一种智能电能计量箱状态识别系统的制作方法

本发明涉及图像数据处理，具体为一种智能电能计量箱状态识别系统。

背景技术：

1、计量箱是为了计量电能所必须的计量器具和辅助设备的总体，包括电能表、计量用电压、电流互感器及其二次回路、电能计量屏、柜、箱等。计量箱可采用悬挂式或落地式安装。为保证安装质量，悬挂式箱体固定必须采用内置膨胀螺栓，螺栓尺寸满足安全牢固的要求及户外安装条件，在当前智能电网建设不断发展的背景下，智能电能计量箱作为关键终端设备，其内部电能表等组件的状态识别对实现远程运维与自动化巡检具有重要意义。

2、由于智能电能计量箱现场部署场景光照差异大，且内部电能表等组件容易出现反光问题，目前通常仅以图像清晰度作为质量合格判定标准，未量化光照偏差、反光程度和环境温湿度因素对图像特征完整性的影响，易出现清晰度达标但关键特征已丢失的误判，同时未考虑关联元件对电能表等主要部件的影响，容易出现漏判，导致异常状态识别不及时，增加安全隐患。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种智能电能计量箱状态识别系统，解决了上述背景技术中所提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能电能计量箱状态识别系统，包括图像采集模块、图像质量分析模块、语义分析模块、关联特征模块和状态识别模块；

3、所述图像采集模块获取电能表不同位置图像数据，包括显示屏、接线端子和封印装置图像；

4、所述图像质量分析模块从图像数据中提取图像信息，包括清晰度、反光率和光照强度，对图像质量进行分析，得到图像质量评分，并设置质量阈值，判定图像是否合格，不合格时重新采集图像数据；

5、所述语义分析模块获取环境参数，并将环境参数与其标准值进行对比，分析环境对特征识别的干扰，得到语义特征可信度；

6、所述关联特征模块基于电能表关联元件的实时物理状态和历史故障数据，量化关联元件对电能表的异常影响，得到异常关联评分；

7、所述状态识别模块通过结合环境参数、语义特征可信度和异常关联评分对电能表异常状态进行评估，得到状态异常综合评分，根据状态异常综合评分和各个组成数据取值范围对电能表进行状态识别。

8、可选的，所述图像质量分析模块首先设定亮度阈值，将图像数据中的像素与亮度阈值进行对比，得到反光高亮像素，再计算反光高亮像素与总像素数量的比值得到反光率，并引入相应权重得到反光抑制项，之后计算光照强度与理想光照强度的偏差，并引入相应权重得到光照适配修正项，最后将图像清晰度、反光抑制项和光照适配修正项结合得到图像质量得分fimq；

9、当图像质量得分fimq≥0.7时，表示图像数据合格，当图像质量得分fimq＜0.7时，表示图像数据不合格，此时通过所述图像采集模块再次进行采集，图像数据连续三次不合格时，通知管理员进行人工检查。

10、可选的，所述语义分析模块根据图像质量得分fimq对理想条件下的原始语义特征可信度进行修正，得到基础语义特征可信度；

11、再获取环境温度和湿度数据，将环境温度和湿度数据分别与其对应的工作阈值进行差值计算，根据环境温度和湿度超出工作阈值的程度来调整对基础语义特征可信度的修正力度，最终得到语义特征可信度scor。

12、可选的，所述关联特征模块获取电能表关联元件的实时物理状态和历史故障数据后，首先计算物理连接强度，通过实测回路电阻与标准电阻的偏差比例计算导通可靠性，再通过图像识别获取螺丝偏移量，计算螺丝偏移量与最大允许偏移量的比值得到端子紧固度，将导通可靠性和端子紧固度加权相加，得到物理连接强度值；

13、然后统计过去一段时间内关联元件与电能表的共故障次数，计算与相同时间内关联元件的总故障次数的比值，得到关联度值，将物理连接强度值与关联度值加权相加得到异常关联评分srel。

14、可选的，所述状态识别模块通过计算环境温度和湿度超出工作阈值比例的最大值，得到环境异常度senv，将语义特征可信度scor、异常关联评分srel和环境异常度senv加权相加得到状态异常综合评分atot；

