【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及虚拟电缆头制作领域，特别是涉及基于vr及红外识别的电缆头制作虚拟系统。
技术介绍
1、由于传统的电缆头制作培训要先进行至少2天以上的理论培训，然后还要进行为期至少一周的实操教学和练习，才能够进行最基本的操作，但现场体验感差，无法从感官上去认知，有时还要受到天气和环境的影响，在炎热的夏季和寒冷的冬季，在零下几十度的东北和火炉一样的南方，都会影响电缆头制作培训工作的开展。
2、随着社会的发展，出现了利用vr技术进行虚拟电缆头制作的虚拟电缆头教学培训系统，但在利用vr技术制作虚拟电缆头时，传统技术中通常在虚拟电缆头的制作完成后进行故障检测，若检测出故障再对该故障所在的部位进行修整，但在训练模式的制作的过程中，可能会由于其中一个制作步骤的操作错误或失误，影响到下一步的操作或导致其他部位受到影响，从而导致虚拟电缆头的制作效率较低。
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本专利技术提出基于vr及红外识别的电缆头制作虚拟系统，在学员进行训练时，通过识别出操作时的虚假手势与真实手势，对真实手势的操作进行正确与否的判断，再对判断出的错误手势的操作部位进行调整，提升虚拟电缆头的制作效率。
2、本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：基于vr及红外识别的电缆头制作虚拟系统，包括：
3、虚假手势特征识别模块，用于构建虚假手势特征识别模型，将真实手势操作电信号、虚假手势操作电信号输入至深度神经网络模型中进行训练，通过优化算法迭代优化所述深度神经网络模型
4、手势操作电信号特征编码模块，用于提取历史手势操作电信号中的正确历史手势操作电信号，并添加正确手势特征码至所述正确历史手势操作电信号；
5、真实手势操作信号处理模块，用于对正确手势特征码进行信号解码，判断所述真实手势操作电信号是否为正确手势，若判断为错误手势操作，则反馈至故障区域定位模块进行故障定位，得到故障部位，若判断为正确手势操作，则不进行反馈；
6、制作步骤识别模块，用于根据故障数据规律提取故障特征识别数据，利用所述故障特征识别数据对识别算法进行训练，得到虚拟电缆头故障识别算法并对所述故障部位进行故障识别，若未识别出故障，则不报警，若识别出故障部位，则反馈至报警模块进行报警。
7、进一步的，还包括手势特征提取分类模块，用于调整红外热像仪的角度和位置，采集手势动作信息，提取所述手势动作信息的手势动作特征信息并分类，分为正确手势动作特征信息，错误手势动作特征信息，所述手势动作特征信息包括手势形状特征信息、手势位置特征信息、手势方向特征信息。
8、进一步的，所述用于调整红外热像仪的角度和位置包括：获取历史手势动作特点信息，根据所述历史手势动作特点信息调整红外热像仪水平角度、红外热像仪垂直角度和红外热像仪与被测人员之间的距离，所述历史手势动作特点信息包括历史手势动作水平角度、历史手势动作垂直角度、历史手势动作方向、历史手势动作位置。
9、进一步的，还包括故障区域定位模块，用于利用tensorflow构建基于全连接网络深度神经网络模型，根据故障特征定位数据训练所述全连接网络深度神经网络模型，得到故障区域定位网络模型，将实时故障数据输入所述故障区域定位网络模型，得到所述实时故障数据对应的故障区域信息，所述故障特征定位数据包括故障电阻、故障电容、故障温度。
10、进一步的，还包括故障报警模块，用于对所述故障部位进行报警，根据故障调整方案对故障进行调整，调整完毕反馈至账号管理模块。
11、进一步的，所述根据故障调整方案对故障进行调整包括：修整故障部位，修整完毕进行故障维修检测，若检测结果为正常，则进入下一步操作，若检测结果为异常，则继续进行修整直至正常并对故障部位进行记录，存储至操作分析总结模块。
12、进一步的，还包括操作模式选择模块，用于选择训练模式、考试模式，若选择训练模式，则不进行扣分，若选择考试模式，则根据故障出现的次数进行扣分处理。
13、进一步的，还包括账号管理模块，所述账号管理模块包括学员信息单元、导师信息单元、成绩统计单元，所述学员信息单元用于对学员账号密码修改、学员账号信息添加、学员账号信息修改、学员账号信息清空，所述导师信息单元用于查看所述成绩统计单元、导入教学视频，所述成绩统计单元用于操作考试成绩快速查找、操作考试成绩统计。
14、进一步的，还包括操作分析总结模块，用于记录学员操作次数、学员操作时间、学员账号名称、故障部位、故障部位错误次数，对扣分情况进行统计，计算出最终得分。
15、本专利技术实施例提供的上述技术方案的有益技术效果在于：通过虚假手势特征识别模块对手势动作电信号进行识别，识别得到真实手势操作动作电信号，从而可以避免对虚假手势操作进行后续处理但不必要操作，减少步骤的同时提高了处理精准度，并通过手势操作电信号特征编码模块添加正确手势特征码至正确历史手势操作电信号，再通过真实手势操作信号处理模块判断得到的真实手势操作动作电信号是否为正确的手势操作，若正确就继续进行后续的制作操作，若不正确则进行错误手势操作所在位置的定位，便于后续对该故障部位进行故障识别，通过制作步骤识别模块提取故障特征识别数据对识别算法进行训练，再通过虚拟电缆头故障识别算法对该故障部位进行故障检测，避免出现虽然手势错误(可能是由于步骤先后顺序的不同)但是实际并未出现故障的情况发生，从而更加精准的确定了该操作步骤是否错误，提高了整体操作的效率。
