【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网巡检，尤其涉及一种基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统及方法。
技术介绍
1、随着电网的规模不断扩大，电力网遍布全国城乡，作为架空线路的支撑，输电塔承担着必不可少的重要作用。输电塔的日常巡检与维护，是电网工作的重要环节之一。传统的巡检，在日益增多的输电塔数量以及野外复杂艰苦的作业背景下，不但需要花费大量时间成本，还需要考虑相关安全性问题。
2、目前，大量变压器、开关、出线柜等设备巡检图片需要人工筛查、分类，工作效率十分低下，并且人工筛查、分类过程中可能导致设备所在台区区分、巡检时间记录、缺陷分类等不准确，图片分散存储可能导致大量的图片存在丢失、查找历史巡检记录困难等问题。
3、因此，寻找一种能够解决上述技术问题的技术方案成为本领域技术人员所研究的重要课题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例公开了一种基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统及方法以解决上述技术问题。
2、本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，包括图像获取模块、图像信息识别模块、缺陷识别模块、分析统计模块以及数据库模块；
3、所述图像获取模块用于获取电网巡检设备的巡检图片，并将巡检图片储存到所述数据库模块中；
4、所述图像信息识别模块用于对所述图像获取模块所获得巡检图片进行识别处理，识别所述巡检图片中的巡检设备的关键信息并将所述关键信息储存到所述数据库模块中；
5、所述缺陷识别模块用于对所
6、所述分析统计模块用于将所述数据库模块中巡检图片中的巡检设备的关键信息与巡检图片中的缺陷图像特征进行关联并记录为巡检数据，所述分析统计模块还用于对所述巡检数据进行分析处理以检测电网巡检设备的运行情况。
7、可选地，还包括缺陷标记模块；
8、所述缺陷标记模块用于对所述缺陷识别模块无法提取缺陷图像特征的巡检图片进行标记，将巡检图片的缺陷进行标记处理记录为补检缺陷图像特征，并将补检缺陷图像特征储存到所述数据库模块中。
9、可选地，图像获取模块获取电网巡检设备的巡检图片的方式具体包括无人机拍照、卫星航拍中的一种。
10、可选地，所述巡检图片中的巡检设备的关键信息具体包括巡检设备的型号、巡检设备的名称、巡检设备的生产日期、巡检设备的gps定位。
11、可选地，所述图像信息识别模块基于exif技术对所述巡检图片进行识别处理。
12、可选地，所述缺陷标记模块包括画图插件，通过所述画图插件对所述缺陷识别模块无法提取缺陷图像特征的巡检图片进行标记，标记方式包括画圈标记、下划线标记。
13、可选地，所述图像获取模块、所述图像信息识别模块、所述缺陷识别模块、所述分析统计模块以及所述数据库模块均设有独立电源，并通过网络和无线电与外部控制端连接。
14、可选地，所述数据库模块包括第一数据库子模块、第二数据库子模块、第三数据库子模块以及第四数据库子模块；
15、所述第一数据库子模块用于储存所述巡检图片；
16、所述第二数据库子模块用于储存所述巡检设备的关键信息；
17、所述第三数据库子模块用于储存所述缺陷图像特征；
18、所述第四数据库子模块用于储存所述巡检数据。
19、可选地，所述数据库模块还包括第五数据库子模块；
20、所述第五数据库子模块用于储存补检缺陷图像特征。
21、本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析方法，包括以下步骤：
22、s1、获取电网巡检设备的巡检图片；
23、s2、对所述图像获取模块所获得巡检图片进行识别处理，识别所述巡检图片中的巡检设备的关键信息；
24、s3、对所述巡检图片进行特征提取，提取与缺陷相关的缺陷图像特征；
25、s4、将巡检图片中的巡检设备的关键信息与巡检图片中的缺陷图像特征进行关联并记录为巡检数据，并且对所述巡检数据进行分析处理以检测电网巡检设备的运行情况。
26、从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：
27、本实施例中的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统包括图像获取模块、图像信息识别模块、缺陷识别模块、分析统计模块以及数据库模块，通过图像信息识别模块可实现自动获取巡检图片中巡检设备的关键信息，降低错误区分巡检图片信息的可能性，减轻工作人员的巡检工作量，并有利于提高工作效率。缺陷识别模块实现对对所述巡检图片进行特征提取，提取与缺陷相关的缺陷图像特征，有利于提升缺陷识别的准确性。分析统计模块实现将所述数据库模块中巡检图片中的巡检设备的关键信息与巡检图片中的缺陷图像特征进行关联并记录为巡检数据，实现巡检设备归档、检索、统计，将多个数据源的数据进行集成，实现数据的共享和统一管理，采用数据分析技术，对归档的数据进行统计分析，包括巡检设备运行情况、维修情况、巡视情况等，有利于发现巡检设备存在的问题和潜在风险，确保了巡检设备运行的安全性。综上所述，本实施例中的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统有效降低人为操作的错误率，减轻操作人员的工作负担，提高；了工作效率，提高了巡检设备缺陷的识别准确率，并且便于操作人员对巡检设备进行管理，确保了巡检设备能够安全正常运行。
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1.一种基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，包括图像获取模块、图像信息识别模块、缺陷识别模块、分析统计模块以及数据库模块；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，还包括缺陷标记模块；
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，图像获取模块获取电网巡检设备的巡检图片的方式具体包括无人机拍照、卫星航拍中的一种。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，所述巡检图片中的巡检设备的关键信息具体包括巡检设备的型号、巡检设备的名称、巡检设备的生产日期、巡检设备的GPS定位。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，所述图像信息识别模块基于EXIF技术对所述巡检图片进行识别处理。
6.根据权利要求2所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，所述缺陷标记模块包括画图插件，通过所述画图插件对所述缺陷识别模块无法提取缺陷图像特征的巡检图片进行标
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，所述图像获取模块、所述图像信息识别模块、所述缺陷识别模块、所述分析统计模块以及所述数据库模块均设有独立电源，并通过网络和无线电与外部控制端连接。
8.根据权利要求2所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，所述数据库模块包括第一数据库子模块、第二数据库子模块、第三数据库子模块以及第四数据库子模块；
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，所述数据库模块还包括第五数据库子模块；
10.一种基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，包括图像获取模块、图像信息识别模块、缺陷识别模块、分析统计模块以及数据库模块；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，还包括缺陷标记模块；
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，图像获取模块获取电网巡检设备的巡检图片的方式具体包括无人机拍照、卫星航拍中的一种。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，所述巡检图片中的巡检设备的关键信息具体包括巡检设备的型号、巡检设备的名称、巡检设备的生产日期、巡检设备的gps定位。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网巡检设备缺陷标记分析系统，其特征在于，所述图像信息识别模块基于exif技术对所述巡检图片进行识别处理。
6.根据权利要求2所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：许诺，庄清涛，李成发，罗旭初，江华，骆福平，余石成，刘福堂，罗旭军，姚志洪，张娟，曾家贞，刘泽佳，叶锦庭，张文新，谢友亮，黄满棠，钟毅，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司东莞供电局，
类型：发明
国别省市：
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