology Co ltd filed Critical Shanghai Huanneng Sky Energy Technology Co ltd
Priority to CN202110425494.8A priority Critical patent/CN113065508A/zh
Publication of CN113065508A publication Critical patent/CN113065508A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/41—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明提供一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法，涉及特高压输电线路通道监控领域。该一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法，包括以下步骤：S1.所述信息采集传输模块接收对特高压输电线路通道进行检测的检测传感器的数据；S2.所述边缘计算模块收集信息采集传输模块的各项图像信息；S3.所述数据收集模块用于收集和储存信息采集传输模块传输来的特高压输电线路通道传输来的图像信息；S4.所述数据分类模块接收数据识别模块通过信息采集传输模块传输来的图像信息的判断。通过边缘计算模块的“无法判断”、“超出设定值”和“正常判断”信息展示，准确确定特高压输电线路隐患，值得大力推广。

Description

一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算 方法
技术领域
本发明涉及特高压输电线路通道监控技术领域，具体为一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法。
背景技术
特高压输电线路通道的输电安全直接决定着特高压输电线路的输电质量，目前特高压输电线路输电安全，都是采用不同方式进行特高压输电线路通道的不同监控，现在市场上主要对特高压输电线路通道的监控采用的是影像资料监测对比的方法，通过常态化特高压输电线路通道和动态化特高压输电线路通道视频资料的对比能自动检测出来特高压输电线路的问题所在。
目前市场上对特高压输电线路通道隐患发现与识别的过程中，不能够准确的对特高压线路通道视频资料进行准确的把握和判断，往往会造成判断失误。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法，解决了市场上特高压输电线路通道隐患判断失误的问题。
（二）技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法，包括以下步骤：
S1. 所述信息采集传输模块用于接收对特高压输电线路通道进行检测的检测传感器的数据，所述信息采集传输模块主要用于特高压输电线路通道各项图像信息采集，同时用于特高压输电线路通道各项常规图像信息采集；
S2. 所述边缘计算模块用于收集信息采集传输模块的各项图像信息，也用于储存信息采集传输模块收集的特高压输电线路通道常态化图像信息，所述边缘计算模块包括数据收集模块、数据识别模块、数据分类模块、数据显示模块；
S3. 所述数据收集模块用于收集和储存信息采集传输模块传输来的特高压输电线路通道传输来的图像信息，所述数据识别模块包括“常态阈值”和“识别对比模块”两部分，所述常态阈值为特高压输电线路通道常态化正常的图像信息参数，所述数据识别模块的识别对比模块用于识别图像信息各种特征，以常态化图像信息为对比图像，以传输来的图像信息为检测图像，数据识别模块将信息采集传输模块传输来的特高压输电线路通道图像信息进行识别判断；
S4. 所述数据分类模块接收数据识别模块通过信息采集传输模块传输来的图像信息的判断，数据分类模块根据数据识别模块给出的图像数据的判断，能够将信息采集传输模块传输上来的信息分为三个判断，根据常态化图像信息和信息采集传输模块收到的最新图像信息进行识别对比，如果数据识别模块无法识别图像信息，这里数据分类模块将图像信息给出“无法判断”的结论，如果数据识别模块识别之后的图像信息的图像阈值超出信息采集模块的常态化阈值，这里数据分类模块将图像信息给出“超出设定值”的结论，如果数据识别模块识别之后的图像信息的图像跟信息采集传输模块的常态化阈值之间符合，这里数据分类模块将图像信息给出“正常判断”的结论;
S5. 所述数据显示模块用于接收数据分类模块做出的各项判断，数据显示模块对“无法判断”、“超出设定值”和“正常判断”三类信息接收到之后，分类对三类接收信息进行分类呈现，以不同的方式对工作人员进行提醒，提醒的侧重点从轻到重依次为：正常判断、无法判断和超出设定值；
S6. 边缘计算模块收到三项提醒结论之后，边缘计算模块将三项结论及收到的所有信息通过移动通信设备传输给云计算模块，云计算模块将各项信息重新对比计算，同时将对比三项结论进行判断，并作出相应回应。
优选的，所述一个边缘计算模块包括一系列信息采集传输模块，所述信息采集传输模块均相同。
优选的，所述边缘计算模块将信息通过移动传输设备传输给云计算模块。
优选的，所述云计算模块可以同时接收不同边缘采集模块的数据。
