云端协同的配网工程现场作业分析决策系统的制作方法

1.本技术涉及电网配电管理技术领域，特别涉及一种云端协同的配网工程现场作业分析决策系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本技术相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
3.在数字化新基建需求下，配网工程规模越来越大，数字化能力需求越来越迫切，而现在的配网工程作业存在一系列的问题。配网工程作业现场分散、任务量较重、管理人员较少、施工人员流动性大、监理力量配备不足等，在一定程度上缺乏信息化手段作为支撑；在配网工程基础建设中，尤其对10kv及以下线路进行作业与故障抢修工程中缺乏足够的作业管控技术，容易导致发生现场作业安全事故、工程完成质量差等问题；在配网工程作业过程当中，安全施工的条例较为欠缺，技术人员在实际操作中的规范性较差；配网工程协同管控过程中，以先进信息技术为基础支撑配网工程管控环节手段不健全。
4.基于此，如何提高配网工程项目管理的准确性、规范性、实时性，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.为了解决现有技术的不足，本技术提供了一种云端协同的配网工程现场作业分析决策系统，对配网工程项目进行管理，实时监控项目节点状况，实现配网工程项目管理的准确性、规范性、实时性。
6.为了实现上述目的，本技术采用如下技术方案：
7.本技术提供了一种云端协同的配网工程现场作业分析决策系统，包括：
8.接口服务器，用于接收配网工程现场数据，并与其它系统进行交互；
9.应用服务器，用于发布服务；
10.web服务器，用于发布网页；
11.图像/视频识别服务器，用于接收并识别图像和视频，并对图像和视频进行分析；
12.网关服务器，用于数据的分发和转发；
13.管理系统，用于根据配网工程现场数据，进行配网数据统计决策分析、配网工程管理、配网工程实时跟踪监控。
14.可选地，配网工程现场数据分为以下两类：
15.配网工程数据；
16.配网工程非结构化数据。
17.可选地，云端协同的配网工程现场作业分析决策系统还包括：
18.移动客户端，用于获取配网工程现场数据。
19.可选地，配网工程现场数据，包括：
20.评价分析数据；
21.安全巡视数据；
22.故障定位数据；
23.任务调度数据。
24.可选地，移动客户端包括：
25.人脸识别模块，用于根据施工人员权限和施工现场位置进行拍照打卡；
26.项目管控模块，用于项目展示、查询、操作；
27.项目监控模块，用于统计项目开工竣工数量、统计超期和预警项目数量、安全和质量通报。
28.可选地，根据施工人员权限和施工现场位置进行拍照打卡，包括：
29.获取施工人员在现场拍照和定位坐标位置并上传至接口服务器；
30.将人员现场拍照的照片与存储的照片进行对比，并对比现场定位坐标位置与系统制定的位置是否一致。
31.可选地，项目操作包括：查看项目详细信息以及项目里程碑节点进度，根据每个节点的要求上传和录入项目里程碑节点资料和信息。
32.可选地，管理系统包括：
33.建档立卡模块，用于项目部管理、监理公司管理、项目人员管理、监理人员管理；
34.工程管理模块，用于配网工程项目的建档立卡管理、物资备料管理、开工准备管理、施工管理、竣工验收管理、投产送电管理、审计结算管理、项目归档管理。
35.可选地，建档立卡模块对项目基础信息、项目建档信息的填写和隐秘工程上传文件进行选取。
36.可选地，开工准备管理包括：
37.施工方案报审、工程开工报审、开工报告的资料提报，开工照片的上传和下载，并完成提报资料的流程节点的流转和审核验证；
38.资料、照片符合要求并完成流程流转后生成完成标记。
39.可选地，施工管理包括：
40.开箱申请表、监理通知单、隐秘工程验收报告及施工阶段的照片的上传和下载，并完成提报资料的流程节点的流转和审核验证；
41.资料、照片符合要求并完成流程流转后生成完成标记。
42.可选地，竣工验收管理包括：
43.竣工验收报告、竣工报告、竣工结算书的资料提报，竣工的照片的上传和下载，并完成提报资料的流程节点的流转和审核验证；
44.资料、照片符合要求并完成流程流转后生成完成标记。
45.可选地，投产送电管理包括：
