一种用于电网作业现场或固定场所视频监控装置及系统的制作方法

本发明涉及电网巡检软硬件相结合，具体地说，涉及一种用于电网作业现场或固定场所视频监控装置及系统。

背景技术：

1、电网施工作业现场、变电站等固定场所是电力行业中的重要的作业场所，在电网作业现场或电力设施设备的现场环境，需要对电力设备周围的场所进行监测，为了方便远程监控或者后期查看，因此，还需要对电力设备在检测时进行安全监控。

2、常规的检测装置，存在使用局限性，特别是在野外区域需要进行临时作业、检修作业时，往往缺少监控设备的辅助，通常使用临时的摄像头对作业期间进行的活动进行拍摄，但是这样的设备缺少智能检测、安全性检测的防范功能。另一方面，临时安装的摄像头缺少易用的安装设备，无法以合适的角度、安装姿态进行稳定的放置和设置，同时续航问题较大，角度可调的选择性差、专用性差，导致检测工作效率低、质量差的问题，甚至以往在检测时需要人员手持检测设备并在检测时寻找监控设备，对准监控设备的可视区域进行监控，在操作时非常麻烦，或者在一旁架设监控设备进行单独监控，装置杂乱，不方便携带，不利于变电站检测工作的进行。

3、电网企业电力终端产生了海量的边缘数据，然而，对于这些海量的边缘数据无法做到快速响应、实时发现与定位风险隐患等问题，目前行业里存在着边缘数据的传输和计算、提高边缘数据感知与风险识别发现与响应困难的难题。如何解决设备和算法的软硬件结合，实现一种便利、易用，能够本地识别和监控预警的智能终端，是目前行业内缺少的技术。鉴于此，我们提出了一种用于电网作业现场或固定场所视频监控装置及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种用于电网作业现场或固定场所视频监控装置及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供了一种用于电网作业现场或固定场所视频监控装置，包括箱体、盖在所述箱体顶面的盖体以及规则设置于所述箱体内的监测主控芯片和内置电源，还包括：

3、主控板，用于集成安装所述监测主控芯片、存储硬件、外部扩展接口和5g通讯模块，所述主控板整体呈层板式地安装在所述箱体内的中部，并与所述内置电源连接；所述监测主控芯片内置数据传输和处理模块，能对接收的视频图像进行数据传输和处理；

4、至少两块天线模块，若干所述天线模块分别安装在所述箱体侧壁上，并与所述5g通讯模块连接；

5、外部扩展接口，均设置在所述主控板上，且所述外部扩展接口各接口的接头均外露在所述箱体的侧壁外，所述箱体侧壁上于相应部位设置有与各接口相对应的接口开槽；

6、散热部件，包括与所述内置电源连接的散热风扇，所述散热风扇安装在所述箱体底层且位于所述主控板的监测主控芯片正下方，所述箱体侧壁和底壁上分别开设有进风口和出风口，所述出风口位于所述散热风扇下方。

7、作为本技术方案的进一步改进，所述天线模块为两块，所述天线模块安装在天线罩板内，所述箱体的两对称侧壁上均开设有用于安装所述天线罩板的天线开槽；

8、所述外部扩展接口包括：网线接口、usb接口、hdmi接口、音频接口、tf卡插槽、type-c接口、can口、电源接口、通讯接口；

9、所述盖体上设置有若干散热鳍片，并于盖体中部设置有玻璃盖板，所述玻璃盖板下方对应所述主控板的部位安装有一块led屏幕，所述led屏幕连接至所述主控板。

10、作为本技术方案的进一步改进，所述内置电源和所述散热风扇呈左右向并排设置在所述箱体底部的两侧，所述进风口设置在所述内置电源旁的箱体侧壁底部上，且高度不高于内置电源和主控板所在的高度；所述内置电源上方和主控板之间还安装有电池压棉和电池固定框，所述电池固定框用于将电池压棉和内置电源固定在所述箱体内。

11、作为本技术方案的进一步改进，所述箱体远离所述外部扩展接口和两块所述天线模块的另一侧侧壁上设置有可翻转式把手，所述可翻转式把手安装在所述箱体侧壁预设的凹槽内；所述可翻转式把手包括手把和铰接在所述手把两端部的连接杆，当所述手把旋起时能伸出到所述凹槽外，当所述手把旋下收纳时容纳于所述凹槽内；所述连接杆的另一端通过法兰螺母安装在箱体侧壁上；

12、所述箱体侧面上还规则设置有连接至所述主控板的可按压的带灯开关、音量开关、指示灯、485/232接口、贴片扬声器和音频电路板；所述音量开关、所述贴片扬声器均集成安装在所述音频电路板上。

13、本发明的目的之二在于，提供了一种用于电网作业现场或固定场所视频监控系统，包括上述所述的用于电网作业现场或固定场所视频监控装置，该系统包括所述数据传输和处理模块；

14、所述数据传输和处理模块包括：数据处理模块、算法模块、通信模块；

15、所述数据处理模块，用于接收图像采集设备获取的图像数据，并进行处理，针对雨天、雾天等环境采用卷积神经网络方法进行去雾去雨来恢复干净的图像，并通过数据增强、hsv变换等方式来改善图像质量；

