[发明专利]一种电力通信设备故障诊断方法及系统

说明书

本发明提供一种电力通信设备故障诊断方法及系统，其中方法包括：获取网管系统后台界面的图像数据；通过CTPN算法对所述图像数据进行文字提取，得到所述图像数据对应的文字信息；根据所述文字信息与预存的系统故障信息，判断是否发生设备故障，若是，则做出警告处理。本发明利用基于深度学习的CTPN算法对网管系统、网络控制系统、网站后台的文本信息监测，有利于精准并迅速发现电力通信设备出现故障及查明故障发生原因；在设备维护中能长期进行监测，对设备受攻击能及时作出相应的预警，具有更高的安全性，提高电力通信系统的维护效率。

技术领域

本发明涉及电力通信设备故障诊断技术领域，特别是涉及一种电力通信设备故障诊断方法及系统。

背景技术

随着社会科技的发展，电力通信系统逐渐智能化，对电力通信系统的维护也将变得更加复杂。

现有电力通信系统如SDH光纤通信系统定期维护、出现故障时，需要人工进行检查修复。在网管系统、网络控制系统、网站等出现故障发生时，通常需要人工逐一排除，最终定位故障发生原因，效率较低；而电力通信网站维护通常为定期进行，出现用户恶意访问等行为工作人员不一定能及时发现，并且，传统人工检查系统故障及人工定期维护通信设备的方案，需要安排测试队伍完成测试，若测试不符合条件还需重新寻找故障再次测试。测试合格后，调度部门及相关维修部门协同工作完成倒换，恢复业务。这个过程需使用工程车，专业维护人员，并花费数小时完成，如果是在地域辽阔或道路崎岖的地方，业务恢复时间则需按天计算。完成一次倒换工作，传统的办法需要耗费的成本包括运维人员伙食费用，车辆的油耗、路费、保养费用等，总成本较高。

发明内容

为解决以上现有技术问题，本发明提供一种电力通信设备故障诊断方法及系统，能在系统发生故障等情况下即刻作出相应的提醒，提高电力通信系统的维护效率。

本发明第一方面提供一种电力通信设备故障诊断方法，包括：

获取网管系统后台界面的图像数据；

通过CTPN算法对所述图像数据进行文字提取，得到所述图像数据对应的文字信息；

根据所述文字信息与预存的系统故障信息，判断是否发生设备故障，若是，则做出警告处理。

进一步地，所述通过CTPN算法对所述图像数据进行文字提取，得到所述图像数据对应的文字信息，包括：

对所述图像数据进行特征提取，得到特征信号；

根据所述特征信号确定所述图像数据中的目标区域；

在所述目标区域内，通过BiLSTM算法对所述特征信号进行处理，并将处理结果通过回归分类，得到所述图像数据对应的文字信息。

进一步地，所述对所述图像数据进行特征提取，得到特征信号，包括：

通过VGG网络对所述图像数据绘制特征地图；

通过滑动窗口在所述特征地图上确定目标待选区域，并在所述目标待选区域内进行特征提取，得到特征信号。

进一步地，所述通过BiLSTM算法对所述特征信号进行处理，并将处理结果通过回归分类，得到所述图像数据对应的文字信息，包括：

通过BiLSTM算法对所述特征信号进行处理，得到一次处理信号；

通过全连接层对所述一次处理信号，全连接处理，得到二次处理信号；

将所述二次处理信号进行回归分类，得到字符信号，在确定所述字符信号的有效性后，通过文本线构造算法，将所述字符信号进行合并，得到文字信息。

本发明第二方面提供一种电力通信设备故障诊断系统，包括：

数据获取模块，用于获取网管系统后台界面的图像数据；