[發明專利]一種基于云邊協同的輸電線路監測方法及系統在審
| 申請號： | 202010611643.5 | 申請日： | 2020-06-30 |
| 公開（公告）號： | CN111783968A | 公開（公告）日： | 2020-10-16 |
| 發明（設計）人： | 郭國信;蔡富東;呂昌峰;文剛;陳雷;劉偉 | 申請（專利權）人： | 山東信通電子股份有限公司 |
| 主分類號： | G06N3/063 | 分類號： | G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08;G06T1/20;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京君慧知識產權代理事務所(普通合伙) 11716 | 代理人： | 董延麗 |
| 地址： | 255088 山*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 協同 輸電 線路 監測 方法 系統 | ||
1.一種基于云邊協同的輸電線路監測方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取預設周期內，若干輸電線路監拍裝置中各監拍裝置對相應輸電線路的隱患識別的失誤值；所述失誤值與監拍裝置的漏報率和/或誤報率相關；
確定所述若干輸電線路監拍裝置中的任意一個監拍裝置，在所述預設周期內的所述輸電線路隱患識別的失誤值達到或超過預設激活閾值；
向GPU集群發送指令，以激活對所述失誤值達到或超過預設激活閾值的監拍裝置，所對應的神經網絡模型的訓練任務；其中，所述訓練任務為非首次訓練任務；
通知所述達到或超過預設激活閾值的監拍裝置，使所述監拍裝置向GPU集群獲取由所述訓練任務而得到的更新的神經網絡模型。
2.根據權利要求1所述的一種基于云邊協同的輸電線路監測方法，其特征在于，所述獲取預設周期內，若干輸電線路監拍裝置中各監拍裝置對相應輸電線路的隱患識別的失誤值之前，所述方法包括：
基于標準樣本數據庫，對輸電線路隱患識別的神經網絡模型進行初始訓練，將所述初始訓練后的神經網絡模型，下發給所述若干輸電線路監拍裝置；所述初始訓練是對輸電線路隱患識別的神經網絡模型的頭部和骨干部全部進行訓練。
3.根據權利要求2所述的一種基于云邊協同的輸電線路監測方法，其特征在于，所述激活對所述失誤值達到或超過預設激活閾值的監拍裝置，所對應的神經網絡模型的訓練任務之后，所述方法包括：
所述GPU集群凍結當前輸電線路隱患識別的神經網絡模型的骨干部，而僅對該當前神經網絡模型的頭部進行訓練，以得到所述更新的神經網絡模型；該訓練的樣本包括所述標準樣本數據庫中的樣本以及包括相應監拍裝置獲取的無隱患圖片和隱患圖片，且所述隱患圖片為已標注的隱患圖片。
4.根據權利要求1所述的一種基于云邊協同的輸電線路監測方法，其特征在于，所述方法還包括：
接收來自所述監拍裝置獲取的相應輸電線路圖片；
根據所述圖片識別出輸電線路的隱患類型、bbox值；所述圖片包括由所述監拍裝置識別的無隱患圖片以及已標注的隱患圖片；
根據所述輸電線路圖片、所述隱患類型、bbox值，確定所述輸電線路圖片中的誤報的輸電線路隱患圖片和/或漏報的輸電線路隱患圖片；
將所述誤報的輸電線路隱患圖片和/或漏報的輸電線路隱患圖片發送在線標注平臺進行二次標注，并將所述二次標注后的圖片作為所述非首次訓練的樣本。
5.根據權利要求4所述的一種基于云邊協同的輸電線路監測方法，其特征在于，所述非首次訓練任務對應的訓練樣本包括無隱患圖片和隱患圖片；
并將所述二次標注后的隱患圖片作為所述非首次訓練的正樣本；將通過數據增強，以增加預設比例的無隱患圖片，作為負樣本。
6.根據權利要求1所述的一種基于云邊協同的輸電線路監測方法，其特征在于，所述失誤值與監拍裝置的漏報率和/或誤報率相關，具體為：
所述失誤值為所述漏報率或者所述誤報率；或
為aα％+bβ％；其中，a為漏報率，a％為漏報率對應的權重，b為誤報率，b％為誤報率對應的權重。
7.根據權利要求1所述的一種基于云邊協同的輸電線路監測方法，其特征在于，所述在所述預設周期內的所述輸電線路隱患識別的失誤值達到或超過預設激活閾值，具體為：
在所述預設周期內的所述輸電線路隱患識別的失誤值，超過預設激活閾值的天數，超過預設天數值。
8.根據權利要求1所述的一種基于云邊協同的輸電線路監測方法，其特征在于，所述監拍裝置向GPU集群獲取由所述訓練任務而得到的更新的神經網絡模型，具體包括：
所述監拍裝置向GPU集群獲取網絡模型數據庫中由所述訓練任務而得到的更新的神經網絡模型；所述網絡模型數據庫保存所述初始訓練的輸電線路隱患識別的神經網絡模型以及所述更新的神經網絡模型。
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