文衍廣，樊道慶，楊梓瀚，許國(guó)偉

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司汕頭供電局，廣東汕頭，515000）

1 智能運(yùn)檢系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)了一套智能運(yùn)檢系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以實(shí)現(xiàn)釋放更多的勞動(dòng)力，可以將傳統(tǒng)運(yùn)檢方式中孤立的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能融合、處理和可視化，在全面提高運(yùn)檢效率的同時(shí)，提升一線工作的數(shù)字化和智能化程度。該運(yùn)檢系統(tǒng)的工作流程及主要組成如圖1所示。

圖1 智能運(yùn)檢系統(tǒng)工作流程圖

■ 1.1 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

該智能運(yùn)檢系統(tǒng)的核心部分之一是數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和展示模塊。

數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集變電站數(shù)據(jù)。其中，變電站數(shù)據(jù)包括圖片和文本數(shù)據(jù)，圖片包括包含純文本數(shù)據(jù)的第一類(lèi)圖片、包含文本數(shù)據(jù)和實(shí)物對(duì)象的第二類(lèi)圖片以及變電站的全景圖片。

數(shù)據(jù)分析模塊，用于通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別OCR模型識(shí)別第一類(lèi)圖片中的文本數(shù)據(jù)，以及通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型識(shí)別第二類(lèi)圖片中的興趣目標(biāo)的位置坐標(biāo)，根據(jù)興趣目標(biāo)的位置坐標(biāo)得到興趣目標(biāo)框圖，若興趣目標(biāo)框圖中包含帶有文本數(shù)據(jù)的目標(biāo)圖片，通過(guò)OCR模型識(shí)別目標(biāo)圖片中的文本數(shù)據(jù)[1]。

數(shù)據(jù)展示模塊，用于通過(guò)三維模型加載全景圖片，并將興趣目標(biāo)和當(dāng)前所有的文本數(shù)據(jù)在三維模型中進(jìn)行三維可視化展示。

■ 1.2 數(shù)據(jù)處理

該智能運(yùn)檢系統(tǒng)的設(shè)計(jì)包括一種數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)，系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。該數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)包括采集變電站數(shù)據(jù)。其中，變電站數(shù)據(jù)包括圖片和文本數(shù)據(jù)，圖片為包含純文本數(shù)據(jù)的第一類(lèi)圖片、包含文本數(shù)據(jù)和實(shí)物對(duì)象的第二類(lèi)圖片以及變電站的全景圖片，通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別OCR模型識(shí)別第一類(lèi)圖片中的文本數(shù)據(jù)。

圖2 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型識(shí)別第二類(lèi)圖片中的興趣目標(biāo)的位置坐標(biāo)，根據(jù)興趣目標(biāo)的位置坐標(biāo)得到興趣目標(biāo)框圖。若興趣目標(biāo)框圖中包含帶有文本數(shù)據(jù)的目標(biāo)圖片，通過(guò)OCR模型識(shí)別目標(biāo)圖片中的文本數(shù)據(jù)[2]。

最后通過(guò)三維模型加載全景圖片，并將興趣目標(biāo)和當(dāng)前所有的文本數(shù)據(jù)在三維模型中進(jìn)行三維可視化展示。

■ 1.3 電子設(shè)備

該智能運(yùn)檢系統(tǒng)的設(shè)計(jì)包括一種電子設(shè)備。該設(shè)備擁有一個(gè)或多個(gè)處理器以及存儲(chǔ)裝置。存儲(chǔ)裝置用于存儲(chǔ)所有的處理程序，當(dāng)一個(gè)或多個(gè)程序被處理器執(zhí)行的時(shí)候，使得一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)如本文設(shè)計(jì)方案中的任一項(xiàng)的數(shù)據(jù)處理方法。

■ 1.4 存儲(chǔ)介質(zhì)

該智能運(yùn)檢系統(tǒng)的設(shè)計(jì)包括存儲(chǔ)介質(zhì)。存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本文設(shè)計(jì)方案中任一項(xiàng)的數(shù)據(jù)處理方法。

本文實(shí)施例提供的技術(shù)方案，通過(guò)采集變電站數(shù)據(jù)（包含純文本數(shù)據(jù)的第一類(lèi)圖片、包含文本數(shù)據(jù)和實(shí)物對(duì)象的第二類(lèi)圖片、變電站的全景圖片以及文本數(shù)據(jù)、通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別OCR模型識(shí)別第一類(lèi)圖片中的文本數(shù)據(jù)），通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型識(shí)別第二類(lèi)圖片中的興趣目標(biāo)的位置坐標(biāo)，并根據(jù)興趣目標(biāo)的位置坐標(biāo)得到興趣目標(biāo)框圖，若興趣目標(biāo)框圖中包含帶有文本數(shù)據(jù)的目標(biāo)圖片，通過(guò)OCR模型識(shí)別目標(biāo)圖片中的文本數(shù)據(jù)，通過(guò)三維模型加載全景圖片，并將興趣目標(biāo)和當(dāng)前所有的文本數(shù)據(jù)在三維模型中進(jìn)行三維可視化展示。