46.判断投产设备与建档设备是否同属一条大馈线验证，以及投产设备的时间是否符合要求的时间验证；
47.若均符合要求，则将投产设备展示在列表中，并完成投产。
48.可选地，管理系统还包括：
49.评价考核模块，用于配网工程项目的考核和评价。
50.可选地，管理系统还包括：
51.识别图像数据管理模块，用于图像的解析和预处理；
52.安全和质量特征模型库，用于存储标准施工工艺图片，进行施工安全和质量的检查；
53.图像识别算法模块，用于图像和视频的识别和筛选；
54.风险和问题监督整改管控模块，用于项目风险问题展示和监督。
55.可选地，图像的解析和预处理包括：
56.数据增广、数据清洗、数据分类，以及图像长宽比裁剪、图像压缩、图像的亮度和对比度进行归一化处理。
57.与现有技术相比，本技术的有益效果是：
58.接口服务器用于配网工程现场作业分析系统访问其他系统应用，提取其他系统数据；应用服务器用于发布识别图像数据管理服务、安全和质量特征模型库管理服务、人脸识别服务、项目管理服务、项目监控服务、建档立卡管理服务、工程管理服务、评价考核服务、风险和问题监督管理服务；web服务器用于发布识别图像数据管理网页、安全和质量特征模型库管理网页、项目管理网页、项目监控网页、建档立卡管理服务风险和问题监督管理网页；图像/视频识别服务器，用于接收并识别图像和视频，进而对图像和视频进行分析；网关服务器，用于数据的分发和转发；管理系统和移动客户端通过应用系统验证人员权限登录系统获取数据，工作人员通过管理系统统计展示的人员数据和工程数据对工程人员进行管理和监控，对工程的每个里程碑节点进行管理、实时监控、问题跟踪，确保项目进度以及质量，保障工程完成的进度、质量和规范化；现场关键节点或关键工序的照片、信息、视频至图像/视频服务器进行预处理和识别后上传至关系数据库和非结构化数据库进行存储；现场工作人员通过移动客户端登录系统，进行现场位置获取，将位置信息通过移动客户端回传至接口服务器进行位置验证并完成打卡签到；通过移动客户端登录系统查看工程数据，方便快捷的对工程情况进行分析处理，并将现场工程信息实时回传至管理系统，方便监控和查看。采用本方案对配网工程项目进行管理，实时监控项目节点状况，实现配网工程项目管理的准确性、规范性、实时性。
附图说明
59.图1为本公开实施例提供的云端协同的配网工程现场作业分析决策系统的系统框架图。
具体实施方式
60.应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本技术使用的所有技术和科学术语具有与本技术所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
61.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
62.在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
63.如图1所示，本公开实施例提供了云端协同的配网工程现场作业分析决策系统，包括：
64.接口服务器，用于接收配网工程现场数据，并与其它系统进行交互；
65.应用服务器，用于发布服务；
66.web服务器，用于发布网页。
67.图像/视频识别服务器，用于接收并识别图像和视频，并对图像和视频进行分析；
68.网关服务器，用于数据的分发和转发；
69.采用本公开实施例提供的云端协同的配网工程现场作业分析决策系统，能够接收配网工程现场数据，并对配网工程现场数据进行分析管理，对配网工程更好的分析、管理以及监控，降低人员需求，提高配网工程项目管理的准确性、规范性、实时性。
70.可选地，应用服务器发布的服务包括：识别图像数据管理服务、安全和质量特征模型库管理服务、人脸识别服务、项目管理服务、项目监控服务、建档立卡管理服务、工程管理服务、评价考核服务、风险和问题监督管理服务。
71.可选地，web服务器发布的网页包括：识别图像数据管理网页、安全和质量特征模型库管理网页、项目管理网页、项目监控网页、建档立卡管理服务风险和问题监督管理网页。
