CN116580362B - 输电运维跨***融合数据的采集方法及数字资产处理*** - Google Patents
输电运维跨***融合数据的采集方法及数字资产处理*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN116580362B CN116580362B CN202310850146.4A CN202310850146A CN116580362B CN 116580362 B CN116580362 B CN 116580362B CN 202310850146 A CN202310850146 A CN 202310850146A CN 116580362 B CN116580362 B CN 116580362B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- inspection
- subsystem
- carousel
- video
- 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.)
- Active
Links
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 title claims abstract description 92
- 230000004927 fusion Effects 0.000 title claims abstract description 65
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 170
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 82
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 15
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 abstract description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 3
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 abstract description 3
- 230000008447 perception Effects 0.000 abstract description 3
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 3
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 2
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000011166 aliquoting Methods 0.000 description 1
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000009960 carding Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 231100000817 safety factor Toxicity 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
- G06F16/2379—Updates performed during online database operations; commit processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/5866—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using information manually generated, e.g. tags, keywords, comments, manually generated location and time information
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/587—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using geographical or spatial information, e.g. location
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/94—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/10—Terrestrial scenes
- G06V20/17—Terrestrial scenes taken from planes or by drones
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
- G06V20/635—Overlay text, e.g. embedded captions in a TV program
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
-
- Y—GENERAL 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