2 智能運(yùn)檢系統(tǒng)的實(shí)施

該系統(tǒng)主要包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和展示模塊。

■ 2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

參照?qǐng)D1，數(shù)據(jù)采集模塊由數(shù)據(jù)獲取、前端識(shí)別、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)傳輸以及集中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)子模塊構(gòu)成。

數(shù)據(jù)獲取子模塊通過(guò)高清攝像頭實(shí)現(xiàn)，攝像頭滿足適應(yīng)高低溫、潮濕環(huán)境的要求。

前端識(shí)別子模塊被嵌入式數(shù)據(jù)獲取子模塊，是一個(gè)軟件模塊，通過(guò)C++嵌入式開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)，用于對(duì)圖片進(jìn)行初步篩選處理。

分布式存儲(chǔ)子模塊使用1G～10G大小不等的閃存，用于作為圖片獲取路徑中的數(shù)據(jù)緩沖。通過(guò)C++程序?qū)ζ涠ㄆ谧x取和清空。

數(shù)據(jù)傳輸通過(guò)軟硬件結(jié)合實(shí)現(xiàn)，首先C++程序從分布式存儲(chǔ)子模塊讀取圖片數(shù)據(jù)，進(jìn)行壓縮后通過(guò)高速傳輸線路傳送至集中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊。集中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊端程序進(jìn)行解壓、解析處理后進(jìn)行存儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)采集模塊用于采集變電站數(shù)據(jù)，變電站數(shù)據(jù)包括圖片和文本數(shù)據(jù)。圖片為包括包含純文本數(shù)據(jù)的第一類(lèi)圖片、包含文本數(shù)據(jù)和實(shí)物對(duì)象的第二類(lèi)圖片以及變電站的全景圖片[3]。

變電站數(shù)據(jù)中的圖片數(shù)據(jù)包括包含純文本數(shù)據(jù)的第一類(lèi)圖片，可以是由繼電保護(hù)設(shè)備打印出來(lái)的定值單數(shù)據(jù)圖片，其中包含設(shè)備參數(shù)定值和保護(hù)定值等信息；包含文本數(shù)據(jù)和實(shí)物對(duì)象的第二類(lèi)圖片，可以是開(kāi)關(guān)柜圖片，包含開(kāi)關(guān)柜名稱以及按鈕、開(kāi)關(guān)、顯示屏等實(shí)物對(duì)象的信息；第二類(lèi)圖片也可以是繼電保護(hù)設(shè)備圖片，包括設(shè)備名稱、電流電壓顯示屏和開(kāi)關(guān)旋鈕等實(shí)物對(duì)象的信息；變電站的全景圖片，包括變電站中所有設(shè)備的信息（如：變壓器、斷路器、隔離開(kāi)關(guān)、避雷器、氣體絕緣組合開(kāi)關(guān)、儀表、繼電保護(hù)設(shè)備和開(kāi)關(guān)柜等設(shè)備的信息）。變電站數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)包括移動(dòng)終端連接萬(wàn)用表獲取到的電流電壓以及通過(guò)紅外測(cè)溫相機(jī)檢測(cè)到的設(shè)備溫度等數(shù)據(jù)。

變電站數(shù)據(jù)中的圖片數(shù)據(jù)還包括儀表圖片，可以是電壓表圖片也可以是電流表圖片，包含了儀表中的指針和刻度線以及指針指向的刻度線和數(shù)字等信息。

■ 2.2 數(shù)據(jù)分析模塊

數(shù)據(jù)分析模塊，用于通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別（OpticalChar acterRecognition,OCR）模型識(shí)別第一類(lèi)圖片中的文本數(shù)據(jù)，以及通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型識(shí)別第二類(lèi)圖片中的興趣目標(biāo)的位置坐標(biāo)，根據(jù)興趣目標(biāo)的位置坐標(biāo)得到興趣目標(biāo)框圖。若興趣目標(biāo)框圖中包含帶有文本數(shù)據(jù)的目標(biāo)圖片，通過(guò)OCR模型識(shí)別目標(biāo)圖片中的文本數(shù)據(jù)。在本系統(tǒng)的實(shí)施方式中，數(shù)據(jù)分析模塊還用于通過(guò)語(yǔ)義分割模型得到儀表圖片中的指針和各個(gè)刻度線，基于指針指向的刻度線確定儀表圖片中的示數(shù)信息。

