[发明专利]一种边云协同的电力物联网智能巡检方法及系统

权利要求书

1.一种边云协同的电力物联网智能巡检方法，其特征在于：包括，

收集无人机采集的信息；

对所述收集的信息进行卷积操作提取特征信息，并利用5G核心网对所述特征信息和序号总数进行传输，所述序号总数为卷积层输出图像的长宽乘积，利用原始图像的像素数量、局部图片的像素点数量以及增大系数，两者相除得出序号总数，序号总数的计算公式如下所示：

其中，l为输入图像长度，w为输入图像宽度，k为卷积核大小，m为增大系数；

利用所述特征提取信息和所述序号进行全连接操作，判断异常特征，对所述特征信息，根据序号以维度方向进行切割信息，并对特征模型进行全连接操作计算，输出个标签的概率值；

对所述异常特征的信息进行类别识别，所述进行类别识别包括，

设为每行的特征区域个数，为接收到的序号值，为序号为Xⁱ时返回特征区域的像素点位置，计算公式如下所示：

根据所述像素点位置裁剪出特征区域图片，进行类别模型的识别操作计算，输出图片的具体类型信息；

输出所述异常特征以及所述信息类别，完成巡检。

2.如权利要求1所述的边云协同的电力物联网智能巡检方法，其特征在于：所述切割信息的方法包括，

将所述特征提取信息设为一个多维矩阵{x_o，y_o，z_o}，并且所述X_o，y_o，z_o满足xⁿ＝x_oy_o，对于序号切割出的信息Mⁱ为：

其中：x_o为矩阵长度，y_o为矩阵宽度，z_o为矩阵维度。

3.如权利要求2所述的边云协同的电力物联网智能巡检方法，其特征在于：所述特征模型包括，

所述特征模型的标签类型包括电力线、草坪、天空、铁塔和未知类型。

4.如权利要求3所述的边云协同的电力物联网智能巡检方法，其特征在于：所述未知类型包括，

所述未知类型的标签概率值最大，并且对所述未知类型的序号进行标记，并将标记信号信息进行类别识别。

5.如权利要求4所述的边云协同的电力物联网智能巡检方法，其特征在于：所述采集的信息包括，

图像信息、定位信息、时间信息。

6.如权利要求1所述的边云协同的电力物联网智能巡检方法构成的一种边云协同的电力物联网智能巡检系统，其特征在于，包括，

移动计算模块(100)用于采集数据信息并且完成特征模型的卷积部分计算；

边缘计算模块(200)通过5G网络连接于所述移动计算模块(100)，用于判断所述移动计算模块(100)采集信息的异常特征，包括5G核心网的用户平面单元(201)和移动边缘计算服务器(202)，所述5G核心网的用户平面单元(201)用于排查所述采集信息的传输，并将信息传输至所述移动边缘计算服务器(202)进行边缘计算，判断信息的异常特征并将特征信息标签传输至所述移动计算模块(100)；

云端计算模块(300)通过5G网络连接于所述移动计算模块(100)，用于对异常特征进行分类并输出所述异常特征，包括云服务器(301)和控制台(302)，所述云服务器(301)用于完成特征信息的分类并将分类信息传输至所述控制台(302)，所述控制台(302)用于总系统的监控和决策。

7.如权利要求6所述的边云协同的电力物联网智能巡检系统，其特征在于：所述移动计算模块(100)包括，

无人机单元(101)、采集单元(102)、计算单元(103)、存储单元(104)以及5G通信单元(105)，其中所述无人机单元(101)用于提供整个移动计算模块的运动能力，所述采集单元(102)用于采集无人机单元(101)当前拍摄的图像信息和定位信息，所述计算单元(103)用于对所述采集单元(102)采集的信息以及所述边缘计算模块(200)计算的特征信息标签，进行初步计算并给出相应的特征提取信息，所述存储单元(104)用于存储所述采集单元(102)的采集信息和所述计算单元(103)给出的提取信息，所述5G通信单元(105)用于连接所述边缘计算模块(200)和云端计算模块(300)，进行存储单元中的信息的相互传输。