一种电缆异常自动报警装置的制作方法

1.本技术实施例涉及电缆安全技术领域，尤其涉及一种电缆异常自动报警装置。


背景技术：

2.当前，为了防止电缆故障，通常会进行电缆是否异常的监测，如监测到异常情况后，进行上报。如通过采集包含电缆的视频图像，对采集到的视频进行预处理，根据预训练过的识别模型对经预处理后的视频图像进行电缆自动识别，在满足异常上报的情况下进行上报。
3.然而，上述方式仅能在电缆出现故障时，进行上报。不能做到合理的电缆故障的预测上报，导致了可以及时避免的电缆故障的发生，造成了电缆损坏等问题。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种电缆异常自动报警装置，解决了现有技术中，不能做到合理的电缆故障的预测上报，导致了可以及时避免的电缆故障的发生，造成了电缆损坏等问题，能够及时预测电缆故障的出现，节省了人力和设备成本，提前进行故障隐患的上报和排查，提高了电缆运行的安全性。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种电缆异常自动报警装置，包括：模拟测试模块，配置为通过电缆故障模拟作用于测试电缆，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息；
6.预测模块，配置为基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，所述电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测；
7.自动报警模块，配置为通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像，将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，并在所述监测结果满足上报条件时进行自动报警。
8.可选的，所述模拟测试模块，配置为：
9.通过电缆高温模拟进行测试电缆在不同温度下的测试；以及，
10.通过拉力模拟进行测试电缆在不同受力下的测试。
11.可选的，所述预测模块，配置为：
12.根据所述不同温度以及所述不同受力下的测试电缆的图像以及故障发生时刻的测试电缆的图像作为训练样本进行训练，得到电缆故障预测模型。
13.可选的，所述自动报警模块，配置为：
14.对所述实时电缆图像进行识别确定预设时间间隔；
15.每隔预设时间间隔将实时电缆图像输入至所述电缆故障预测模型，分别输出每张图像的识别结果；
16.根据所述识别结果以最终输出监测结果。
17.第二方面，本发明实施例还提供了一种电缆异常自动报警方法，包括：通过电缆故
障模拟作用于测试电缆，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息；
18.基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，所述电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测；
19.通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像；
20.将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，并在所述监测结果满足上报条件时进行自动报警。
21.可选的，所述通过电缆故障模拟作用于测试电缆，包括：
22.通过电缆高温模拟进行测试电缆在不同温度下的测试；以及，
23.通过拉力模拟进行测试电缆在不同受力下的测试。
24.可选的，所述基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，包括：
25.根据所述不同温度以及所述不同受力下的测试电缆的图像以及故障发生时刻的测试电缆的图像作为训练样本进行训练，得到电缆故障预测模型。
26.可选的，所述将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，包括：
27.对所述实时电缆图像进行识别确定预设时间间隔；
28.每隔预设时间间隔将实时电缆图像输入至所述电缆故障预测模型，分别输出每张图像的识别结果；
29.根据所述识别结果以最终输出监测结果。
30.第三方面，本发明实施例还提供了一种电缆异常自动报警设备，该设备包括：
31.一个或多个处理器；
32.存储装置，用于存储一个或多个程序，
33.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例所述的一种电缆异常自动报警方法。
34.第四方面，本发明实施例还提供了一种存储计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本发明实施例所述的一种电缆异常自动报警方法。
35.本发明实施例中，模拟测试模块，配置为通过电缆故障模拟作用于测试电缆，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息；预测模块，配置为基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，所述电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测；自动报警模块，配置为通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像，将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，并在所述监测结果满足上报条件时进行自动报警。本方案，解决了现有技术中，不能做到合理的电缆故障的预测上报，导致了可以及时避免的电缆故障的发生，造成了电缆损坏等问题，能够及时预测电缆故障的出现，节省了人力和设备成本，提前进行故障隐患的上报和排查，提高了电缆运行的安全性。
附图说明
36.图1为本发明实施例提供的一种电缆异常自动报警方法的流程图；
37.图2为本发明实施例提供的另一种电缆异常自动报警方法的流程图；
38.图3为本发明实施例提供的一种电缆异常自动报警装置的模块结构框图；
39.图4为本发明实施例提供的一种电缆异常自动报警设备的结构示意图。
具体实施方式
40.下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明实施例的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。