（三）有益效果
本发明提供了一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法。具备以下有益效果：
本发明通过数据分类模块里面将特高压输电线路通道隐患根据常态化信息采集传输模块传输的常态化信息和实时信息进行有效的分类和对比，使实时性视频信息能有条理的分为“无法判断”、“超出设定值”和“正常判断”三类，然后通过数据显示模块将三类信息按照不同重点进行展示，这样能够准确的在边缘计算模块就能够快速准确的将特高压输电线路通道隐患进行发现和识别，能够保证及时快速的识别和发现特高压输电线路通道的隐患，保证隐患的及时发现和处理，值得大力推广。
附图说明
图1为本发明的流程框图；
图2为本发明边缘计算模块的流程框图；
图3为本发明的数据分类模块的***框图；
图4为本发明数据识别模块的***框图。
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。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。
实施例一：
如图1-4所示，本发明实施例提供一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法，包括以下步骤：
S1. 信息采集传输模块用于接收对特高压输电线路通道进行检测的检测传感器的数据，信息采集传输模块主要用于特高压输电线路通道各项图像信息采集，同时用于特高压输电线路通道各项常规图像信息采集，信息采集用于第一步对特高压输电线路通道信息安全的判断；
S2. 边缘计算模块用于收集信息采集传输模块的各项图像信息，也用于储存信息采集传输模块收集的特高压输电线路通道常态化图像信息，边缘计算模块包括数据收集模块、数据识别模块、数据分类模块、数据显示模块，边缘计算模块能够最初始的进行各项数据的处理和计算，能够最快最迅速的进行特高压输电线路通道进行判断和分辨，使特高压输电线路能够快速的分辨和判断；
S3. 数据收集模块用于收集和储存信息采集传输模块传输来的特高压输电线路通道传输来的图像信息，数据识别模块包括“常态阈值”和“识别对比模块”两部分，常态阈值为特高压输电线路通道常态化正常的图像信息参数，数据识别模块的识别对比模块用于识别图像信息各种特征，以常态化图像信息为对比图像，以传输来的图像信息为检测图像，数据识别模块将信息采集传输模块传输来的特高压输电线路通道图像信息进行识别判断；
S4. 数据分类模块接收数据识别模块通过信息采集传输模块传输来的图像信息的判断，数据分类模块根据数据识别模块给出的图像数据的判断，能够将信息采集传输模块传输上来的信息分为三个判断，根据常态化图像信息和信息采集传输模块收到的最新图像信息进行识别对比，如果数据识别模块无法识别图像信息，这里数据分类模块将图像信息给出“无法判断”的结论，如果数据识别模块识别之后的图像信息的图像阈值超出信息采集模块的常态化阈值，这里数据分类模块将图像信息给出“超出设定值”的结论，如果数据识别模块识别之后的图像信息的图像跟信息采集传输模块的常态化阈值之间符合，这里数据分类模块将图像信息给出“正常判断”的结论;
S5. 数据显示模块用于接收数据分类模块做出的各项判断，数据显示模块对“无法判断”、“超出设定值”和“正常判断”三类信息接收到之后，分类对三类接收信息进行分类呈现，以不同的方式对工作人员进行提醒，提醒的侧重点从轻到重依次为：正常判断、无法判断和超出设定值；
S6. 边缘计算模块收到三项提醒结论之后，边缘计算模块将三项结论及收到的所有信息通过移动通信设备传输给云计算模块，云计算模块将各项信息重新对比计算，同时将对比三项结论进行判断，并作出相应回应。
一个边缘计算模块包括一系列信息采集传输模块，信息采集传输模块均相同。
边缘计算模块将信息通过移动传输设备传输给云计算模块。
云计算模块可以同时接收不同边缘采集模块的数据。
实施例一：
如图1-4所示，本发明实施例提供一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法，包括以下步骤：
S1. 信息采集传输模块用于接收对特高压输电线路通道进行检测的检测传感器的数据，信息采集传输模块主要用于特高压输电线路通道各项图像信息采集，同时用于特高压输电线路通道各项常规图像信息采集；
S2. 边缘计算模块用于收集信息采集传输模块的各项图像信息，也用于储存信息采集传输模块收集的特高压输电线路通道常态化图像信息，边缘计算模块包括数据收集模块、数据识别模块、数据分类模块、数据显示模块；
S3. 数据收集模块用于收集和储存信息采集传输模块传输来的特高压输电线路通道传输来的图像信息，数据识别模块包括“常态阈值”和“识别对比模块”两部分，常态阈值为特高压输电线路通道常态化正常的图像信息参数，数据识别模块的识别对比模块用于识别图像信息各种特征，以常态化图像信息为对比图像，以传输来的图像信息为检测图像，数据识别模块将信息采集传输模块传输来的特高压输电线路通道图像信息进行识别判断；