15、得到状态异常综合评分atot后，设置状态划分阈值，将其划分为不同状态，过程如下：

16、当状态异常综合评分atot＜0.3时，为正常状态；

17、当0.3≤状态异常综合评分atot＜0.7时，为预警状态；

18、当状态异常综合评分atot≥0.7时，为异常状态。

19、可选的，在预警状态下，预警状态范围最低值为0.3，当语义特征可信度scor占比超过50%，判定为语义特征预警；

20、当异常关联评分srel占比超过40%时，判定为关联元件预警；

21、环境异常度senv占比超过30%，判定为环境预警，根据不同的预警状态采取相应措施；

22、在异常状态下，异常状态范围最低值为0.7，当语义特征可信度scor占比超过60%时，判定为语义特征异常；

23、当异常关联评分srel和环境异常度senv占比之和超过50%时，判定为系统级异常，根据不同异常状态采取相应措施。

24、可选的，所述图像采集模块内置角度校准单元，每隔24小时自动拍摄预设的箱内基准标识图像，偏移超过设定值时自动触发修正提醒。

25、可选的，所述图像采集模块在采集显示屏图像时，开启偏光滤镜并结合rgb补光，并连续采集三帧高清图像，同时通过多帧融合算法消除局部阴影，在采集接线端子和封印装置图像时，开启红外补光。

26、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

27、一、本发明通过图像质量分析量化光照偏差、反光程度对图像特征完整性的影响，并过滤不合格的图像，避免出现清晰度合格但图像关键特征丢失的情况，再通过语义分析模块量化温度与湿度超阈值时对语义特征可信度的修正力度，环境越恶劣，语义特征可信度衰减幅度越大，反映环境对状态识别准确性的影响，确保环境干扰下的特征判断更贴合实际场景，避免因环境偏差导致的误判。

28、二、本发明关联特征模块通过分析二次回路导通可靠性、接线端子紧固度，量化实时物理连接强度，再通过分析关联元件对电能表历史同时故障次数占总次数的比例，量化历史故障关联度，最后将二者结合得到异常关联评分，能够识别实时物理连接的异常状态，并且通过历史故障规律发现隐性风险，及时识别异常状态，避免漏判，降低安全隐患。

29、三、本发明通过状态识别模块将语义特征可信度、异常关联评分和环境异常度加权结合，并通过设置状态划分阈值将结果划分为正常、预警和异常不同的状态；同时针对预警和异常状态，根据组成数据得分的占比进一步划分，包括语义特征预警、关联元件预警、环境预警、语义特征异常和系统级异常，使得运维管理人员能够针对性地进行检修，无需每次都进行全面排查，提高运维效率。

1.一种智能电能计量箱状态识别系统，其特征在于，包括图像采集模块、图像质量分析模块、语义分析模块、关联特征模块和状态识别模块；

2.根据权利要求1所述的智能电能计量箱状态识别系统，其特征在于：所述图像质量分析模块首先设定亮度阈值，将图像数据中的像素与亮度阈值进行对比，得到反光高亮像素，再计算反光高亮像素与总像素数量的比值得到反光率，并引入相应权重得到反光抑制项，之后计算光照强度与理想光照强度的偏差，并引入相应权重得到光照适配修正项，最后将图像清晰度、反光抑制项和光照适配修正项结合得到图像质量得分fimq；

3.根据权利要求2所述的智能电能计量箱状态识别系统，其特征在于：所述语义分析模块根据图像质量得分fimq对理想条件下的原始语义特征可信度进行修正，得到基础语义特征可信度；

4.根据权利要求3所述的智能电能计量箱状态识别系统，其特征在于：所述关联特征模块获取电能表关联元件的实时物理状态和历史故障数据后，首先计算物理连接强度，通过实测回路电阻与标准电阻的偏差比例计算导通可靠性，再通过图像识别获取螺丝偏移量，计算螺丝偏移量与最大允许偏移量的比值得到端子紧固度，将导通可靠性和端子紧固度加权相加，得到物理连接强度值；

5.根据权利要求4所述的智能电能计量箱状态识别系统，其特征在于：所述状态识别模块通过计算环境温度和湿度超出工作阈值比例的最大值，得到环境异常度senv，将语义特征可信度scor、异常关联评分srel和环境异常度senv加权相加得到状态异常综合评分atot；

6.根据权利要求5所述的智能电能计量箱状态识别系统，其特征在于：在预警状态下，预警状态范围最低值为0.3，当语义特征可信度scor占比超过50%，判定为语义特征预警；

7.根据权利要求1所述的智能电能计量箱状态识别系统，其特征在于：所述图像采集模块内置角度校准单元，每隔24小时自动拍摄预设的箱内基准标识图像，偏移超过设定值时自动触发修正提醒。

8.根据权利要求1所述的智能电能计量箱状态识别系统，其特征在于：所述图像采集模块在采集显示屏图像时，开启偏光滤镜并结合rgb补光，并连续采集三帧高清图像，同时通过多帧融合算法消除局部阴影，在采集接线端子和封印装置图像时，开启红外补光。