41.图1为本发明实施例提供的一种电缆异常自动报警方法的流程图，如图1所示，具体包括：
42.步骤s101、通过电缆故障模拟作用于测试电缆，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息。
43.其中，测试电缆可以是选取的实际敷设使用过程中的电缆，以用于进行测试。电缆故障模拟包括各类电缆可能出现的故障的模拟，如高温、折断等。通过电缆故障模拟作用于测试电缆，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息。该测试信息包括在模拟测试过程中，实时的拍摄的多个图像。
44.在一个实施例中，所述通过电缆故障模拟作用于测试电缆，包括：通过电缆高温模拟进行测试电缆在不同温度下的测试；以及，通过拉力模拟进行测试电缆在不同受力下的测试。具体的，针对电缆高温模拟的情况，采用外部环境的高温模拟，以及内部高负载下的高温模拟；针对拉力模拟的情况，采用电缆线路外部增加外部物(如覆冰)以及大风等的拉力模拟。由此实现电缆在不同温度下的测试以及在不同受力下的测试。
45.步骤s102、基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，所述电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测。
46.在一个实施例中，得到不同模拟测试下的多个图像后，基于该多个图像得到电缆故障预测模型。可选的，可通过神经网络模型对图像进行学习训练得到电缆故障预测模型。该电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测。具体的网络模型不做限定。
47.可选的，所述基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，包括：根据所述不同温度以及所述不同受力下的测试电缆的图像以及故障发生时刻的测试电缆的图像作为训练样本进行训练，得到电缆故障预测模型。
48.可选的，在不同的模拟测试下得到不同测试参数的电缆图像，如随着温度的提升、拉力的增加，拍摄的电缆图像中电缆形态产生相应的变化，随着温度、拉力的提升，最终会出现故障，此时记录故障时电缆的形态，基于整个模拟测试的环节，作为训练样本进行模型的学习训练。
49.步骤s103、通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像，将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，并在所述监测结果满足上报条件时进行自动报警。
50.在一个实施例中，得到电缆故障预测模型后，在进行报警监控时，通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像，将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，其中，该预设时间可根据不同的时段进行调整。由于前期的模型学习训练阶段，已进行全时段的温度、拉力等的模拟测试，模型可以根据输入的图像确定是否可能出现
故障的情况，通过该电缆故障预测模型以输出监测结果。
51.在一个实施例中，所述将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，包括：对所述实时电缆图像进行识别确定预设时间间隔；每隔预设时间间隔将实时电缆图像输入至所述电缆故障预测模型，分别输出每张图像的识别结果；根据所述识别结果以最终输出监测结果。其中，预设时间间隔的确定基于具体的电缆图像识别结果，如果识别结果中预测故障概率越低，则该预设时间间隔越长，反之预设时间间隔越短。
52.在一个实施例中，如果确定出监测结果满足上报条件时进行自动报警。可选的，以监测结果为具体的故障预测概率为例，当故障预测概率大于80％时，确定为满足上报条件进行上报。
53.由上述可知，通过电缆故障模拟作用于测试电缆，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息；基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，所述电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测；通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像；将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，并在所述监测结果满足上报条件时进行自动报警。本方案，解决了现有技术中，不能做到合理的电缆故障的预测上报，导致了可以及时避免的电缆故障的发生，造成了电缆损坏等问题，能够及时预测电缆故障的出现，节省了人力和设备成本，提前进行故障隐患的上报和排查，提高了电缆运行的安全性。
54.图2为本发明实施例提供的另一种电缆异常自动报警方法的流程图，如图2所示，具体包括：
55.步骤s201、通过电缆高温模拟进行测试电缆在不同温度下的测试；以及，通过拉力模拟进行测试电缆在不同受力下的测试，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息。
56.步骤s202、根据所述不同温度以及所述不同受力下的测试电缆的图像以及故障发生时刻的测试电缆的图像作为训练样本进行训练，得到电缆故障预测模型，所述电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测。
57.步骤s203、通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像，对所述实时电缆图像进行识别确定预设时间间隔，每隔预设时间间隔将实时电缆图像输入至所述电缆故障预测模型，分别输出每张图像的识别结果，根据所述识别结果以最终输出监测结果，并在所述监测结果满足上报条件时进行自动报警。
58.由上述可知，通过电缆故障模拟作用于测试电缆，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息；基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，所述电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测；通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像；将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，并在所述监测结果满足上报条件时进行自动报警。本方案，解决了现有技术中，不能做到合理的电缆故障的预测上报，导致了可以及时避免的电缆故障的发生，造成了电缆损坏等问题，能够及时预测电缆故障的出现，节省了人力和设备成本，提前进行故障隐患的上报和排查，提高了电缆运行的安全性。