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS 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
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems 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)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
一种输电运维跨***融合数据的采集方法及数字资产处理***，方法包括：将输电线路的各个巡检子***，以设定的标准，接入输电线路监控中心终端显示屏进行轮播；截取输电线路监控中心终端显示屏轮播的各个巡检子***的监控数据，获取各个巡检子***的图像数据；对图像数据进行识别，生成记录并存档，完成跨***数据融合采集，用于后续融合分析。本发明直接配备接口程序，通过服务调用的方式，实时获取各个巡检子***的多***数据，不再需要多***的监控屏幕，减少监控成本、减少碳排放，并且融合数据技术与感知***全方位无死角对输电线路通道环境、输电线路本体设备运行情况实时监控，确保输电线路的高效运维，监控中心只需要查阅一个***即可。
Description
技术领域
本发明属于输电线路监控技术领域，更具体地，涉及输电运维跨***融合数据的采集方法，实现跨***数据融合，并将非结构化、半结构化融合数据转化为结构化数据。
背景技术
目前输电线路监控中心旨在综合输电线路相关的多方数据信息，并在基础上通过对输电线路状态的智能感知，实现对日常业务和应急抢修业务的统一监控指挥。目前输电线路实际运维管控过程中存在以下问题：
（1）输电线路反外损业务服务提供商涉及不同的厂商，各个厂商之间缺乏统一标准，厂商之间又难以给对方开放相关接口，造成不同厂商之间的数据难以互通；
（2）输电线路日常业务涉及内外网数据，由于安全因素考虑，内外网数据难以打通，造成内外网数据存在较多的“孤岛”问题；
（3）各个***数据孤立，难以全方位综合评估输电线路运维状况，输电线路运维历史数据难以追溯，提升输电线路总体运维效率的成本巨大。
现有技术文件（CN 106777150 B）公开了一种融合电网运行环境及设备信息的跨***数据转换方法，所述方法包括：统一电网运行环境和设备模型规范，统一各个业务***的关联关系和规范标准；依据运行环境和设备模型规范，对各个业务***的源数据进行初步的数据清洗，过滤出不符合规范的数据；根据不同类型设备的负荷进行计算，确定负荷属性，利用文本特征提取次数最多的特征内容用来构造新属性，并进行不同***的匹配，根据匹配结果更新电网运行环境响。
现有技术文件的不足之处在于，跨***数据是按照业务关联关系和规范标准进行数据清洗，数据仍然存放在各个***的数据库中，如果涉及数据提供方难以提供接口或者输电网络内网数据，无法实现真正意义上的数据融合。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足，本发明提供一种输电运维跨***融合数据的采集方法及***，基于深度学习的视频检测与识别技术代替人工，在监控中心二次、实时采集各个视频监控***、内外网不同巡检***、无人机子巡检***、区块链社会化巡检子***的轮播数据。
本发明采用如下的技术方案。本发明的第一方面提供了一种输电运维跨***融合数据的采集方法，包括以下步骤：
将输电线路的各个巡检子***，以设定的标准，接入输电线路监控中心终端显示屏进行轮播；
截取输电线路监控中心终端显示屏轮播的各个巡检子***的监控数据，获取各个巡检子***的图像数据；
对图像数据进行识别，生成记录并存档，完成跨***数据融合采集，用于后续融合分析。
优选地，巡检子***包括：固定视频监控子***、无人机巡检子***、区块链社会化巡检子***、内外网人工巡检子***。
优选地，构建数据轮播采集标准作为所述设定的标准，数据轮播采集标准包括：各个巡检子***数据的特性id以及数据在子***轮播的频次、子***数据后台视频监控显示屏显示规则、数据图片/视频分辨率。
优选地，固定视频监控子***数据所需采集的数据信息包括：视频监控装置id、视频监控装置所属设备主人id、视频监控数据拍摄的时间id、视频监控数据所属线路id、视频监控数据所属杆塔号id、视频监控数据电压等级id、视频监控设备主人所属班组id、视频监控图片/视频数据轮播的频次、视频监控后台显示屏显示规则、视频监控图片分辨率和视频监控隐患等级；
无人机巡检子***数据所需采集的数据信息包括：无人机id、无人机所属设备主人id、无人机巡检数据拍摄的时间id、无人机巡检数据所属线路id、无人机巡检数据所属杆塔号id、无人机巡检数据电压等级id、无人机设备主人所属班组id、无人机巡检图片/视频数据轮播的频次、无人机巡检后台视频监控显示屏显示规则、无人机巡检数据图片分辨率、无人机巡检数据隐患等级；
区块链社会化巡检子***数据所需采集的数据信息包括：区块链社会化巡检子***数据提供者的id、区块链社会化巡检子***数据拍摄的时间id、区块链社会化巡检子***数据拍摄的位置id、处理社会化巡检数据的检修人员id、经过检修人员确认后的区块链社会化巡检子***数据所属线路id、经过检修人员确认后的区块链社会化巡检子***数据所属杆塔号id、经过检修人员确认后的区块链社会化巡检子***数据电压等级id、区块链社会化巡检子***数据图片/视频数据轮播的频次、区块链社会化巡检子***数据后台视频监控显示屏显示规则、区块链社会化巡检子***数据图片分辨率和区块链社会化巡检子***数据隐患等级；