16、所述算法模块，连接至数据处理模块和通信模块，用于对目标数据进行算法轻量化处理，能通过高效网络结构处理、模型剪枝处理、权值量化处理、知识蒸馏处理，轻量化数据体量，并对不同目标图像进行划分、分类和识别：能识别电力设施目标，并进行风险识别智能检测；所述风险识别智能检测包括安全帽佩戴检测、工作服穿戴检测、安全警示牌检测、危险区域入侵检测、危险区域逗留、验电接地未佩戴绝缘手套、无人扶梯、现场烟火检测、安全带检测、抽烟检测、打电话检测、未装护栏检测中的一种或多种组合，并将识别结果输送至通信模块；

17、所述通信模块，接收到所述算法模块的识别结果后，将数据结果传输至电力终端系统；通信包括有线传输或无线传输。

18、作为本技术方案的进一步改进，所述数据处理模块包括：

19、图像数据集处理，能将获取、收集到的图像信息数据化，并对每一幅图像赋予唯一对应的标签，对图像进行标注和注释并构成训练的数据训练集；

20、深度学习训练处理，使用卷积神经网络，将数据图像降维处理使其能够被训练，构建包括卷积层、池化层、全连接层组成的卷积网络，其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，通过若干个全连接层完成分类；

21、训练过程处理：使用自下上升非监督学习，采用无标定数据或有标定数据，分层训练各层参数，进行特征学习；使用自顶向下的监督学习，通过带标签的数据去训练，误差自顶向下传输，对网络进行微调，基于得到的各层参数进一步微调整个多层模型的参数。

22、作为本技术方案的进一步改进，所述算法模块中，对不同目标图像的识别还包括目标图像数据集和识别模型，能对所述目标图像数据集的制作包括将图像信息数据化、对每一幅图像贴上对应的目标信息标签；

23、所述识别模型的使用能将复杂的模型降低模型偏差、用大数据提升统计估计的准确度、用可扩展的梯度下降算法求解大规模优化问题；利用目标图像数据集的局部特征抽取的算法融入到神经网络中，获得目标图像中局部数据的关联性的特征，构成用于训练的数据文件，使用卷积神经网络进行深度学习训练；

24、其中，所述高效网络结构处理能在模型的训练阶段，结合深度可分离卷积对网络架构进行轻量化；深度可分离卷积针对每个输入通道采用不同的卷积核，就是说一个卷积核对应一个输入通道，这个过程产生的feature map通道数和输入的通道数一样；

25、所述模型剪枝处理能在训练的过程当中，对网络的通道维度进行剪枝；在模型进行bn进行网络归一化参数分布后，通过l1正则化对bn上可训练参数γ进行约束，使其趋于0，后续剔除输出为0的通道，减少训练参数，进行稀疏训练，达到对网络剪枝的目的；

26、所述权值量化处理能在模型进行训练后，得出模型的格式为pt文件格式，其权重和相关参数的格式为float型；为了提高识别效率，需要转为onnx格式和终端支持的bin格式文件，在onnx格式模型文件转bin文件时，通过int8整型量化，使其网络权重和激活值的取值范围映射到(-127～128)，减少计算量，提升网络识别效率；

27、所述知识蒸馏处理能使用一个大型预先训练的网络来训练一个更小的网络；一旦对一个繁琐笨重的网络模型进行了训练，就可以使用另外一种训练，将知识从繁琐的模型转移到更适合部署的小模型。

28、作为本技术方案的进一步改进，所述深度学习训练的训练过程处理中，所述微调整个多层模型的参数还包括：先用无标定数据训练第一层，训练时先学习第一层的参数，由于模型能力的限制以及稀疏性约束，使得得到的模型能够学习到数据本身的结构，从而得到比输入更具有表示能力的特征；在学习得到第n-1层后，将n-1层的输出作为第n层的输入，训练第n层，由此分别得到各层的参数；

29、识别模型的使用还包括能对识别模型进行模型压缩，能使用精细模型的设计、模型裁剪或核的稀疏化进行模型压缩；

30、所述模型裁剪为结构性剪枝：卷积核剪枝、通道剪枝和层级剪枝，只需改变网络中卷积核和特征通道的数目，所得到的模型就可以运行；其步骤包括：

31、模型每一层的输出通过一个全局池化将特征图转换为一个长度为filter数量c的向量，对于n张图像可以得到一个n*c的矩阵，对于每一个filter，将它分为m个bin，统计每个bin的概率，然后计算它的熵值；利用熵值来判定filter的重要性，再对不重要的filter进行裁剪；

32、第j个feature map熵值的计算方式如下：

33、

34、式中，m为指标个数，pi为第i个样本占该指标的比重；

35、裁剪完一层，通过少数几个迭代来恢复部分的性能，当所有层都裁剪完之后，再通过较多的迭代来恢复整体的性能。

36、与现有技术相比，本发明的有益效果：

37、1.该用于电网作业现场或固定场所视频监控装置中，可同时实现对电力设备的检测并监控的目的，自带方便进行展开并与检测设备一体设置的监控设备，可同时实现对电力设备的检测并监控，操作简单，装置一体化设置，便于携带，有利于变电站检测工作的进行，内置蓄电池或电源箱、内置处理器，整合度高，无需现场插接过多的线路，易于收纳搬运的同时，结构简洁安装方便，提高了产品作业过程中的易用性和实用性；

38、2.该用于电网作业现场或固定场所视频监控系统中，在软件方面进行了模型和算法创新，通过轻量化模型设计、矩阵分解、稀疏表示、量化计算来实现模型的微型化和计算加速，从而研究利用通过轻量化ai智能算法减少算力限制；解决现场实时定位隐患位置并及时处理的问题；解决因无人机算力不足导致关键隐患的检测能力不佳的问题。