[发明专利]基于BP神经网络的隔离开关分合监测系统及方法有效

专利信息
申请号: 202011149705.1 申请日: 2020-10-23
公开(公告)号: CN112202247B 公开(公告)日: 2022-06-21
发明(设计)人: 廖华;陈海拔;朱永虎;蔡宇;邓厚兵;李闯;奉钰力;梁阳;陈方之;袁卫义;申晓杰;邓朝翥;周韦;钟文明;董羊城;钟晖 申请(专利权)人: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁监控中心
主分类号: H02J13/00 分类号: H02J13/00;F16M11/10;H04N7/18
代理公司: 成都云纵知识产权代理事务所(普通合伙) 51316 代理人: 刘沙粒;伍星
地址: 530022 广西壮族自治区南宁市*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 基于 bp 神经网络 隔离 开关 分合 监测 系统 方法
【权利要求书】:

1.基于BP神经网络的隔离开关分合监测系统,其特征在于,包括位于调度端的调度平台、视频主站,以及位于站端的视频主机和图像采集单元,其中:

所述调度平台用于向所述视频主站发送待监控的隔离开关信息;接收视频主站返回的隔离开关的状态信息,基于所述状态信息确认隔离开关的状态;

所述视频主站用于根据所述隔离开关信息判断待监控的隔离开关所在区域的视频主机,并向所述视频主机发送采集信号;接收所述视频主机返回的图像信息,基于所述图像信息分析隔离开关的状态信息,并将状态信息发送至调度平台;

所述视频主机用于根据所述采集信号获得待监控的隔离开关位置,向所述隔离开关对应的图像采集单元发送控制信号;接收所述图像采集单元返回的图像信息,将所述图像信息发送至视频主站;

所述图像采集单元用于根据所述控制信号采集待监控的隔离开关的图像信息,将所述图像信息发送至视频主机,所述图像采集单元包括搭载装置和摄像机,所述搭载装置用于调节摄像机的拍摄角度、拍摄位置、拍摄环境,完成调节后,所述摄像机用于采集对应的隔离开关的图像信息;所述搭载装置包括两根支柱(11),所述两根支柱(11)之间设置有第一挡板(13)、以及位于第一挡板(13)下方的安装板(15),所述第一挡板(13)和安装板(15)可围绕自身的横向中轴线翻转,安装板(15)上设置有滑轨(151),所述滑轨(151)的滑块上安装有摄像机(152);所述图像采集单元包括收拢状态和拍摄状态,在收拢状态下,所述第一挡板(13)作为其余图像采集单元的摄像机采集的图像信息的背景,且安装板(15)竖直放置;在拍摄状态下,所述安装板(15)翻转以调整摄像机(152)的拍摄角度。

2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的隔离开关分合监测系统,其特征在于,所述视频主站包括图像分析处理单元,所述图像分析处理单元用于构建、训练深度学习模型,提取图像信息的候选区域中的网络特征以识别隔离开关的分合状态,得到隔离开关的状态信息。

3.根据权利要求2所述的基于BP神经网络的隔离开关分合监测系统,其特征在于,所述图像分析处理单元包括输入模块、特征提取模块、区域提取模块、分类模块和识别模块;所述输入模块将接收的图像信息发送至区域提取模块和特征提取模块,所述区域提取模块从图像信息中提取候选区域并对候选区域进行融合,所述特征提取模块基于图像信息构建深度学习模型并训练,所述分类模块用于对候选区域进行分类,所述识别模块基于训练的深度网络获取指定候选区域中的网络特征,识别隔离开关的分合状态。

4.根据权利要求3所述的基于BP神经网络的隔离开关分合监测系统,其特征在于,所述区域提取模块分别采用MCG算法、Selective Search算法、Bing算法和Edgebox算法提取图像信息中的目标候选区域,对目标候选区域通过非极大值抑制进行区域合并,留存置信度最高的候选区域进入分类模块中进行区域分类。

5.根据权利要求3所述的基于BP神经网络的隔离开关分合监测系统,其特征在于,所述分类模块采用Softmax法和SVM法对候选区域进行分类;在训练过程中,采用Softmax法进行反向回传学习参数,采用SVM法对区域特征进行线性多分类,在识别过程中,对Softmax法获得的伪概率进行L2 Norm归一化,对SVM获得的伪概率进行L2 Norm归一化;采用GroupLasso正则化算法融合概率,得到最终分类结果。

6.根据权利要求1~5中任一项所述的基于BP神经网络的隔离开关分合监测系统,其特征在于,所述系统还包括正向隔离装置、反向隔离装置,所述调度系统通过所述正向隔离装置将隔离开关信息发送至视频主站,所述视频主站通过所述反向隔离装置将隔离开关的状态信息发送至调度平台。

7.根据权利要求1~5中任一项所述的基于BP神经网络的隔离开关分合监测系统,其特征在于,所述调度平台将所述状态信息和调度平台发送至测控装置的遥信信号进行比对,两者一致时,确认隔离开关的状态并执行下一步顺控操作,两者不一致时,产生告警信号。

8.基于BP神经网络的隔离开关分合监测方法,其特征在于,包括以下步骤:

视频主站接收来自调度平台的待监控的隔离开关信息,根据所述隔离开关信息判断待监控的隔离开关所在区域的视频主机,并向所述视频主机发送采集信号;

视频主机根据采集信号获得隔离开关位置并向隔离开关对应的图像采集单元发送控制信号,调整图像采集单元的拍摄角度、拍摄位置、拍摄环境并控制图像采集单元采集图像信息;将采集到的图像信息发送至视频主站,所述图像采集单元包括搭载装置和摄像机,所述搭载装置用于调节摄像机的拍摄角度、拍摄位置、拍摄环境,完成调节后,所述摄像机用于采集对应的隔离开关的图像信息;所述搭载装置包括两根支柱(11),所述两根支柱(11)之间设置有第一挡板(13)、以及位于第一挡板(13)下方的安装板(15),所述第一挡板(13)和安装板(15)可围绕自身的横向中轴线翻转,安装板(15)上设置有滑轨(151),所述滑轨(151)的滑块上安装有摄像机(152);所述图像采集单元包括收拢状态和拍摄状态,在收拢状态下,所述第一挡板(13)作为其余图像采集单元的摄像机采集的图像信息的背景,且安装板(15)竖直放置;在拍摄状态下,所述安装板(15)翻转以调整摄像机(152)的拍摄角度;所述两根支柱(11)之间还设置有若干位于所述安装板(15)下方的第三挡板(16),所述第三挡板(16)的面积小于所述安装板(15)的面积;

视频主站接收视频主机返回的图像信息,基于所述图像信息分析隔离开关的状态信息,并将状态信息发送至调度平台以确认隔离开关的状态。

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