内外网人工巡检子***数据所需采集的数据信息包括：内外网人工巡检子***数据巡检员id、内外网人工巡检子***数据拍摄的时间id、内外网人工巡检子***数据所属线路id、内外网人工巡检子***数据所属杆塔号id、内外网人工巡检子***数据电压等级id、内外网人工巡检子***数据巡检员所属班组id、内外网人工巡检子***数据图片/视频数据轮播的频次、内外网人工巡检子***数据后台视频监控显示屏显示规则、内外网人工巡检子***数据图片分辨率和内外网人工巡检子***数据隐患等级。
优选地，依次连接输电线路监控中心终端显示屏、视频推流器和目标计算设备，用于获取各个巡检子***的图像数据。
优选地，使用双头HDMI线缆连接输电线路监控中心终端显示屏和视频推流器，使用USB 3.0线缆连接视频推流器和作为目标计算设备的PC电脑。
优选地，根据巡检子***的数量在PC电脑进行分屏显示。
优选地，对图像数据进行识别，生成记录并存档的步骤包括：使用java.awt.robot类，计算屏幕分辨率，截图后，在PC电脑端本机新建文件夹再分屏保存归档保存。
优选地，保存图片后，在数据库中记录数据，并启动图片识别程序，将分屏保存归档的图片根据图谱格式的标准要求识别相关文字。
优选地，将跨***数据融合采集的轮播数据进行结构化处理，将结构化处理后的轮播数据发送至区块链节点进行上链处理，得到上链数据，将上链数据作为数据资产在联盟链上进行流转。
优选地，提取图片/视频中的结构化数据，包括：各个巡检子***数据的特性id以及数据在子***轮播的频次、子***数据后台视频监控显示屏显示规则、数据图片/视频分辨率。
优选地，融合后的结构化数据通过物联网数据订单合约设计，将各个巡检子***中的每一个智能监控装置作为资产上链，以照片作为产出，定义监控装置的“收益”为照片被数据需求者查阅或者转发的次数累积资产，累积超过设定阈值，输出该照片对应的输电线路杆塔需要重点巡视的预警信息。
本发明的第二方面提供了一种数字资产处理***，用于运行所述一种输电运维跨***融合数据的采集方法，包括：输电线路监控中心终端显示屏、视频采集模块和目标计算装置；输电线路监控中心终端显示屏用于轮播输电线路的各个巡检子***的监控图像；视频采集模块用于截取输电线路监控中心终端显示屏轮播的各个巡检子***的监控数据，获取各个巡检子***的图像数据；目标计算装置用于对图像数据进行识别，生成记录并存档，完成跨***数据融合采集，用于后续融合分析。
优选地，还包括上链模块，用于将跨***数据融合采集的轮播数据进行结构化处理，发送至区块链节点，上链数据作为数据资产在联盟链上进行流转。
本发明的第三方面提供了一种电子设备，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行所述一种输电运维跨***融合数据的采集方法的步骤。
本发明的第四方面提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述一种输电运维跨***融合数据的采集方法的步骤。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比：
1 直接配备接口程序，通过服务调用的方式，实时获取固定装置视频监控、无人机监控、区块链社会化巡检、内外网人工巡检等多***数据，不再需要多***的监控屏幕，减少监控成本、减少碳排放。
2 融合数据可以作为数据资产上链，一方面可以动态评估图片/视频产生的价值，另一方面通过反向溯源隐患事件发生的数据来源，同时度量***本身、设备本身的价值。
3 融合数据技术与感知***全方位无死角对速度线路运维实时监控，确保输电线路的高效运维，监控中心只需要查阅一个***即可。
附图说明
图1是本发明输电运维跨***融合数据的采集方法的连接示意图；
图2 是本发明输电运维跨***融合数据的采集方法的推流器连接示意图；
图3是本发明输电运维跨***融合数据的采集方法的设置监控显示页面示意图；
图4是本发明输电运维跨***融合数据的采集方法的图像识别、信息结构化并归档示意图；
图5是本发明输电运维跨***融合数据的采集方法的流程图；
图6是输电运维跨***融合数据的采集方法的上链过程。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。本申请所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部实施例。基于本发明精神，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的有所其它实施例，都属于本发明的保护范围。
如图1、5所示，本发明的实施例1提供了一种输电运维跨***融合数据的采集方法，包括以下步骤：
步骤1，将输电线路的各个巡检子***，以设定的标准，接入输电线路监控中心终端显示屏进行轮播。
在本发明优选但非限制性的实施方式中，巡检子***包括：固定视频监控子***、无人机巡检子***、区块链社会化巡检子***、内外网人工巡检子***。
值得注意的是，在电网运行实践中，随着输电线路监控中心的建设，可能购置来自不同厂家的监控子***，用于完善监控功能。但由于各个巡检子***之间缺乏统一标准，不同子***之间的数据难以互通，基于各自***数据的输电线路运维***评估结果不够全面，导致了无法对输电线路的运行状态进行综合诊断。
为了克服该技术困难，本发明在步骤1构建数据轮播采集标准作为所述设定的标准，用于规范各个厂商所提供的轮播数据从发送端到接收端的循环传输方式。数据轮播采集标准包括但不限于，各个巡检子***数据的特性id以及数据在子***轮播的频次、子***数据后台视频监控显示屏显示规则、数据图片/视频分辨率等。可以理解的是，数据轮播采集标准中的各类型数据都将在输电线路监控中心终端显示屏予以显示。
在进一步优选但非限制性的实施方式中，固定视频监控子***数据所需采集的数据信息包括但不限于：视频监控装置id、视频监控装置所属设备主人id、视频监控数据拍摄的时间id、视频监控数据所属线路id、视频监控数据所属杆塔号id、视频监控数据电压等级id、视频监控设备主人所属班组id、视频监控图片/视频数据轮播的频次、视频监控后台显示屏显示规则、视频监控图片分辨率和视频监控隐患等级。