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1.基于VR及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于VR及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，还包括手势特征提取分类模块，用于调整红外热像仪的角度和位置，采集手势动作信息，提取所述手势动作信息的手势动作特征信息并分类，分为正确手势动作特征信息，错误手势动作特征信息，所述手势动作特征信息包括手势形状特征信息、手势位置特征信息、手势方向特征信息。
3.根据权利要求2所述的基于VR及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，所述用于调整红外热像仪的角度和位置包括：获取历史手势动作特点信息，根据所述历史手势动作特点信息调整红外热像仪水平角度、红外热像仪垂直角度和红外热像仪与被测人员之间的距离，所述历史手势动作特点信息包括历史手势动作水平角度、历史手势动作垂直角度、历史手势动作方向、历史手势动作位置。
4.根据权利要求1所述的基于VR及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，还包括故障区域定位模块，用于利用TensorFlow构建基于全连接网络深度神经网络模型，根据故障特征定位数据训练所述全连接网络深度神经
5.根据权利要求1所述的基于VR及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，还包括故障报警模块，用于对所述故障部位进行报警，根据故障调整方案对故障进行调整，调整完毕反馈至账号管理模块。
6.根据权利要求5所述的基于VR及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，所述根据故障调整方案对故障进行调整包括：修整故障部位，修整完毕进行故障维修检测，若检测结果为正常，则进入下一步操作，若检测结果为异常，则继续进行修整直至正常并对故障部位进行记录，存储至操作分析总结模块。
7.根据权利要求1所述的基于VR及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，还包括操作模式选择模块，用于选择训练模式、考试模式，若选择训练模式，则不进行扣分，若选择考试模式，则根据故障出现的次数进行扣分处理。
8.根据权利要求1所述的基于VR及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，还包括账号管理模块，所述账号管理模块包括学员信息单元、导师信息单元、成绩统计单元，所述学员信息单元用于对学员账号密码修改、学员账号信息添加、学员账号信息修改、学员账号信息清空，所述导师信息单元用于查看所述成绩统计单元、导入教学视频，所述成绩统计单元用于操作考试成绩快速查找、操作考试成绩统计。
9.根据权利要求1所述的基于VR及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，还包括操作分析总结模块，用于记录学员操作次数、学员操作时间、学员账号名称、故障部位、故障部位错误次数，对扣分情况进行统计，计算出最终得分。
...【技术特征摘要】
1.基于vr及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于vr及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，还包括手势特征提取分类模块，用于调整红外热像仪的角度和位置，采集手势动作信息，提取所述手势动作信息的手势动作特征信息并分类，分为正确手势动作特征信息，错误手势动作特征信息，所述手势动作特征信息包括手势形状特征信息、手势位置特征信息、手势方向特征信息。
3.根据权利要求2所述的基于vr及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，所述用于调整红外热像仪的角度和位置包括：获取历史手势动作特点信息，根据所述历史手势动作特点信息调整红外热像仪水平角度、红外热像仪垂直角度和红外热像仪与被测人员之间的距离，所述历史手势动作特点信息包括历史手势动作水平角度、历史手势动作垂直角度、历史手势动作方向、历史手势动作位置。
4.根据权利要求1所述的基于vr及红外识别的电缆头制作虚拟系统，其特征在于，还包括故障区域定位模块，用于利用tensorflow构建基于全连接网络深度神经网络模型，根据故障特征定位数据训练所述全连接网络深度神经网络模型，得到故障区域定位网络模型，将实时故障数据输入所述故障区域定位网络模型，得到所述实时故障数据对应的故障区域信息，所述故障特征定位数据包括故障电阻、故障电容、故障温度。
5.根据权利要求1所述的基于vr及红外识别的电缆头制作虚拟系统，...
【专利技术属性】
技术研发人员：席佳伟，蔡伟，徐菊阳，高路，豆河伟，王喆，杨拯，郭省平，孙瑞，徐永红，刘伟，王军，胡静，延峰，
申请(专利权)人：国网陕西省电力有限公司榆林供电公司，
类型：发明
国别省市：
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