59.图3为本发明实施例提供的一种电缆异常自动报警装置的模块结构框图，该智能
电缆用于执行上述实施例提供的一种电缆异常自动报警方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图3所示，该装置具体包括：模拟测试模块101，配置为通过电缆故障模拟作用于测试电缆，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息；
60.预测模块102，配置为基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，所述电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测；
61.自动报警模块103，配置为通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像，将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，并在所述监测结果满足上报条件时进行自动报警。
62.由上述方案可知，模拟测试模块，配置为通过电缆故障模拟作用于测试电缆，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息；预测模块，配置为基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，所述电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测；自动报警模块，配置为通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像，将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，并在所述监测结果满足上报条件时进行自动报警。本方案，能够及时预测电缆故障的出现，节省了人力和设备成本，提前进行故障隐患的上报和排查，提高了电缆运行的安全性。
63.在一个可能的实施例中，所述模拟测试模块，配置为：
64.通过电缆高温模拟进行测试电缆在不同温度下的测试；以及，
65.通过拉力模拟进行测试电缆在不同受力下的测试。
66.在一个可能的实施例中，，所述预测模块，配置为：
67.根据所述不同温度以及所述不同受力下的测试电缆的图像以及故障发生时刻的测试电缆的图像作为训练样本进行训练，得到电缆故障预测模型。
68.在一个可能的实施例中，所述自动报警模块，配置为：
69.对所述实时电缆图像进行识别确定预设时间间隔；
70.每隔预设时间间隔将实时电缆图像输入至所述电缆故障预测模型，分别输出每张图像的识别结果；
71.根据所述识别结果以最终输出监测结果。
72.图4为本发明实施例提供的一种电缆异常自动报警设备的结构示意图，如图4所示，该设备包括处理器201、存储器202、输入装置203和输出装置204；设备中处理器201的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器201为例；设备中的处理器201、存储器202、输入装置203和输出装置204可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。存储器202作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种电缆异常自动报警方法对应的程序指令/模块。处理器201通过运行存储在存储器202中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种电缆异常自动报警方法。输入装置203可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置204可包括显示屏等显示设备。
73.本发明实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种电缆异常自动报警方法，该方法包括：通过电缆故障模拟作用于测试电缆，并实时全程拍摄所述测试电缆的图像得到测试信息；
74.基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，所述电缆故障预测模型用于后续基于图像进行电缆故障的预测；
75.通过摄像装置进行待测电缆的拍摄得到实时电缆图像；
76.将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，并在所述监测结果满足上报条件时进行自动报警。
77.其中，所述通过电缆故障模拟作用于测试电缆，包括：
78.通过电缆高温模拟进行测试电缆在不同温度下的测试；以及，
79.通过拉力模拟进行测试电缆在不同受力下的测试。
80.其中，所述基于所述测试信息得到电缆故障预测模型，包括：
81.根据所述不同温度以及所述不同受力下的测试电缆的图像以及故障发生时刻的测试电缆的图像作为训练样本进行训练，得到电缆故障预测模型。
82.其中，所述将所述实时电缆图像每隔预设时间输入至所述电缆故障预测模型，以输出监测结果，包括：
83.对所述实时电缆图像进行识别确定预设时间间隔；
84.每隔预设时间间隔将实时电缆图像输入至所述电缆故障预测模型，分别输出每张图像的识别结果；
85.根据所述识别结果以最终输出监测结果。
86.值得注意的是，上述一种电缆异常自动报警装置装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。
87.注意，上述仅为本发明实施例的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明实施例不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明实施例的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明，但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明实施例构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明实施例的范围由所附的权利要求范围决定。