表 1 固定视频监控子***数据所需采集的数据信息表
无人机巡检子***数据所需采集的数据信息包括但不限于：无人机id、无人机所属设备主人id、无人机巡检数据拍摄的时间id、无人机巡检数据所属线路id、无人机巡检数据所属杆塔号id、无人机巡检数据电压等级id、无人机设备主人所属班组id、无人机巡检图片/视频数据轮播的频次、无人机巡检后台视频监控显示屏显示规则、无人机巡检数据图片分辨率、无人机巡检数据隐患等级。
表 2无人机巡检子***数据所需采集的数据信息表
区块链社会化巡检子***数据所需采集的数据信息包括：区块链社会化巡检子***数据提供者的id、区块链社会化巡检子***数据拍摄的时间id、区块链社会化巡检子***数据拍摄的位置id、处理社会化巡检数据的检修人员id、经过检修人员确认后的区块链社会化巡检子***数据所属线路id、经过检修人员确认后的区块链社会化巡检子***数据所属杆塔号id、经过检修人员确认后的区块链社会化巡检子***数据电压等级id、区块链社会化巡检子***数据图片/视频数据轮播的频次、区块链社会化巡检子***数据后台视频监控显示屏显示规则、区块链社会化巡检子***数据图片分辨率和区块链社会化巡检子***数据隐患等级。
表 3区块链社会化巡检子***数据所需采集的数据信息表
内外网人工巡检子***数据所需采集的数据信息包括：内外网人工巡检子***数据巡检员id、内外网人工巡检子***数据拍摄的时间id、内外网人工巡检子***数据所属线路id、内外网人工巡检子***数据所属杆塔号id、内外网人工巡检子***数据电压等级id、内外网人工巡检子***数据巡检员所属班组id、内外网人工巡检子***数据图片/视频数据轮播的频次、内外网人工巡检子***数据后台视频监控显示屏显示规则、内外网人工巡检子***数据图片分辨率和内外网人工巡检子***数据隐患等级。
表 4内外网人工巡检子***数据所需采集的数据信息表
值得注意的是，在实施例1中给出的数据轮播采集标准是一种优选但非限制性的实施手段，重点在于规范各个厂商所提供的轮播数据从发送端到接收端的循环传输方式，而规范所包含的具体内容是本领域技术人员根据现场实际情况和所选取的厂商情况可以灵活调节的。使用任何规范内容形成数据轮播采集标准都落入本发明的核心构思范围之内。
在又一个优选但非限制性的实施方式中，使用规范中数据轮播的数据封装手段，事先对各个巡检子***数据进行标准化拆分和打包，记录各个数据来源的id以及目标计算设备的目标地址，将数据发送到目标计算设备中存储。
可以理解的是，在Visual C++环境下设计软件实现数据轮播发送端播发文件的TS（Transport Stream，传输流）流封装。进而实现对各个视频监控***、内外网不同巡检***、无人机巡检子***、区块链社会化巡检子***等数据信息的标准化采集。
步骤2，截取输电线路监控中心终端显示屏轮播的各个巡检子***的监控数据，获取各个巡检子***的图像数据。
在优选但非限制性的实施方式中，依次连接输电线路监控中心终端显示屏、视频推流器和目标计算设备，用于获取各个巡检子***的图像数据。优选但不限于，使用双头HDMI线缆连接输电线路监控中心终端显示屏和视频推流器，使用USB 3.0线缆连接视频推流器和目标计算机，例如但不限于，PC电脑。
值得注意的是，在优选技术方案中，采取的是HDMI 输入+HDMI 环出+USB 3.0的方式，视频推流器使用高清音视频采集卡，将 HDMI输入的音视频信号传送到 PC电脑采集。同时将 HDMI 信号同时同质输出到电视或者显示器，不影响原有显示。
在进一步优选但非限制性的实施方式中，采集时根据硬件和采集软件配置，可以将多路输入的监控显示页面设置成固定的显示方式，例如1分屏、2分屏、4分屏，并设置为全屏展示。由此完成监控显示页面同步至PC电脑显示器上的工作，如图3所示。
例如但不限于，步骤1中，对固定视频监控子***、无人机巡检子***、区块链社会化巡检子***、内外网人工巡检子***这4个子***的轮播监控数据进行截取并发送至PC电脑端之后，以4分屏进行显示，并且4分屏占据全屏显示，至此已经将不同巡检子***的图像数据融合至共同的PC电脑端。
值得注意的是，本发明图文给出的4分屏仅是一种非限制性的示例，分屏的数量可以根据实际的巡检子***情况进行调整。
步骤3，对图像数据进行识别，生成记录并存档，完成跨***数据融合采集，用于后续融合分析。
在优选但非限制性的实施方式中，使用java语言，通过java.awt.robot类中相关方法，计算屏幕分辨率，截图后，在PC电脑端本机新建文件夹再分屏保存归档保存。
保存图片后，在数据库中记录数据，并启动图片识别程序，将分屏保存归档的图片根据图谱格式的标准要求识别相关文字：（左上角--- 时间戳 YYYYMMDD hhmmtt，右上角--- 隐患类型，右下角---规定格式（设备信息）以|分割，班组|电压等级|线路名称|杆号|大小号侧类型）再把识别出的信息和分割后的图片，上传至图片专属服务器，后续可以登录软件输入用户名密码登录成功，查看识别的结构化数据以及图像。
可以理解的是，在步骤3中识别的相关数据包括了步骤1中数据轮播采集标准中的各个类型的数据。
在进一步优选的实施方式中，承接步骤2中的示例，将图像4等分；如图3，截断方法为通过原图分辨率，然后计算出中心点，再把相应像素点归类至左上，左下，右上，右下四张图片，保存归档；识别程序启动，分别对4个部分图像进行识别，识别成功的文本作为内容生成一条识别记录，上传至服务器，至此，所有巡检子***的数据完成了跨***数据融合采集，如图4所示。
值得注意的是，在目标计算机完成所有巡检子***数据***数据融合采集之后，本发明进一步提供了跨***的轮播数据融合上链机制，将跨***数据融合采集的轮播数据进行上链处理。
