[发明专利]一种计量装置安装验收在线识别评价装置及评价方法

权利要求书

1.一种计量装置安装验收在线识别评价装置，其特征在于：包括图像采集预处理模块、图像识别分析模块、评价打分模块、处理器、存储模块、定位模块、人机交互模块和报警模块；

所述图像采集预处理模块由图像传感器、采集模块和图像降噪处理模块组成，所述图像传感器对现场待评价电能计量装置进行图像和/或视频的拍摄，并将拍摄的视频文件逐帧转换为RGB图像；所述采集模块实时无损地对图像传感器所拍摄的图像和/或视频进行采集；所述图像降噪处理模块对采集模块发送的图片和/或视频中的噪声进行消除；

所述图像识别分析模块由图像训练模块和图像预测模块组成，所述图像训练模块接收图像采集预处理模块发送的图像信息，对要识别图像进行标注，然后使用深度学习Gaussian_yolo框架进行训练，获得模型文件并保存；所述图像预测模块，加载训练好的模型文件，对采集的目标图像依次进行训练过程的步骤，多层次下的采样、卷积、池化和全连接层，最后输出图像中每个目标的类别、位置和置信度信息；

所述评价打分模块由评分规则库和量化打分模块组成，所述评分规则库根据产品的状态特征和产品状态特征对产品的影响程度，规定产品评分规则；所述量化打分模块，根据图像识别分析模块输出图像中每个目标的类别，按照评分规则进行评价打分；

所述处理器对所述图像采集预处理模块、图像识别分析模块、评价打分模块和定位模块发送的数据进行处理和存储，并对综合得分低于得分阈值的待评价电能计量装置发出报警指令，通过所述人机交互模块完成操作人员与识别评价装置的交互；

所述存储模块存储待测电能计量装置的历史综合得分和各类别的得分及目标图像的图像识别分析数据；

所述定位模块对待测电能计量装置所在的实时位置进行定位；

所述人机交互模块通过界面完成操作人员与识别评价装置的交互对话；

所述报警模块接收所述处理器的报警信号并完成报警。

2.根据权利要求1所述的一种计量装置安装验收在线识别评价装置的评价方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)评分规则库的建立：根据产品的状态特征和产品状态特征对产品的影响程度，制定产品评分规则并入库；

2)图像的采集和预处理：对现场待评价的电能计量装置进行图像和/或视频的拍摄，并将拍摄的视频文件逐帧转换为RGB图像，实时无损地对所拍摄的图像和/或视频进行采集，然后并对采集的图片和/或视频进行降噪处理；

3)图像的识别和分析：对预处理后的目标图像使用标注工具进行标注，然后使用深度学习Gaussian_yolo框架进行训练，获得模型文件并保存，接着加载训练好的模型文件，对采集的目标图像依次进行训练过程的步骤，多层次下的采样、卷积、池化和全连接层，获得并输出图像中每个目标的类别、位置和置信度信息；

4)图像的评价打分：根据图像中每个目标的类别、位置和置信度信息以及建立的评分规则，进行打分；

5)报警：根据打分给出的目标综合得分判别是否报警，当得分低于预设的得分阈值时，发出报警信号并进行报警；

6)数据存储：对目标图像的图像识别分析数据以及历史综合得分数据进行存储。

3.根据权利要求2所述的评价方法，其特征在于：所述步骤1)中所述产品评分规则为对表箱工艺检测、表箱安装偏正、表箱表面检测、检测表箱表面二维码提取、电表检测、电表安装偏正、电表铅封、电表入线、安全检测、漏线检测和接线工艺评分的规定。

4.根据权利要求2所述的评价方法，其特征在于：所述步骤3)中的标注为对图像中的电表、接线、损坏和露线区域进行特征标注。

5.根据权利要求2所述的评价方法，其特征在于，所述步骤3)中训练的步骤包括：

(1)配置训练文件并对图像文件进行分批；

(2)根据配置的训练文件对每批次每张图像进行尺寸剪裁，缩放到同一尺寸；

(3)对每张图像按照训练文件进行多层次下的采样、卷积、池化和全连接层进行特征提取；

(4)对提取到的特征和标注的特征区域进行回归分析；

(5)更新每个层次神经元的值，训练N次后，得到模型文件并保存。