一种主网设备缺陷识别系统的制作方法

1.本实用新型涉及输电网设备缺陷识别技术领域，具体为一种主网设备缺陷识别系统。


背景技术：

2.主网是供电企业输电的主要网络，是指从配电网之上到发电厂之间的网络，一般是指110kv及以上的输电网在城市电网系统中，主网的作用是连接区域高压(220kv及以上)电网。现有的主网设备缺陷识别一般采用无人机采集的图像，然后再采用人工识别判断缺陷。存在问题是：由于采集的图像数据相较传统巡检模式会呈几何级增长，面对如此量级的图片素材如果直接采用人工肉眼判断缺陷，一是由于工作量巨大，二是必然会给无人机巡检的应用效果带来瓶颈。


技术实现要素：

3.本实用新型的目的在于提供一种主网设备缺陷识别系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：
5.一种主网设备缺陷识别系统，包括：图像采集模块1、gps模块4、处理模块ⅰ2、处理模块ⅱ3、通信模块5和客户端7；所述图像采集模块1设置在无人机上；所述处理模块ⅰ2与图像采集模块1通信连接，所述处理模块ⅱ3与gps模块4通信连接，所述处理模块ⅰ2与处理模块ⅱ3通过数据线连接；所述通信模块5分别与处理模块ⅰ2、处理模块ⅱ3、后台gis系统6连接；所述客户端7与服务器8连接。
6.进一步的，所述主网设备缺陷识别系统，还包括存储模块10，所述存储模块10包括sdram11和sd卡12，所述sdram11与处理模块ⅰ2连接，所述sd卡12与处理模块ⅱ3连接。
7.进一步的，所述处理模块ⅰ2基于fpga，所述处理模块ⅱ3基于m430或arm的单片机，所述fpga和单片机之间通过双口ram通信连接。
8.进一步的，所述后台gis系统6通过服务器8与客户端7建立通信。
9.进一步的，所述主网设备缺陷识别系统，还包括数据库9，所述数据库9与服务器8通信连接。
10.进一步的，所述客户端7包括手机70、pc71以及web客户端72。
11.进一步的，所述数据库9采用mysql数据库或基于固态硬盘的数据库服务器。
12.在本实用新型，采用无人机搭在图像采集模块对主网设备故障隐患以多视角采集各种目标图像数据。统采用mysql数据库进行系统开发，存储已经训练好的主网设备缺陷隐患识别模型，该模型利用现有技术，基于ssd算法的配网巡检隐患与故障识别模型：基于ssd算法的实时无人机识别方法研究，李秋珍；熊饶饶等。然后利用该模型是以非结构化图像数据为基础，融合判别模型的概率，对不同类型的设备缺陷进行识别，从而智能的判断设备故障缺陷所属类型。
13.为了更方便直观的采集到电网故障，通过图像采集模块采集主网设备的故障、缺陷情况，发送到后台gis平台，并结合野外电网的架设特点，以及地理信息系统来方便的显示电网信息，确定巡查电网路线，定位无人机的位置信息，处理模块ⅱ将无人机位置信息一一对应标记到主网设备的故障、缺陷的图片位置信息，达到快速、方便、准确可靠性高的采集即时主网设备信息。
14.主要对主网设备，包括主网塔、金具、拉线、均压环、线夹等设备的主要常见缺陷与隐患进行在线判别。
15.与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：
16.(1)、采用无人机搭在图像采集模块对主网设备故障隐患以多视角采集各种目标图像数据；
17.(2)、采用双处理模块，二者间为主/从方式，为双cpu技术相结合，实现了主网设备隐患与故障识别的快速和准确性，效率较高处理速度快，并实现了该系统的智能化和网络化以及增强了无人机巡检的应用效果；
18.(3)、采用3g或者4g的数据传输，以确保数据的实时性和可靠性；
19.(4)、无人机回传的数据与后台gis系统即时建立通信，以供与后台gis系统及服务器数据交互以及被后台gis系统随时调用；
20.(5)、然后通过客户端如移动手机、电脑、web客户端等可以获知识别结果。
附图说明
21.图1为本实用新型原理示意图。
22.图中：1、图像采集模块；2、处理模块ⅰ；3、处理模块ⅱ；4、gps模块；5、通信模块；6、后台gis系统；7、客户端；70、手机；71、pc；72、web客户端；8、服务器；9、数据库；10、存储模块；11、sdram；12、sd卡；13、双口ram。
具体实施方式