具体地，步骤4，将跨***数据融合采集的轮播数据进行结构化处理，发送至区块链节点，上链数据作为数据资产在联盟链上进行流转，如图6所示。
在进一步优选的实施方式中，在步骤3跨***数据融合采集的轮播数据基础上，进行二次融合采集。可以理解的是，在步骤3融合采集的结果包括：结构化、半结构化和非结构化的巡检数据。对结构化、半结构化和非结构化的巡检数据进行结构化数据趋向整理，基于数据挖掘技术提取图片/视频中的结构化数据，包括在步骤1中包含的子***数据的特性id以及数据在子***轮播的频次、子***数据后台视频监控显示屏显示规则、数据图片/视频分辨率等，以固定的关系数据模型进行融合数据存储。
在进一步优选但非限制性的实施方式中，以输电线路反外损业务为例，内外网巡检***数据由外协巡视员首先通过巡检软件在***内上传，如涉及输电线路杆塔存在隐患，有该基杆塔的设备主人对隐患图片进行确认，如确认为误报则结束流程；如隐患需要进一步处理，则上报给巡检班组长；班组长获得隐患图片后的处理流程与设备主人类似，如确认为误报则结束流程；如隐患需要进一步处理，则由班组长上报给反外损专职；下一步由反外损专职进行隐患数据处理，处理流程类似，如确认为误报则结束流程；如隐患需要进一步处理，则由反外损专职上报给输电中心相关人员。从流程梳理层面看，可以将输电线路反外损业务处理流程视为多个节点，分别以第1级节点、第2级节点、第3级节点、第4级节点和第5级节点，例如但不限于，外协巡视员--设备主人--班组长--反外损专职--输电中心领导。如第1级节点将上传包括图片集拍摄时间等在内的数据来源的id，对应信息接受者为第2级节点；第2级节点会对其上传的数据进行审核处理，继续上报给第3级节点或者返回第1级节点，所有处理流程数据经由步骤1至3的轮播融合采集将自动存储，写入区块，第4级节点或者第5级节点对于该事件的处置流程大体相似，如图6所示。
将融合后的结构化数据转换成区块链可读的方式，同时通过签名将数据发送者的身份和发送数据绑定，将处理好的信息发送到区块链节点。融合后的上链数据作为数据资产在联盟链上进行流转。
融合后的结构化数据通过物联网数据订单合约设计，将各个巡检子***中的每一个智能监控装置作为资产上链，以照片作为产出，定义监控装置的“收益”为照片被数据需求者查阅或者转发的次数累积资产，累积越高说明该照片价值越高，超过一定阈值，说明该照片对应的输电线路杆塔需要重点巡视。反过来，通过智能监控装置的“收益”记录查询，明确贡献“收益”的照片被查阅的次数，单个照片查阅时间，转发量判断照片本身的价值，进而追溯查阅照片的主体数据。
本发明的第2实施例提供了一种数字资产处理***，用于运行所述一种输电运维跨***融合数据的采集方法，包括：输电线路监控中心终端显示屏、视频采集模块和目标计算装置。
输电线路监控中心终端显示屏用于轮播输电线路的各个巡检子***的监控图像；视频采集模块用于截取输电线路监控中心终端显示屏轮播的各个巡检子***的监控数据，获取各个巡检子***的图像数据；目标计算装置用于对图像数据进行识别，生成记录并存档，完成跨***数据融合采集，用于后续融合分析。上链模块，用于将跨***数据融合采集的轮播数据进行上链处理。
与现有技术相比，本发明解决跨***数据融合采集技术问题时，克服的技术困难至少包括：各个厂商之间缺乏统一标准，不同厂商之间的数据难以互通，且各个厂商不能够做到全面监控和全面处理数据。本发明通过构建数据轮播采集的标准，规范各个厂商所提供的轮播数据从发送端到接收端的循环传输方法，将输电线路不同视频监控厂家、无人机监控、区块链社会化巡检、内外网人工巡检数据全部接入输电线路监控中心终端显示屏进行轮播，利用该规范中数据轮播的数据封装方法，并在Visual C++环境下设计软件实现了数据轮播发送端播发文件的TS流封装。进而实现对各个视频监控厂家、内外网不同巡检***、无人机巡检子***、区块链社会化巡检子***等数据信息的标准化采集。
本发明实现了跨***最底层的数据级融合，融合对象是各个视频监控厂家、内外网不同巡检***、无人机巡检子***、区块链社会化巡检子***采集得到的原始数据，是面向数据的融合，直接对接收到的***数据进行融合，然后在进行特征提取和属性判决，需要解决的问题是数据融合数据量和数据的纠错能力。将数据以json格式存储在文件中打包，再通过网际交换传递至目标***的方式。在传递至目标***后通过对json格式文件***解析后存储至计划数据镜像表，再通过镜像表与真实表的对比实现数据的融合。
更进一步地，直接配备接口程序，通过服务调用的方式，实时获取固定装置视频监控、无人机监控、区块链社会化巡检、内外网人工巡检等多***数据，不再需要多***的监控屏幕，减少监控成本、减少碳排放。融合数据可以作为数据资产上链，一方面可以动态评估图片/视频产生的价值，另一方面通过反向溯源隐患事件发生的数据来源，同时度量***本身、设备本身的价值。
本公开可以是***、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、静态随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其它自由传播的电磁波、通过波导或其它传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（ISA）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（FPGA）或可编程逻辑阵列（PLA），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (12)
1.一种输电运维跨***融合数据的采集方法，其特征在于，包括以下步骤：
将输电线路的各个巡检子***，以设定的标准，接入输电线路监控中心终端显示屏进行轮播；巡检子***包括：固定视频监子控***、无人机巡检子***、区块链社会化巡检子***、内外网人工巡检子***；