S4. 数据分类模块接收数据识别模块通过信息采集传输模块传输来的图像信息的判断，数据分类模块根据数据识别模块给出的图像数据的判断，能够将信息采集传输模块传输上来的信息分为三个判断，根据常态化图像信息和信息采集传输模块收到的最新图像信息进行识别对比，如果数据识别模块无法识别图像信息，这里数据分类模块将图像信息给出“无法判断”的结论，如果数据识别模块识别之后的图像信息的图像阈值超出信息采集模块的常态化阈值，这里数据分类模块将图像信息给出“超出设定值”的结论，如果数据识别模块识别之后的图像信息的图像跟信息采集传输模块的常态化阈值之间符合，这里数据分类模块将图像信息给出“正常判断”的结论;
S5. 数据显示模块用于接收数据分类模块做出的各项判断，数据显示模块对“无法判断”、“超出设定值”和“正常判断”三类信息接收到之后，分类对三类接收信息进行分类呈现，以不同的方式对工作人员进行提醒，提醒的侧重点从轻到重依次为：正常判断、无法判断和超出设定值；
S6. 边缘计算模块收到三项提醒结论之后，边缘计算模块将三项结论及收到的所有信息通过移动通信设备传输给云计算模块，云计算模块将各项信息重新对比计算，同时将对比三项结论进行判断，并作出相应回应。
一个边缘计算模块包括一系列信息采集传输模块，信息采集传输模块均相同。
边缘计算模块将信息通过移动传输设备传输给云计算模块。
云计算模块可以同时接收不同边缘采集模块的数据。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1. 所述信息采集传输模块用于接收对特高压输电线路通道进行检测的检测传感器的数据，所述信息采集传输模块主要用于特高压输电线路通道各项图像信息采集，同时用于特高压输电线路通道各项常规图像信息采集；
S2. 所述边缘计算模块用于收集信息采集传输模块的各项图像信息，也用于储存信息采集传输模块收集的特高压输电线路通道常态化图像信息，所述边缘计算模块包括数据收集模块、数据识别模块、数据分类模块、数据显示模块；
S3. 所述数据收集模块用于收集和储存信息采集传输模块传输来的特高压输电线路通道传输来的图像信息，所述数据识别模块包括“常态阈值”和“识别对比模块”两部分，所述常态阈值为特高压输电线路通道常态化正常的图像信息参数，所述数据识别模块的识别对比模块用于识别图像信息各种特征，以常态化图像信息为对比图像，以传输来的图像信息为检测图像，数据识别模块将信息采集传输模块传输来的特高压输电线路通道图像信息进行识别判断；
S4. 所述数据分类模块接收数据识别模块通过信息采集传输模块传输来的图像信息的判断，数据分类模块根据数据识别模块给出的图像数据的判断，能够将信息采集传输模块传输上来的信息分为三个判断，根据常态化图像信息和信息采集传输模块收到的最新图像信息进行识别对比，如果数据识别模块无法识别图像信息，这里数据分类模块将图像信息给出“无法判断”的结论，如果数据识别模块识别之后的图像信息的图像阈值超出信息采集模块的常态化阈值，这里数据分类模块将图像信息给出“超出设定值”的结论，如果数据识别模块识别之后的图像信息的图像跟信息采集传输模块的常态化阈值之间符合，这里数据分类模块将图像信息给出“正常判断”的结论;
S5. 所述数据显示模块用于接收数据分类模块做出的各项判断，数据显示模块对“无法判断”、“超出设定值”和“正常判断”三类信息接收到之后，分类对三类接收信息进行分类呈现，以不同的方式对工作人员进行提醒，提醒的侧重点从轻到重依次为：正常判断、无法判断和超出设定值；
S6. 边缘计算模块收到三项提醒结论之后，边缘计算模块将三项结论及收到的所有信息通过移动通信设备传输给云计算模块，云计算模块将各项信息重新对比计算，同时将对比三项结论进行判断，并作出相应回应。
2.根据权利要求1所述的一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法，其特征在于：所述一个边缘计算模块包括一系列信息采集传输模块，所述信息采集传输模块均相同。
3.根据权利要求1所述的一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法，其特征在于：所述边缘计算模块将信息通过移动传输设备传输给云计算模块。
4.根据权利要求1所述的一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法，其特征在于：所述云计算模块可以同时接收不同边缘采集模块的数据。
CN202110425494.8A 2021-04-20 2021-04-20 一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法 Pending CN113065508A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110425494.8A CN113065508A (zh) 2021-04-20 2021-04-20 一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110425494.8A CN113065508A (zh) 2021-04-20 2021-04-20 一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113065508A true CN113065508A (zh) 2021-07-02

