[发明专利]基于图像识别技术识别设备状态、故障及处理异常的方法

权利要求书

1.一种基于图像识别技术识别设备状态、故障及处理异常的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、采集设备图片，并对设备图片进行整理处理；

步骤2、通过接入设备运行状态的数据和调度监控信息的数据，分析故障原因和设备状态；

步骤3、根据得到的故障原因，通过图形识别技术自动确认设备状态，进而提供解决方案辅助调度人员进行处理决策。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别技术识别设备状态、故障及处理异常的方法，其特征在于：所述步骤1采集设备图片包括包括设备正常状态下的图片和设备非正常状态下的图片以及正常状态下设备主要零件的位置。

3.根据权利要求1或2所述的基于图像识别技术识别设备状态、故障及处理异常的方法，其特征在于：所述步骤1对设备图片进行整理处理的方法为：确定需要识别设备的种类和型号，将不同的样本图片进行归类，利用图像识别的Sift算法对设备的图形识别进行训练，每次随机选取样本，将验证准确率靠前的模型作为候选，并将采集新的样本进行检验，取准确率最高的模型为最终训练的结果，模拟现场环境采集图片并进行测试，得出准确率，进行评估；并且将识别错误的结果进行纠正和新的样本加入训练库，重新进行训练，反复多次。

4.根据权利要求3所述的基于图像识别技术识别设备状态、故障及处理异常的方法，其特征在于：所述利用图像识别的Sift算法对设备的图形识别进行训练时，采用样本与测试各占比7：3，反复训练20次。

5.根据权利要求1或2所述的基于图像识别技术识别设备状态、故障及处理异常的方法，其特征在于：所述调度监控信息包括D5000监控信息表和电网模型数据。

6.根据权利要求5所述的基于图像识别技术识别设备状态、故障及处理异常的方法，其特征在于：所述步骤2分析故障原因和设备状态的方法为：通过对电网模型文件G文件和.CME文件进行数据段的分析，掌握文件中每一个数据字段和数据内容的含义，将需要的设备名称、连接关系、设备状态信息存入数据库中；根据以往人工经验对出现事故的信号进行总结，将每一个事故应该发出的信号进行归纳，做出每个事故所包含信号的模型，通过对监控信号进行匹配得出其所包含的电网事故；针对各种电网事故模型的特点，总结事故信号的特征，对信号进行对比和匹配，找出对应的电网事故模型；根据电网事故模型的结构判断并确认符合的电网事故模型，从而得到事故原因，并将事故信号的特征提取出来。

7.根据权利要求6所述的基于图像识别技术识别设备状态、故障及处理异常的方法，其特征在于：所述电网事故模型包括信号出现的间隔时间、复归时间、设备编号和设备状态。

8.根据权利要求1所述的基于图像识别技术识别设备状态、故障及处理异常的方法，其特征在于：所述步骤3的具体实现方法为：将监控信号进行事件化，将信号顺序进行整理，过滤掉影响信号，提供信号存在的问题以及故障原因；然后，通过分析得出的故障原因，提供故障处理的方案，并辅助进行设备状态检查和确认。