固定视频监控子***数据所需采集的数据信息包括：视频监控装置id、视频监控装置所属设备主人id、视频监控数据拍摄的时间id、视频监控数据所属线路id、视频监控数据所属杆塔号id、视频监控数据电压等级id、视频监控设备主人所属班组id、视频监控图片/视频数据轮播的频次、视频监控后台显示屏显示规则、视频监控图片分辨率和视频监控隐患等级；
无人机巡检***数据所需采集的数据信息包括：无人机id、无人机所属设备主人id、无人机巡检数据拍摄的时间id、无人机巡检数据所属线路id、无人机巡检数据所属杆塔号id、无人机巡检数据电压等级id、无人机设备主人所属班组id、无人机巡检图片/视频数据轮播的频次、无人机巡检后台视频监控显示屏显示规则、无人机巡检数据图片分辨率、无人机巡检数据隐患等级；
区块链社会化巡检***数据所需采集的数据信息包括：区块链社会化巡检***数据提供者的id、区块链社会化巡检***数据拍摄的时间id、区块链社会化巡检***数据拍摄的位置id、处理社会化巡检数据的检修人员id、经过检修人员确认后的区块链社会化巡检***数据所属线路id、经过检修人员确认后的区块链社会化巡检***数据所属杆塔号id、经过检修人员确认后的区块链社会化巡检***数据电压等级id、区块链社会化巡检***数据图片/视频数据轮播的频次、区块链社会化巡检***数据后台视频监控显示屏显示规则、区块链社会化巡检***数据图片分辨率和区块链社会化巡检***数据隐患等级；
内外网人工巡检子***数据所需采集的数据信息包括：内外网人工巡检子***数据巡检员id、内外网人工巡检子***数据拍摄的时间id、内外网人工巡检子***数据所属线路id、内外网人工巡检子***数据所属杆塔号id、内外网人工巡检子***数据电压等级id、内外网人工巡检子***数据巡检员所属班组id、内外网人工巡检子***数据图片/视频数据轮播的频次、内外网人工巡检子***数据后台视频监控显示屏显示规则、内外网人工巡检子***数据图片分辨率和内外网人工巡检子***数据隐患等级；
截取输电线路监控中心终端显示屏轮播的各个巡检子***的监控数据，获取各个巡检子***的图像数据；
对图像数据进行识别，生成记录并存档，完成跨***数据融合采集，用于后续融合分析，包括：使用java.awt.robot类，计算屏幕分辨率，截图后，在PC电脑端本机新建文件夹再分屏保存归档保存；保存图片后，在数据库中记录数据，并启动图片识别程序，将分屏保存归档的图片根据图谱格式的标准要求识别相关文字。
2.根据权利要求1所述的一种输电运维跨***融合数据的采集方法，其特征在于：
构建数据轮播采集标准作为所述设定的标准，数据轮播采集标准包括：各个巡检子***数据的特性id以及数据在子***轮播的频次、统数据后台视频监控显示屏显示规则、数据图片/视频分辨率。
3.根据权利要求1所述的一种输电运维跨***融合数据的采集方法，其特征在于：
依次连接输电线路监控中心终端显示屏、视频推流器和目标计算设备，用于获取各个巡检子***的图像数据。
4.根据权利要求3所述的一种输电运维跨***融合数据的采集方法，其特征在于：
使用双头HDMI线缆连接输电线路监控中心终端显示屏和视频推流器，使用USB 3.0线缆连接视频推流器和作为目标计算设备的PC电脑。
5.根据权利要求4所述的一种输电运维跨***融合数据的采集方法，其特征在于：
根据巡检子***的数量在PC电脑进行分屏显示。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的一种输电运维跨***融合数据的采集方法，其特征在于，所述方法还包括：
将跨***数据融合采集的轮播数据进行结构化处理，将结构化处理后的轮播数据发送至区块链节点进行上链处理，得到上链数据，将上链数据作为数据资产在联盟链上进行流转。
7.根据权利要求6所述的一种输电运维跨***融合数据的采集方法，其特征在于：
提取图片/视频中的结构化数据，包括：各个巡检子***数据的特性id以及数据在子***轮播的频次、统数据后台视频监控显示屏显示规则、数据图片/视频分辨率。
8.根据权利要求6所述的一种输电运维跨***融合数据的采集方法，其特征在于：
融合后的结构化数据通过物联网数据订单合约设计，将各个巡检子***中的每一个智能监控装置作为资产上链，以照片作为产出，定义监控装置的“收益”为照片被数据需求者查阅或者转发的次数累积资产，累积超过设定阈值，输出该照片对应的输电线路杆塔需要重点巡视的预警信息。
9.一种数字资产处理***，用于运行权利要求1至8中任一项所述一种输电运维跨***融合数据的采集方法，包括：输电线路监控中心终端显示屏、视频采集模块和目标计算装置；其特征在于，
输电线路监控中心终端显示屏用于轮播输电线路的各个巡检子***的监控图像；
视频采集模块用于截取输电线路监控中心终端显示屏轮播的各个巡检子***的监控数据，获取各个巡检子***的图像数据；
目标计算装置用于对图像数据进行识别，生成记录并存档，完成跨***数据融合采集，用于后续融合分析。
10.根据权利要求9所述的一种数字资产处理***，其特征在于：
还包括上链模块，用于将跨***数据融合采集的轮播数据进行结构化处理，发送至区块链节点，上链数据作为数据资产在联盟链上进行流转。
11.一种电子设备，包括处理器及存储介质；其特征在于：
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1-8任一项所述方法的步骤。