72.可选地，数据统计决策分析包括：通过采集配网施工过程中各作业规范、标准工艺等图像数据，进行图像的预处理，构建配网工程作业基础模型。通过深度学习技术，整合配网工程动态缺陷特征并形成动态缺陷库，为神经网络的搭建以及训练提供基础，构建深度学习的配网工程声、光智能联动告警技术。在配网工程作业现场，基于配网工程作业模型和动态缺陷库，结合布控球、无人机、机器人等获取配网工程作业现场中情况，进行工程现场实时数据处理、边缘图形识别、跟踪控制等边缘计算工作，从而实现安全巡视和故障定位。云端平台对配网工程作业现场进行下发控制指令和模型同步。云端平台获取到配网工程现场的特征数据、结果数据、问题视频流等数据，在云端平台进行存储、分析。根据现场的安全问题特征和质量问题特征，结合特征模型库，通过图形识别算法，来实现安全告警监督、质量过程监督、安全督查督纠、作业过程安全、工程验收等分析决策功能。
73.其中，图形识别算法中采用基于现有配网工程的稳态图像数据，提出时频域分析相结合时频特征量提取方法和统计方法，以满足动态模式下进一步识别的需求，在模式识别的基础上，建立的扰动特征关系函数，将这种函数融入到深度神经网络的神经元函数中，在卷积神经网络(cnn)的池化层，进行特征降维，压缩数据和参数的数量，降低过拟合，提高模型的容错性，在输出层通过局部归一化(lrn)、数据增强、交叉验证或者提前终止训练等操作增加鲁棒性，从而提高模式识别分类的准确率。
74.处理扰动特征，进行图像清晰处理时，处理步骤如下：
75.若像素点归一化后的原灰度为r，变换后的灰度为s，其第k级灰度变换函数t(rk)为：
[0076][0077]
0≤rk≤1；k＝0,1,2,...,l-1
[0078]
式中，sk、t(rk)为第k级灰度变换后的灰度，j为灰度级的数值，pr(rj)为第 j级灰度值的概率，nj是图像中j级灰度的像素总数，l是图像中灰度级的总数目，n是图像中像素的总数。
[0079]
基于神经网络做出的决策结果，定义损失函数用来评估神经网络决策的精确性，公式如下：
[0080][0081]
其中，c(w,b)表示所有样本误差总和，w代表权值集合，b代表bias(偏差值) 集合，a代表神经网络的输出值，y(x)代表给定输入集合x下期望的决策结果， n代表样本数量。
[0082]
图像特征数据拟合时，利用k均值(k-means)算法，公式定义为：
[0083][0084]
其中，w表示聚类组的总数目，v表示当前聚类组的数值，|uv|表示在第v 聚类组中数据元素的个数，uv表示表示第v聚类组，z
im
代表该聚类中位于第i 个元素第m维的元，zi′m为该聚类的平均值，q为每一个元素的维数，u1表示第一聚类组，uw表示第w聚类组。
[0085]
可选地，配网工程现场数据分为以下两类：
[0086]
配网工程数据，包括现场隐蔽工程信息，施工人员信息；
[0087]
配网工程非结构化数据，包括现场的图片和视频。
[0088]
可选地，云端协同的配网工程现场作业分析决策系统，还包括：
[0089]
关系数据库，用于存储配网工程数据；
[0090]
非结构化数据库，用于存储配网工程的非结构化数据。
[0091]
可选地，云端协同的配网工程现场作业分析决策系统还包括：
[0092]
移动客户端，用于获取配网工程现场数据。
[0093]
可选地，配网工程现场数据，包括：
[0094]
评价分析数据；
[0095]
安全巡视数据；
[0096]
故障定位数据；
[0097]
任务调度数据。
[0098]
可选地，移动客户端包括：
[0099]
人脸识别模块，用于根据施工人员权限和施工现场位置进行拍照打卡；
[0100]
项目管控模块，用于项目展示、查询、操作；
[0101]
项目监控模块，用于统计项目开工竣工数量、统计超期和预警项目数量、安全和质量通报。
[0102]
可选地，根据施工人员权限和施工现场位置进行拍照打卡，包括：
[0103]
获取施工人员在现场拍照和定位坐标位置并上传至图像/视频识别服务器和接口服务器；
[0104]
将人员现场拍照的照片与存储的照片进行对比，并对比现场定位坐标位置与系统制定的位置是否一致。
[0105]
可选地，项目操作包括：查看项目详细信息以及项目里程碑节点进度，根据每个节点的要求上传和录入项目里程碑节点资料和信息。
[0106]
可选地，项目管控模块，还用于展示该用户下一步需要进行操作的项目，使用人员可以根据筛选条件选择项目，打开某个项目，根据里程碑节点进行操作，每个里程碑中有要求的关键工序，完成对应的关键工序后节点进行跳转，并进行标记。
[0107]
