【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法及装置
本公开涉及计算机视觉
，具体而言，特别涉及一种基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法及装置。
技术介绍
现如今的高压隔离开关故障状态技术具有一定的隐蔽性，在进行数据交互时，故障服务平台很难发现故障状态的存在。
技术实现思路
为改善相关技术中存在的上述技术问题，本公开提供了一种基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法及装置。第一方面，提供一种基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法，应用于与视觉采集设备通信的故障服务平台，所述方法包括：基于所述视觉采集设备采集到的高压隔离开关所控制的隔离目标区域对应的区域图像信息和区域标签信息，对所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域进行机器视觉识别，以提取所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域中包括的运行状态特征信息以及隔离状态特征信息；其中，所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域为所述故障服务平台对应的第一目标区域或者所述视觉采集设备对应的第二目标区域，所述运行状态特征信息是所述区域图像信息中的运行状态的状态特征信息，所述隔离状态特征信息与所述区域标签信息之间存在匹配关系，所述匹配关系用于表征所述运行状态的运行策略；通过筛选得到的所述运行状态特征信息中相对于所述隔离状态特征信息存在异常行为特征的目标特征信息符，获取所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域中异常行为标签不随所述目标特征信息符的变化范围而更新的目标运行状态，以作为所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域的待分析运行状态；
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法，其特征在于，应用于与视觉采集设备通信的故障服务平台，所述方法包括：/n基于所述视觉采集设备采集到的高压隔离开关所控制的隔离目标区域对应的区域图像信息和区域标签信息，对所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域进行机器视觉识别，以提取所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域中包括的运行状态特征信息以及隔离状态特征信息；其中，所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域为所述故障服务平台对应的第一目标区域或者所述视觉采集设备对应的第二目标区域，所述运行状态特征信息是所述区域图像信息中的运行状态的状态特征信息，所述隔离状态特征信息与所述区域标签信息之间存在匹配关系，所述匹配关系用于表征所述运行状态的运行策略；/n通过筛选得到的所述运行状态特征信息中相对于所述隔离状态特征信息存在异常行为特征的目标特征信息符，获取所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域中异常行为标签不随所述目标特征信息符的变化范围而更新的目标运行状态，以作为所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域的待分析运行状态；/n构建所述待分析运行状态的故障诊断模型，从预设的故障解析策略方案中查询出与所述故障诊断...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法，其特征在于，应用于与视觉采集设备通信的故障服务平台，所述方法包括：
基于所述视觉采集设备采集到的高压隔离开关所控制的隔离目标区域对应的区域图像信息和区域标签信息，对所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域进行机器视觉识别，以提取所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域中包括的运行状态特征信息以及隔离状态特征信息；其中，所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域为所述故障服务平台对应的第一目标区域或者所述视觉采集设备对应的第二目标区域，所述运行状态特征信息是所述区域图像信息中的运行状态的状态特征信息，所述隔离状态特征信息与所述区域标签信息之间存在匹配关系，所述匹配关系用于表征所述运行状态的运行策略；
通过筛选得到的所述运行状态特征信息中相对于所述隔离状态特征信息存在异常行为特征的目标特征信息符，获取所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域中异常行为标签不随所述目标特征信息符的变化范围而更新的目标运行状态，以作为所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域的待分析运行状态；
构建所述待分析运行状态的故障诊断模型，从预设的故障解析策略方案中查询出与所述故障诊断模型的匹配率最高的目标故障诊断模型，根据所述目标故障诊断模型唯一对应的故障标识确定所述故障诊断模型对应的所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域是第一目标区域还是第二目标区域；
若所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域是所述第一目标区域，则确定所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域在预设监控区域内的目标区域图像信息，根据所述目标区域图像信息识别所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域是否存在故障情况；