12.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310850146.4A CN116580362B (zh) | 2023-07-12 | 2023-07-12 | 输电运维跨***融合数据的采集方法及数字资产处理*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310850146.4A CN116580362B (zh) | 2023-07-12 | 2023-07-12 | 输电运维跨***融合数据的采集方法及数字资产处理*** |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116580362A CN116580362A (zh) | 2023-08-11 |
| CN116580362B true CN116580362B (zh) | 2023-10-20 |
Family
ID=87534479
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310850146.4A Active CN116580362B (zh) | 2023-07-12 | 2023-07-12 | 输电运维跨***融合数据的采集方法及数字资产处理*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116580362B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116883414B (zh) * | 2023-09-08 | 2024-01-26 | 国网上海市电力公司 | 一种适用于输电线路运维的多***数据选择方法和*** |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015131462A1 (zh) * | 2014-03-07 | 2015-09-11 | 国家电网公司 | 一种用于无人机输电线路巡检的集中监控***及监控方法 |
| CN106056692A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-10-26 | 国网安徽省电力公司阜阳供电公司 | 基于视频和声音联动的供电营业厅智能巡检*** |
| CN106897778A (zh) * | 2017-02-24 | 2017-06-27 | 佛山市顺德区港华燃气有限公司 | 一种lng加注站的nfc智能巡检***及其巡检方法 |
| CN107160388A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-09-15 | 国网浙江省电力公司 | 变电站智能巡检机器人监控*** |
| CN110048878A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-07-23 | 国网河南省电力公司郑州供电公司 | 一种输电线路三跨可视化管理*** |
| CN115617075A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-01-17 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种输电全景智慧监控平台无人机自主巡检应用及方法 |
| CN116012456A (zh) * | 2022-05-25 | 2023-04-25 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 一种电力巡检机器人视觉定位方法 |
| CN116132468A (zh) * | 2022-12-16 | 2023-05-16 | 国网福建省电力有限公司南平供电公司 | 基于混合区块链的配电线路无人机自主巡检数据共享*** |
| CN116151557A (zh) * | 2023-01-06 | 2023-05-23 | 深圳市海洋王照明工程有限公司 | 巡检设备可视化管理方法、装置以及数据驾驶舱*** |
| CN116293487A (zh) * | 2023-03-16 | 2023-06-23 | 辽宁石油化工大学 | 一种基于区块链空天地一体化的化工园区监测***及方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20220274703A1 (en) * | 2021-02-28 | 2022-09-01 | Michele Di Cosola | Autonomous Inspection System within a Smart Self-Healing Node Centric Blockchain Network for Safety and Quality Management |
-
2023
- 2023-07-12 CN CN202310850146.4A patent/CN116580362B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015131462A1 (zh) * | 2014-03-07 | 2015-09-11 | 国家电网公司 | 一种用于无人机输电线路巡检的集中监控***及监控方法 |
| CN106056692A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-10-26 | 国网安徽省电力公司阜阳供电公司 | 基于视频和声音联动的供电营业厅智能巡检*** |
| CN106897778A (zh) * | 2017-02-24 | 2017-06-27 | 佛山市顺德区港华燃气有限公司 | 一种lng加注站的nfc智能巡检***及其巡检方法 |
| CN107160388A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-09-15 | 国网浙江省电力公司 | 变电站智能巡检机器人监控*** |
