【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网络领域，尤其涉及一种配电网络触碰状态报警系统。
技术介绍
1、人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征：
2、(1)非线性：非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
3、(2)非局限性：一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。
4、(3)非常定性：人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
5、(4)非凸性：一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
6、但是，现有技术中存在的各项神经网络模型无法有效鉴别绝缘子和作业电工是否交接，从而无法对作业电工的安全作业环境进行智能分析和现场报警，例如
技术实现思路
1、为了解决现有技术中的技术问题，本专利技术提供了一种配电网络触碰状态报警系统，能够根据多次映射图像中的绝缘子的图像区域的整体景深值和占据的像素点数量、多次映射图像中的作业电工的图像区域的整体景深值和占据的像素点数量、多次映射图像中的绝缘子的图像区域占据的各个像素点分别对应的各个坐标数据以及多次映射图像中的作业电工的图像区域占据的各个像素点分别对应的各个坐标数据采用卷积神经网络模型分析绝缘子和作业电工是否交接，从而完成对绝缘子和作业电工是否交接的智能分析，以及引入触碰报警机构用于在采用卷积神经网络模型智能分析绝缘子和作业电工交接时，执行作业电工在导线侧绝缘子未脱离前违规触碰绝缘子对应的报警动作，以及在采用卷积神经网络模型智能分析绝缘子和作业电工未交接时，暂缓执行作业电工在导线侧绝缘子未脱离前违规触碰绝缘子对应的报警动作，从而为作业电工的安全作业提供安全警示信息。
2、根据本专利技术，提供了一种配电网络触碰状态报警系统，所述系统包括：
3、脱离判断器件，用于在判断配电网络线路的杆塔的导线侧绝缘子未脱落时，发出第一判断指令，还用于在判断配电网络线路的杆塔的导线侧绝缘子脱落时，发出第二判断指令；
4、成像处理器件，与所述脱离判断器件连接，用于在接收到所述第一判断指令时，执行对杆塔工作场景的成像处理，以获得并输出相应的工作场景图像；
5、多次映射器件，与所述成像处理器件连接且包括信号滤波设备、仿射变换设备以及三次插值设备，用于对接收到的图像次序执行椒盐噪声滤波处理、仿射变换处理以及三次多项式插值处理，以获得并输出相应的多次映射图像；
6、第一分析机构，与所述多次映射器件连接，用于根据绝缘子对应的灰度数值区间鉴别出在多次映射图像中的绝缘子的图像区域，以及根据作业电工对应的基准外形图案鉴别出在多次映射图像中的作业电工的图像区域，绝缘子对应的灰度数值区间在0-255之间内，作业电工对应的基准外形图案为jpeg编码格式；
7、第二分析机构，与所述第一分析机构连接，用于根据多次映射图像中的绝缘子的图像区域的整体景深值和占据的像素点数量、多次映射图像中的作业电工的图像区域的整体景深值和占据的像素点数量、多次映射图像中的绝缘子的图像区域占据的各个像素点分别对应的各个坐标数据以及多次映射图像中的作业电工的图像区域占据的各个像素点分别对应的各个坐标数据采用卷积神经网络模型分析绝缘子和作业电工是否交接；
8、触碰报警机构，与所述第二分析机构连接，用于在所述第二分析机构采用卷积神经网络模型分析绝缘子和作业电工交接时，执行作业电工在导线侧绝缘子未脱离前违规触碰绝缘子对应的报警动作；
9、其中，所述卷积神经网络模型为完成设定数量的各次学习后的卷积神经网络且学习的次数与多次映射图像的像素点行数和像素点列数的均值单调正向关联；
10、其中，在判断配电网络线路的杆塔的导线侧绝缘子未脱落时，发出第一判断指令，还用于在判断配电网络线路的杆塔的导线侧绝缘子脱落时，发出第二判断指令包括：基于导线侧绝缘子的高度传感器的传感数据判断配电网络线路的杆塔的导线侧绝缘子是否脱落。
11、因此，本专利技术至少具备以下几处有益的技术效果：
12、首先：根据绝缘子对应的灰度数值区间鉴别出在多次映射图像中的绝缘子的图像区域，以及根据作业电工对应的基准外形图案鉴别出在多次映射图像中的作业电工的图像区域，绝缘子对应的灰度数值区间在0-255之间内，作业电工对应的基准外形图案为jpeg编码格式，从而后续的智能分析提供关键信息；
13、其次：根据多次映射图像中的绝缘子的图像区域的整体景深值和占据的像素点数量、多次映射图像中的作业电工的图像区域的整体景深值和占据的像素点数量、多次映射图像中的绝缘子的图像区域占据的各个像素点分别对应的各个坐标数据以及多次映射图像中的作业电工的图像区域占据的各个像素点分别对应的各个坐标数据采用卷积神经网络模型分析绝缘子和作业电工是否交接，从而完成对绝缘子和作业电工是否交接的智能分析；
14、再次：执行智能分析的卷积神经网络模型为完成设定数量的各次学习后的卷积神经网络且学习的次数与多次映射图像的像素点行数和像素点列数的均值单调正向关联，从而实现了卷积神经网络模型的结构的定制；
15、最后：引入触碰报警机构用于在采用卷积神经网络模型智能分析绝缘子和作业电工交接时，执行作业电工在导线侧绝缘子未脱离前违规触碰绝缘子对应的报警动作，以及在采用卷积神经网络模型智能分析绝缘子和作业电工未交接时，暂缓执行作业电工在导线侧绝缘子未脱离前违规触碰绝缘子对应的报警动作，从而为作业电工的安全作业提供安全警示信息。
16、本专利技术的配电网络触碰状态报警系统设计智能、安全可靠。由于能够各项现场视觉化信息智能分析绝缘子和作业电工是否交接，并在智能分析绝缘子和作业电工交接时，执行作业电工在导线侧绝缘子未脱离前违规触碰绝缘子对应的报警动作，从而为作业电工的安全作业提供安全警示信息。
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1.一种配电网络触碰状态报警系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于，所述系统还包括：
4.如权利要求3所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于：
5.如权利要求4所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于：
6.如权利要求5所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于：
7.如权利要求3-6任一所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于，所述系统还包括：
8.如权利要求7所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于：
9.如权利要求7所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种配电网络触碰状态报警系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于，所述系统还包括：
4.如权利要求3所述的配电网络触碰状态报警系统，其特征在于：
5.如权利要求4所述的配电网络触碰...
【专利技术属性】
技术研发人员：张乐，胡世聪，许家超，谈瑾瑜，
申请(专利权)人：南京祺侨载网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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