若所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域是所述第二目标区域，则根据接收到的与所述第二目标区域对应的故障解析策略方案确定所述第二目标区域的运行状态持续性参数，基于所述运行状态持续性参数识别所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域是否存在故障情况。
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法，其特征在于，确定所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域在预设监控区域内的目标区域图像信息，根据所述目标区域图像信息识别所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域是否存在故障情况，包括：
从所述故障服务平台的故障检测策略中提取与所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域对应的在预设监控区域内的目标区域图像信息；其中，所述预设监控区域根据所述故障服务平台的故障检测策略的刷新情况确定；
获取所述目标区域图像信息的图像采集信息的采集节点分布序列以及各图像采集信息；根据所述图像采集信息的采集节点分布序列判定所述目标区域图像信息是否存在可定位异常标签和不可定位异常标签；其中，所述可定位异常标签用于表征图像采集信息中的异常标签事件可定位，所述不可定位异常标签用于表征图像采集信息中的异常标签事件不可定位；
若判定出所述目标区域图像信息存在所述可定位异常标签和所述不可定位异常标签，依据所述目标区域图像信息在所述可定位异常标签下的图像采集信息及其解析故障节点数量确定所述目标区域图像信息在所述不可定位异常标签下的各图像采集信息与所述目标区域图像信息在所述可定位异常标签下的各图像采集信息之间的故障指标；其中，所述故障指标用于表征所述可定位异常标签和所述不可定位异常标签下的图像采集信息之间的故障关联区间；
将所述目标区域图像信息在所述不可定位异常标签下的与在所述可定位异常标签下的图像采集信息之间的故障指标匹配预设指标范围的图像采集信息转移所述可定位异常标签下；
确定所述可定位异常标签下的图像采集信息的第一运行策略路径以及所述不可定位异常标签下图像采集信息的第二运行策略路径，按照将所述第一运行策略路径和所述第二运行策略路径进行对比，得到所述第一运行策略路径和所述第二运行策略路径的重合度；在所述重合度低于设定阈值时判定所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域存在故障情况。
3.如权利要求2所述的基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述故障检测策略所在的目标监控区域进行划分，得到第一目标监控区域和第二目标监控区域；其中，所述第一目标监控区域和所述第二目标监控区域互相独立，所述第一目标监控区域用于表征除所述第一目标区域之外的区域对应的监测关键区域，所述第二目标监控区域用于表征所述第二目标区域的监测关键区域；
对所述第一目标区域进行标注，并在获取到所述故障服务平台产生的实时监测关键区域时判断所述实时监测关键区域是否存在标签标注；若存在，则将所述实时监测关键区域存入所述第二目标监控区域，若不存在，则将所述实时监测关键区域存入所述第一目标监控区域。
4.如权利要求1所述的基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法，其特征在于，根据接收到的与所述第二目标区域对应的故障解析策略方案确定所述第二目标区域的运行状态持续性参数，基于所述运行状态持续性参数识别所述高压隔离开关所控制的隔离目标区域是否存在故障情况，包括：
接收到所述故障解析策略方案后确定所述故障解析策略方案的故障解析字段，并基于所述故障解析字段进行所述第二目标区域的第一故障特征抽取；其中，所述故障解析字段为所述故障解析策略方案中与所述故障服务平台相关的故障解析底层逻辑的故障解析内容信息；
将所述第一故障特征与预设参数集中的各第二故障特征进行时空域特征对比；其中，如果所述第一故障特征为多个，则通过以下方式进行时空域特征对比：按照预先为各第一故障特征设置的综合权衡度，进行将每个第一故障特征分别与每个第二故障特征进行时空域特征对比，得到比较信息，如果该比较信息表征所述第一故障特征在该第二故障特征所处的时段内为稳定，则将所述第一故障特征与下一个第二故障特征进行时空域特征对比；如果所述第一故障特征与每个第二故障特征的比较信息表征所述第一故障特征在每个第二故障特征所处的时段内为稳定，则将所述第一故障特征导入预设的故障特征序列中；
将所述故障特征序列中的第一故障特征按照时空域特征维度的大小顺序进行排序得到排序序列；确定所述排序序列的序列结构信息，并以所述序列结构信息对所述排序序列中的每个第一故障特征进行特征向量提取，将提取出的特征向量整合为运行状态持续性参数；
确定所述运行状态持续性参数在所述第二目标区域中的多个运行状态持续性特征值；根据所述多个运行状态持续性特征值得到所述第二目标区域的描述向量信息；根据所述描述向量信息确定所述第二目标区域的运行轨迹，在所述运行轨迹中出现离散节点时，确定所述第二目标区域存在故障情况。
5.如权利要求4所述的基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
提取所述第二目标区域的故障源对象；
解析所述故障源对象得到多个控制元素信息；其中，每个控制元素信息对应所述视觉采集设备对应的其中一类用户数据；
确定出所述视觉采集设备对应故障标注标签对应的用户数据的目标控制元素信息，对所述目标控制元素信息设置可变化标识标签；其中，所述视觉采集设备在调用所述目标控制元素信息对应的故障策略命令时，通过所述可变化标识标签与所述故障服务平台之间进行故障排查。
6.如权利要求1所述的基于机器视觉的高压隔离开关故障状态检测方法，其特征在于，构建所述待分析运行状态的故障诊断模型，包括：
获取待分析运行...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙鹏，陈富国，蔡杰，吴军辉，杨卫国，李忠富，李中旗，王大伟，何东亮，马慧珍，
申请(专利权)人：平高集团有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41
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