2.2.1 OCR模型

OCR模型是人工智能領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)的一種模型，其結(jié)構(gòu)可以是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也可以是其他結(jié)構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)將圖片轉(zhuǎn)換成文本數(shù)據(jù)，本系統(tǒng)基于Google提供的開(kāi)源類(lèi)庫(kù)Tesseract OCR來(lái)實(shí)現(xiàn)。

在使用OCR模型之前，還包括對(duì)OCR模型的訓(xùn)練：將訓(xùn)練集中包含的文本數(shù)據(jù)為預(yù)設(shè)字體、預(yù)設(shè)顏色的圖片以及圖片對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)文本數(shù)據(jù)輸入到OCR模型中，對(duì)OCR模型進(jìn)行訓(xùn)練。具體的，將訓(xùn)練集中包含的文本數(shù)據(jù)為預(yù)設(shè)字體和預(yù)設(shè)顏色的圖片以及圖片對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)文本數(shù)據(jù)輸入到OCR模型中，通過(guò)OCR模型輸出圖片對(duì)應(yīng)的文本數(shù)據(jù)，將訓(xùn)練集中的標(biāo)準(zhǔn)文本數(shù)據(jù)以及通過(guò)OCR模型輸出的文本數(shù)據(jù)同時(shí)輸入到損失函數(shù)中，得到損失函數(shù)的輸出結(jié)果，該輸出結(jié)果標(biāo)識(shí)OCR模型的文本數(shù)據(jù)識(shí)別率，根據(jù)該輸出結(jié)果判斷是否需要對(duì)OCR模型進(jìn)行優(yōu)化，當(dāng)損失函數(shù)的輸出結(jié)果滿足預(yù)設(shè)識(shí)別率時(shí)，即可停止訓(xùn)練過(guò)程，最終得到已訓(xùn)練的OCR模型。

定值單數(shù)據(jù)存放于機(jī)器內(nèi)部，必須由繼電保護(hù)設(shè)備打印出來(lái)才可以為工作人員所識(shí)別，定值單數(shù)據(jù)圖片中的設(shè)備參數(shù)定值以及保護(hù)定值都有對(duì)應(yīng)的閾值，閾值存儲(chǔ)在調(diào)度定值單數(shù)據(jù)中，設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中的定值超過(guò)了閾值就會(huì)報(bào)警。相關(guān)技術(shù)中需要人工手動(dòng)比對(duì)查看設(shè)備定值和保護(hù)定值與調(diào)度定值單中的閾值是否一致，如果不一致則由人工進(jìn)行定值的校準(zhǔn)，定值單數(shù)據(jù)龐雜。

通過(guò)使用已訓(xùn)練的OCR模型，可以將定值單數(shù)據(jù)圖片轉(zhuǎn)換為文本形式的定值單數(shù)據(jù)，識(shí)別精度和還原率高，識(shí)別速度快，進(jìn)而可以對(duì)文本形式的定值單數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和調(diào)用，可以通過(guò)相應(yīng)的技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)定值單數(shù)據(jù)與閾值的自動(dòng)比對(duì)。

通過(guò)數(shù)據(jù)分析模塊，利用OCR模型將包含純文本數(shù)據(jù)的第一類(lèi)圖片轉(zhuǎn)換成文本數(shù)據(jù)，通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型識(shí)別出第二類(lèi)圖片中的興趣目標(biāo)的位置坐標(biāo)，并根據(jù)位置坐標(biāo)得到興趣目標(biāo)框圖，再通過(guò)OCR模型將興趣目標(biāo)框圖轉(zhuǎn)換成文本數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)采集模塊采集到的原始圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，從而可以直觀、有效的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和操作。

2.2.2 目標(biāo)檢測(cè)模型

目標(biāo)檢測(cè)模型是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種模型，開(kāi)源類(lèi)庫(kù)Tesseract OCR來(lái)實(shí)現(xiàn)。其結(jié)構(gòu)是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在使用目標(biāo)檢測(cè)模型之前，需要對(duì)目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練：將訓(xùn)練集中的第二類(lèi)圖片以及第二類(lèi)圖片中各個(gè)實(shí)物對(duì)象對(duì)應(yīng)的位置坐標(biāo)輸入到目標(biāo)檢測(cè)模型中對(duì)目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練。具體的，將訓(xùn)練集中的第二類(lèi)圖片以及第二類(lèi)圖片中各個(gè)實(shí)物對(duì)象對(duì)應(yīng)的位置坐標(biāo)輸入到目標(biāo)檢測(cè)模型中，通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型得到各實(shí)物對(duì)象對(duì)應(yīng)的位置坐標(biāo)，并將訓(xùn)練集中各實(shí)物對(duì)象對(duì)應(yīng)的位置坐標(biāo)與通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)模型輸出的位置坐標(biāo)同時(shí)輸入到損失函數(shù)中，根據(jù)損失函數(shù)的輸出結(jié)果判斷是否需要對(duì)目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化，當(dāng)損失函數(shù)的輸出結(jié)果滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)，即可停止訓(xùn)練過(guò)程，得到已訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)模型[4]。