Family

ID=76567345

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110425494.8A Pending CN113065508A (zh) 2021-04-20 2021-04-20 一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113065508A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110675395A (zh) * 2019-09-29 2020-01-10 智洋创新科技股份有限公司 输电线路智能在线监测方法
CN111695506A (zh) * 2020-06-11 2020-09-22 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种输电线路风致异物短路故障预警方法及***
CN111831430A (zh) * 2020-06-15 2020-10-27 国网上海市电力公司 一种基于边缘计算的电力设备缺陷识别***
CN112418140A (zh) * 2020-12-04 2021-02-26 广东电网有限责任公司江门供电局 一种配电施工现场防触电告警方法及其***
US20210096911A1 (en) * 2020-08-17 2021-04-01 Essence Information Technology Co., Ltd Fine granularity real-time supervision system based on edge computing

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110675395A (zh) * 2019-09-29 2020-01-10 智洋创新科技股份有限公司 输电线路智能在线监测方法
CN111695506A (zh) * 2020-06-11 2020-09-22 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种输电线路风致异物短路故障预警方法及***
CN111831430A (zh) * 2020-06-15 2020-10-27 国网上海市电力公司 一种基于边缘计算的电力设备缺陷识别***
US20210096911A1 (en) * 2020-08-17 2021-04-01 Essence Information Technology Co., Ltd Fine granularity real-time supervision system based on edge computing
CN112418140A (zh) * 2020-12-04 2021-02-26 广东电网有限责任公司江门供电局 一种配电施工现场防触电告警方法及其***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110826538B (zh) 一种用于电力营业厅的异常离岗识别***
US10769645B2 (en) Method and device for calculating customer traffic volume
CN103714631A (zh) 基于人脸识别的atm取款机智能监控***
CN110889339B (zh) 基于头肩检测的危险区域分级预警方法与***
WO2022062775A1 (zh) 一种基于车辆终端***的监控处理方法、***及相关设备
CN112183219A (zh) 一种基于人脸识别的公共安全视频监测方法及***
CN108357517A (zh) 动车组列车运行故障信息检测方法和***
CN111767913A (zh) 一种基于深度学习的动车组车辆故障动态图像检测方法
CN115406900A (zh) 一种基于机器视觉的压铸件毛刺检测***及方法
CN114610553A (zh) 一种智能设备检测***及其检测方法
CN112801466B (zh) 一种加油站卸油作业违规操作预警方法及***
CN113989743A (zh) 垃圾满溢检测方法、检测设备及***
CN113065508A (zh) 一种用于特高压输电线路通道隐患发现与识别的边缘计算方法
CN111126326A (zh) 一种基于图像识别技术的起重机配重自动识别***及方法
CN113252784B (zh) 一种基于船舶的声学信号成品检验***及其快速检验方法
CN113486743A (zh) 一种疲劳驾驶识别方法及装置
CN110674679A (zh) 一种变电站运维智能人车管控***及方法
CN116455944B (zh) 一种基于物联网采集的装配式建筑监测预警方法及***
CN112051493A (zh) 一种配电网设备的隐患类型识别方法及装置
CN111126186A (zh) 一种人体目标身份识别方法及装置
CN117648607B (zh) 一种基于云计算的数据综合研判分析***及方法
CN117892249B (zh) 一种数智化运维平台预警***
CN110601885A (zh) 一种人工智能公有云异常指示报警***
CN112183342B (zh) 一种带有模板的综合型换流站缺陷识别方法
CN118264875A (zh) 一种共享型水站设备的监控***及方法

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210702

RJ01 Rejection of invention patent application after publication