可选地，目管控模块，还用于对里程碑关键工序施工现场照片、现场勘查照片、开工会照片等上传，且照片进行坐标绑定。
[0108]
可选地，照片和视频获取的方法有智能机器人、无人机、手持移动终端、布控球等设备，并通过移动内网上传至图像\视频识别服务器，图像\视频识别服务器通过后台开展模型库特征和图片分析算法，提取特征更新安全和质量特征库模型数据，确保特征库的数据实时性和准确性；分析计算图片和视频，识别图片和视频中的风险点和问题，将问题和风险点保存并回传至移动客户端，实现问题和风险的实时监控和预警。
[0109]
可选地，项目监控模块，还用于展示项目竣工数量、超期数量、预警数量及安全和质量通报，点击以上功能对应的数字或标识，可以查看问题项目的详细信息，可根据提示信息，对项目进行整改和监控。
[0110]
可选地，项目监控模块，还用于pc端系统对比和计算，统计单体工程中开工、竣工数量，超期和预警项目数量，安全和质量通报，并通过接口服务器回传至移动客户端，现场人员可点开页面查看详细信息，并根据提示进行整改，如缺失照片的可补充照片，未绑定坐标的可重新绑定坐标，照片不合格的可重新拍摄，有安全问题可进行安全整改，整改完成的单体工程会自动归档且不在页面中展示。
[0111]
优选地，人脸识别模块，用于现场工作人员进行拍照打卡，现场工作人员登录app后必须先进行拍照，照片上传至图像/视频识别服务器与数据库中存储的照片进行比对，认定有操作权限后，页面跳转至主页面；选择单体工程进行打卡操作，打卡同时获取该人员所在地的经纬度坐标，并上传至接口服务器与数据库中点选设备的坐标进行比对，确定位置相同后方可打卡成功，对单体工程进行信息填写和照片上传等操作。
[0112]
可选地，管理系统包括：
[0113]
建档立卡模块，用于项目部管理、监理公司管理、项目人员管理、监理人员管理；
[0114]
工程管理模块，用于配网工程项目的建档立卡管理、物资备料管理、开工准备管理、施工管理、竣工验收管理、投产送电管理、审计结算管理、项目归档管理。
[0115]
可选地，建档立卡模块具有项目基础信息、项目建档信息的填写和隐秘工程上传文件的勾选功能。
[0116]
可选地，项目部管理为项目部信息的录入、展示和管理；项目部分为监理、施工、业主项目部，根据需要将不同权限人员关联至对应的项目部，该人员将有权限对该项目部下的项目进行管理和操作。
[0117]
可选地，项目人员管理为项目人员添加、展示、删除和管理；人员分为业主、甲方代表、系统运维等角色，根据人员岗位要求创建不同的角色权限，并将该人员的照片上传至系统并进行人像注册，方便后期人员在移动客户端登录时进行人员刷脸拍照打卡验证。
[0118]
可选地，监理人员管理为项目人员添加、展示、删除和管理；人员分为施工、设计、监理角色，根据人员岗位要求创建不同的角色权限，并将该人员的照片上传至系统并进行
人像注册，方便后期人员在移动客户端登录时进行人员刷脸拍照打卡验证。
[0119]
可选地，建档立卡管理模块还用于项目建档的基本信息填写，包括施工负责人、设计工代、监理负责人、终端数量、点选设备、隐秘工程等，其中点选设备是通过设备名称在gis地图中查找到该设备并定位该设备的坐标保存至数据库，现场工作人员根据点选设备的坐标去现场定位获取坐标位置，方便人员快速找到施工地点及规避现场人员操作不规范等行为。
[0120]
可选地，开工准备管理包括：
[0121]
施工方案报审、工程开工报审、开工报告的资料提报，开工照片的上传和下载，并完成提报资料的流程节点的流转和审核验证；
[0122]
资料、照片符合要求并完成流程流转后生成完成标记。
[0123]
可选地，施工管理包括：
[0124]
开箱申请表、监理通知单、隐秘工程验收报告及施工阶段的照片的上传和下载，并完成提报资料的流程节点的流转和审核验证；
[0125]
资料、照片符合要求并完成流程流转后生成完成标记。
[0126]
可选地，竣工验收管理包括：
[0127]
竣工验收报告、竣工报告、竣工结算书的资料提报，竣工的照片的上传和下载，并完成提报资料的流程节点的流转和审核验证；
[0128]
资料、照片符合要求并完成流程流转后生成完成标记。
[0129]
可选地，生成完成标记为将资料标记为绿色。
[0130]
可选地，投产送电管理包括：
[0131]
判断投产设备与建档设备是否同属一条大馈线验证，以及投产设备的时间是否符合要求的时间验证；
[0132]
若均符合要求，则将投产设备展示在列表中，并完成投产。
[0133]
可选地，配网工程项目为用于单体工程不同里程碑节点的管理，实时监控单体工程的进度和完成情况，每完成一个里程碑节点系统对其进行标记并自动跳转至下个节点；每个节点有对应文档和流程，系统会对未打开、已打开、已完成不同状态的流程进行标记。pc端开展工作的单体工程在移动客户端同步查看。
[0134]
可选地，管理系统还包括：
[0135]
评价考核模块，用于配网工程项目的考核和评价。
[0136]
可选地，评价考核模块还用于统计单体工程各个里程碑节点数量、预警数量、滞后数量，根据单体工程的计划时间与实际时间进行对比，实际时间小于或等于计划时间，该工程为正常；实际时间大于计划时间，该工程为滞后工程；若当前时间距离计划时间还有一周该工程为预警工程。
[0137]
可选地，管理系统还包括：
[0138]
识别图像数据管理模块，用于图像的解析和预处理；
[0139]
安全和质量特征模型库，用于存储标准施工工艺图片，进行施工安全和质量的检查；
[0140]
图像识别算法模块，用于图像和视频的识别和筛选；
[0141]
风险和问题监督整改管控模块，用于项目风险问题展示和监督。
[0142]
可选地，图像和视频的识别和筛选包括：待检目标进行特征提取、数据挖掘、数据分析，利用深度网络进行训练，并利用训练所得模型从多个视频流图片中运行目标检测、文字识别、动作行为识别等功能；
[0143]
可选地，项目风险问题展示和监督包括：开展边缘计算，并通过实时回传的数据流，在云平台开展基于算法的动态分析，实时识别风险和问题，并产生告警，通过针对问题点发送控制指令到现场终端设备可动态跟踪采集现场详细的图像信息，直至纳入问题监督整改，最终通过图像识别符合管理要求，形成发生问题、定位问题点和问题类型、重点动态跟踪查看问题点、整改后图像复核问题点的闭环管理。
[0144]
可选地，图像的解析和预处理包括：
[0145]
数据增广、数据清洗、数据分类，以及图像长宽比裁剪、图像压缩、图像的亮度和对比度进行归一化处理。
[0146]
可选地，识别图像数据管理模块，还用于待检目标进行特征提取、数据挖掘、数据分析，利用深度网络进行训练，并利用训练所得模型从多个视频流图片中运行目标检测、文字识别、动作行为识别等功能。
[0147]
可选地，管理系统还包括：安全和质量特征模型库用于收集现场视频和图片，根据视频和照片的品质、特征、特点等总结标准和规则进行数据建模，形成特征模型库，用于图片识别和动态缺陷智能识别，进行标准工艺检测和评估，施工作业行为预判和检测，风险判别和预警；并将风险和预警通过接口服务器传送到移动客户端，通过移动客户端的风险和问题监督整改模块进行查看和跟踪整改。
[0148]
可选地，风险和问题监督整改管控为单体工程施工过程中风险和问题的查看和整改，现场反馈的施工视频或者图片通过图像识别算法进行识别和筛选，并与特征库中的标准施工工艺照片进行比对，发现施工过程中的问题和风险，并将结果展示在页面及移动客户端，现场人员根据提示信息进行整改，整改完成后该风险或问题归档并标记。
[0149]
本领域内的技术人员应明白，本技术公开的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用硬件实施例、软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0150]
本技术是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0151]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0152]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0153]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom) 或随机存储记忆体(random accessmemory，ram)等。
[0154]
以上仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。