23.下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型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实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，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，都属于本实用新型保护的范围。
24.如图1，本实用新型提供一种技术方案：
25.一种主网设备缺陷识别系统，包括：
26.图像采集模块1，搭在在无人机上，用于在无人机对主网设备巡检时以多视角采集各种的目标图像数据；
27.gps模块4，用于定位无人机的位置信息；
28.双处理模块，包括处理模块ⅰ2和处理模块ⅱ3，其中：
29.所述处理模块ⅰ2与图像采集模块1通信连接，用于处理图像采集模块1上传的目标图像数据；
30.所述处理模块ⅱ3与gps模块4通信连接，用于根据无人的位置信息，将该位置信息映与目标图像的位置信息相射；
31.通信模块5，与双处理模块和后台gis系统6连接，用于双处理模块与后台gis系统6建立通信；
32.客户端7，与后台gis系统6连接，用于获取主网设备的缺陷与隐患信息数据。
33.实施例1
34.一种主网设备缺陷识别系统，包括：图像采集模块1，搭在在无人机上，用于在无人机对主网设备巡检时以多视角采集各种的目标图像数据；
35.gps模块4，用于定位无人机的位置信息；双处理模块，包括处理模块ⅰ2和处理模块ⅱ3，所述处理模块ⅰ2与图像采集模块1通信连接，用于处理图像采集模块1上传的目标图像数据；所述处理模块ⅱ3与gps模块4通信连接，用于根据无人的位置信息，将该位置信息映与目标图像的位置信息相射；
36.通信模块5，与双处理模块和后台gis系统6连接，用于双处理模块与后台gis系统6建立通信；客户端7，与后台gis系统6连接，用于获取主网设备的缺陷与隐患信息数据。
37.还包括用于图像数据存储的存储模块10，该存储模块10包括sdram11和sd卡12，其中：所述sdram11与处理模块ⅰ2连接，所述sd卡12与处理模块ⅱ3连接，所述处理模块ⅰ2基于fpga，所述处理模块ⅱ3基于m430或arm的单片机，所述fpga和单片机之间通过双口ram通信连接，所述后台gis系统通过服务器与客户端建立通信。
38.还包括数据库9，所述数据库9与服务器8通信连接，用于存储主网设备的缺陷与隐患数据信息以及与后台gis系统6之间的数据交互，所述客户端7包括手机70以及web客户端72，所述数据库9采用mysql数据库或基于固态硬盘的数据库服务器。
39.在本实用新型，采用无人机搭在图像采集模块对主网设备故障隐患以多视角采集各种目标图像数据。统采用mysql数据库进行系统开发，存储已经训练好的主网设备缺陷隐患识别模型，该模型利用现有技术，基于ssd算法的配网巡检隐患与故障识别模型：基于ssd算法的实时无人机识别方法研究，李秋珍；熊饶饶等。然后利用该模型是以非结构化图像数据为基础，融合判别模型的概率，对不同类型的设备缺陷进行识别，从而智能的判断设备故障缺陷所属类型。
40.本实用新型，图像采集模块基于cmos摄像模块或ccd模块，cmos摄像模块用具有较好的封装，除功耗低、工作电压范围广、温度稳定性好的优点外，还具有抗辐射能力强、可控性好、接口方便的特点，较为适合于进行设备缺陷的勘探。
41.本实用新型，考虑到图像数据存储和转移的通用性，系统选用sd卡作为无人机拍摄数据存储的主要载体。sd卡的应用可以实现拍摄图像数据的实时存储，同时也可实现处理后图像的存储与读取，使故障情况能够得到有效保存，为后续的主网设备隐患与故障分析提供了支持。
42.本实用新型，采用3g或者4g的数据传输，以确保数据的实时性和可靠性。无人机回传的数据与后台gis系统即时建立通信，以供与后台gis系统及服务器数据交互以及被后台gis系统随时调用。然后通过客户端如移动手机、pc、web客户端等可以获知识别结果。
43.本实用新型，自动识别替代人工识别，提升工作效率，减少人工作业成本以及为后期更为复杂的数据系统提供技术基础，最终构建出一套符合电力行业业务需求的人工智能图像处理应用场景，实现实际业务场景的有效应用。
44.尽管已经示出和描述了本实用新型的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，
可以理解在不脱离本实用新型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，本实用新型的范围由所附权利要求及其等同物限定。