通過(guò)已訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)模型，可以識(shí)別出第二類(lèi)圖片中各興趣目標(biāo)對(duì)應(yīng)的位置坐標(biāo)，并進(jìn)而根據(jù)興趣目標(biāo)的位置坐標(biāo)得到興趣目標(biāo)框圖，可以識(shí)別第二類(lèi)圖片中的多個(gè)興趣目標(biāo)，并可以定位出各個(gè)興趣目標(biāo)。

2.2.3 語(yǔ)義分割模型

語(yǔ)義分割模型是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種模型，是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同樣基于開(kāi)源類(lèi)庫(kù)Tesseract OCR來(lái)實(shí)現(xiàn)。在使用語(yǔ)義分割模型之前，還包括對(duì)語(yǔ)義分割模型進(jìn)行訓(xùn)練：將訓(xùn)練集中的儀表圖片、訓(xùn)練集中儀表圖片對(duì)應(yīng)的掩碼文件輸入到語(yǔ)義分割模型中，對(duì)語(yǔ)義分割模型進(jìn)行訓(xùn)練。其中，掩碼文件中記錄了儀表圖片中的每一個(gè)像素所屬的類(lèi)別，例如該像素屬于刻度線還是屬于指針。具體的，將訓(xùn)練集中的儀表圖片、訓(xùn)練集中儀表圖片對(duì)應(yīng)的掩碼文件輸入到語(yǔ)義分割模型中，得到每個(gè)像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的類(lèi)別，將掩碼文件與得到的每個(gè)像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的類(lèi)別同時(shí)輸入到損失函數(shù)中，根據(jù)損失函數(shù)的輸出結(jié)果判斷是否需要對(duì)語(yǔ)義分割模型進(jìn)行優(yōu)化，當(dāng)損失函數(shù)的輸出結(jié)果滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)，即可停止訓(xùn)練過(guò)程，得到已訓(xùn)練的語(yǔ)義分割模型。

由此，通過(guò)已訓(xùn)練的語(yǔ)義分割模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片中的像素進(jìn)行分類(lèi)，即可以識(shí)別出儀表圖片中的指針和各刻度線，然后可以根據(jù)指針與其指向的刻度線連成的直線相對(duì)中間刻度線連成的直線的傾斜角度。

■ 2.3 數(shù)據(jù)展示模塊

展示模塊用于通過(guò)三維模型加載全景圖片，并將興趣目標(biāo)和當(dāng)前所有的文本數(shù)據(jù)在三維模型中進(jìn)行三維可視化展示。

三維模型由無(wú)人機(jī)傾斜攝影拍攝所得，全景圖片由全景相機(jī)拍攝所得，利用三維模型加載全景圖片，然后借助數(shù)字孿生技術(shù)和三維模型中自帶的數(shù)據(jù)點(diǎn)位信息，將數(shù)據(jù)分析模塊分析得到的興趣目標(biāo)以及文本數(shù)據(jù)在三維模型中進(jìn)行可視化展示[5]。

在本實(shí)施中，展示模塊將由語(yǔ)義分割模型分析得到的儀表的示數(shù)信息，通過(guò)數(shù)據(jù)所在點(diǎn)位信息和數(shù)字孿生技術(shù)展示到三維全景可視化平臺(tái)中?？梢詫?shí)現(xiàn)變電站儀表的實(shí)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的展示和數(shù)據(jù)融合，也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)變電站儀表狀態(tài)的監(jiān)控，提高運(yùn)檢的智能化程度和運(yùn)檢效率，便于決策者對(duì)全局信息的獲取和管控。

3 總結(jié)

本文所設(shè)計(jì)基于變電站智能融合運(yùn)檢系統(tǒng)，通過(guò)由數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊以及展示模塊組成的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，可以利用智能處理技術(shù)將變電站大量且分散的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析和可視化展示，可以實(shí)現(xiàn)變電站的智能管控，節(jié)省人力資源節(jié)約成本，提高變電站的運(yùn)檢效率，提升智能化程度。