基于图像识别算法的电能表装接质量智能监测方法与流程

本发明属于监测领域，尤其涉及一种用于电能表装接质量的智能监测方法。

背景技术：

1、随着电力行业的不断发展，电能表作为电能计量的重要设备，在能源管理中扮演着关键角色。

2、随着智能电网和智能电表的普及，电能表已经不再只是一个简单的计量器，而是集成了多种功能，如通信、控制、保护等。因此，电能表的装接质量越来越重要，一旦出现问题就会影响到电网的稳定运行和用户的用电安全。

3、在传统的电能表装接质量监测方法中，人工检查和手动记录是主要的方法。

4、这种方法存在着诸多问题，比如需要大量的人力和时间、易出现误差、难以对大量的数据进行快速准确的分析等。

5、而电能表的装接质量是影响稳定性、准确性、可靠性的一个关键因素，因此电能表装接质量监测具有非常重要的意义。

6、授权公告日为2022.11.08，授权公告号为cn 217766816 u的实用新型，公开了“一种排查电能表错接线的装置”，包括盒体、盖板和底板，底板上设有电路板，电路板上设有主控芯片和触控屏，电路板上连接有通信线缆；其优点是通过通信线缆采集电能表的电压、电流和功率等数据，由于通信线缆连接电路板上，因此能实时的将采集的数据传输至电路板的主控芯片内，然后主控芯片对接收的数据进行逻辑处理，并将处理的结果通过触控屏进行实时显示，操作人员可根据显示的结果，能在线实时核对装接步骤流程与错接线检查，从而能再源头上杜绝错接线，避免此次供用电双方的经济损失，提高服务质量，让用户放心用电，而且能对疑似错接线的用户进行筛查，当判定为错误接线时能第一时间安排外勤人员进行现场排查。但是，该技术方案只能对电能表错接线的故障进行人工排查，适用面较窄，且依然没有摆脱人工排查的局限。

7、因此，开发一种智能监测系统，能够自动评估电能表装接质量，具有重要的现实意义。

8、在过去的研究中，计算机视觉技术和图像识别算法在各个领域都取得了显著进展。然而，在电能表装接质量监测方面，相关研究仍相对较少。

9、现有的工作主要集中在传统的图像处理方法，缺乏对目标检测算法在电能表装接中的应用研究。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种基于图像识别算法的电能表装接质量智能监测方法。其将计算机视觉技术和图像识别算法，应用到电能表装接质量的检查过程中，通过采集电能表的现场接装照片或视频，运用图像识别技术，对电能表的装接质量进行智能监测和自动识别，从而实现对电能表装接质量的自动检测。

2、本发明的技术方案是：提供一种基于图像识别算法的电能表装接质量智能监测方法，其特征是包括以下步骤：

3、1)根据电能表安装标准工艺，结合电能表装接现场问题场景，确定图像采集范围与样本；

4、2)将日常工作中常见电能表装接的质量缺陷进行归类；

5、3)在电能表装接现场进行图像数据采集：

6、在电能表装接现场使用摄像设备采集相关的电能表装接现场的图像数据，图像数据至少包括电能表和装接线路；

7、4)图像数据预处理：

8、对采集到的图像数据进行预处理，至少包括去噪、图像平滑、灰度化、尺寸调整、对比度和亮度调整，以提升图像质量和准确性；

9、3)物体检测：

10、使用物体检测算法，包括基于深度学习的目标检测模型，定位和标识电能表和装接线路等关键物体的位置；

11、4)特征提取：

12、从电能表和装接线路的边界框内提取与装接质量相关的特征，特征至少包括线条的连通性、字符的清晰度；

13、5)文本识别：

14、将特征提取阶段获得的文本和数字信息转化为可编辑的文本，以便进行后续分析和比较；

15、6)质量评估：

16、将识别出的文本和数字与预期结果进行比较，以评估电能表装接的质量；

17、7)结果输出：

18、将质量评估的结果以报告、图表或其他形式呈现给供电公司相关人员，以帮助他们了解电能表装接的质量情况和改进方向。

19、进一步的，所述电能表装接质量智能监测方法，还包括通过对检测到的电能表装接区域进行分析和计算，评估其质量是否符合标准要求。

20、具体的，所述电能表装接质量智能监测方法，将计算机视觉技术和图像识别算法，应用到电能表装接质量的检查过程中，通过采集电能表的照片或视频，运用图像识别技术，对电能表的装接质量进行智能监测和自动识别，从而实现对电能表现场装接质量的自动检测。

21、进一步的，所述电能表装接质量智能监测方法，利用计算机视觉技术和目标检测算法，实现电能表装接质量的自动评估；平衡了实时性和准确性，为电能表安装质量提供了一种高效可靠的监测方法。

22、具体的，需要采集相关的电能表装接现场的图像数据，至少包括电能表本身以及与其相关的装接线路、连接状态、装置安装。

23、具体的，基于电能表装接现场问题场景分析，根据包括电能表读数问题、接线问题、表计问题、屏显问题、表位问题、供电问题、装接现场规范问题在内的问题场景，进行质量缺陷分类；对于质量缺陷的分类包括：读数问题，接线问题，表计问题，屏显问题，表位问题，供电问题，装接现场规范问题。

24、具体的，将特征提取算法用于从电能表的边界框内提取与装接质量相关的特征，包括线条的连通性、字符的清晰。

25、具体的，所述的电能表装接质量智能监测方法，为了适应电能表装接的特点，选择ssd和yolo两种目标检测算法作为系统的核心模型，对这两个算法进行优化；通过调整网络结构、改进损失函数，提高算法在电能表装接监测中的性能；同时，利用gpu加速技术，进一步优化算法的计算效率，实现实时监测。

26、进一步的，所述电能表装接质量智能监测方法，通过对电能表现场图像的智能识别，实现电能表装接质量的自动化监测，减少人力成本，降低电能表装接质量监测成本；同时，通过早期检测装接问题，避免因电能表装接问题引发的损坏和更换成本，减少维修成本。

27、所述的电能表装接质量智能监测方法，将计算机视觉技术和图像识别算法，应用到电能表装接质量的检查过程中，以电能表现场装接问题场景为基础，定义电能表装接图像采集范围，分析图像质量缺陷分类，制定现场装接图片标签生成策略，规范电能表装接图像质量控制，通过智能监测系统监测数据的分析，连续监测电能表的装接质量，提升电能表现场装接质量。

28、与现有技术比较，本发明的优点是：

29、1.本发明的技术方案，将计算机视觉技术和图像识别算法，应用到电能表装接质量的检查过程中，通过采集电能表的照片或视频，运用图像识别技术，对电能表的装接质量进行智能监测和自动识别，从而实现对电能表装接的自动检测。

30、2.相比传统的人工检测方法，本发明的技术方案，具有自动化程度高、检测精度高、识别速度快、监测效率高、数据存储和分析便捷、可重复性利用等优点，可以大大提高检测效率和检测准确度。

31、3.本发明的技术方案，利用计算机视觉技术和目标检测算法，实现了电能表装接质量的自动评估；系统在不同装接环境下取得了较高的准确率和召回率，平衡了实时性和准确性，为电能表安装质量提供了一种高效可靠的监测方法。

32、4.通过基于图像识别技术的应用，可以有效减少检查人员的工作量和检查成本，降低由于人为因素导致的误差和漏检，提高电能表读数的准确性、电能表装接的正确性、规范性，从而保障用户权益，保证电网的正常运行。