| CN110048878A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-07-23 | 国网河南省电力公司郑州供电公司 | 一种输电线路三跨可视化管理*** |
| CN116012456A (zh) * | 2022-05-25 | 2023-04-25 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 一种电力巡检机器人视觉定位方法 |
| CN115617075A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-01-17 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种输电全景智慧监控平台无人机自主巡检应用及方法 |
| CN116132468A (zh) * | 2022-12-16 | 2023-05-16 | 国网福建省电力有限公司南平供电公司 | 基于混合区块链的配电线路无人机自主巡检数据共享*** |
| CN116151557A (zh) * | 2023-01-06 | 2023-05-23 | 深圳市海洋王照明工程有限公司 | 巡检设备可视化管理方法、装置以及数据驾驶舱*** |
| CN116293487A (zh) * | 2023-03-16 | 2023-06-23 | 辽宁石油化工大学 | 一种基于区块链空天地一体化的化工园区监测***及方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| The Research of Real-Time UAV Inspection System for Photovoltaic Power Station Based on 4G Private Network;Mei-Ling Lu等;《Journal of Computers》;第28卷(第2期);第189-196页 * |
| 视频分析技术在三维可视化巡检中的应用;陈云泽等;《数字化与信息化》;第99-101页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116580362A (zh) | 2023-08-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2688296B1 (en) | Video monitoring system and method | |
| CN109427056B (zh) | 对供数据传输的图像数据进行优化的方法和*** | |
| CN116580362B (zh) | 输电运维跨***融合数据的采集方法及数字资产处理*** | |
| CN112507035B (zh) | 输电线路多源异构数据统一标准化处理***及方法 | |
| CN103369402B (zh) | 一种进行多种机顶盒功能一致性比对的方法及*** | |
| CN104850816A (zh) | 基于IPv6的变电站巡检中视频监控及射频识别二维码的*** | |
| CN110807460B (zh) | 一种基于图像识别的变电站智能巡视***及其应用方法 | |
| CN111062504A (zh) | 一种基于ar技术的智能配电站运维***及方法 | |
| CN111614784A (zh) | 用于工地的异构数据的边缘计算盒子 | |
| CN111047824A (zh) | 一种室内儿童看护联动控制预警方法及*** | |
| CN115103157A (zh) | 基于边云协同的视频分析方法、装置、电子设备及介质 | |
| US11678018B2 (en) | Method and system for log based issue prediction using SVM+RNN artificial intelligence model on customer-premises equipment | |
| CN114913376A (zh) | 基于图像的缺陷自动识别方法、装置、***及存储介质 | |
| CN114445782A (zh) | 基于边缘ai和北斗短报文的输电线路图像采集*** | |
| CN112672086B (zh) | 一种音视频设备数据采集、分析、预警*** | |
| CN117540321A (zh) | 一种数据服务监测*** | |
| CN112001810A (zh) | 基于机器视觉的智能林业巡护***及方法 | |
| CN112039936A (zh) | 数据传输方法、第一数据处理设备及监控*** | |
| CN115567563A (zh) | 基于端边云的综合交通枢纽监测预警***及其控制方法 | |
| CN115330262A (zh) | 一种智慧城市公共管理方法、***和存储介质 | |
| CN113158842A (zh) | 一种识别方法、***、设备及介质 | |
| CN112714284A (zh) | 一种电力设备检测方法、装置及移动终端 | |
| CN112491596A (zh) | 一种基于云端的故障处理方法及装置 | |
| US20240233324A1 (en) | Method, device, and computer program product for detecting stickers | |
| CN117539674B (zh) | 异常处理方法、装置、设备及存储介质 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |