基于人工智能图像识别的基建质量通病预测方法及系统与流程

本发明涉及基建质量检测，尤其涉及一种基于人工智能图像识别的基建质量通病预测方法及系统。

背景技术：

1、基建是服务民生的基础建造设施，如公路、电力网和学校等，是满足人民正常生活需求的主要设施，其中电力网中的架空输电线路基建是电力网建设不可缺少的部分之一，架空输电线路在进行建设过程中，由于架空线路整体较高，且在山中建设较多，为保证架空输电线路后期的使用安全，需要对架空输电线路进行检测；

2、现有的架空输电线路在进行检测时，通过人工沿线路进行检测，这种检测方式存在效率低和需要浪费大量的人力物力等问题，且在深山进行检测时，危险系数较高，并且恶劣天气状况下的架空输电线路使用情况难以预见，检测结论的可信度不高。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种基于人工智能图像识别的基建质量通病预测方法及系统，采用自动化检测技术，考虑恶劣环境因素下架空线路的使用情况，可有效提高检测效率和结论可信度，保证架空线路的使用安全。

2、本发明实施例解决其技术问题所采用的技术方案是：

3、一种基于人工智能图像识别的基建质量通病预测方法，包括：

4、步骤s1，建立包含基建质量通病模型的样本数据库，所述基建质量通病模型为现有架空线路的基建数据、所述ti时刻三维模型、ti时刻实际环境参数、ti时刻缺陷特征数据以及对于各缺陷特征提出的修改意见数据，所述ti时刻三维模型是基于在ti时刻采集所述现有架空线路的图像数据建模所得，所述ti时刻实际环境参数包括所述现有架空线路所在位置的地形地貌参数、所述ti时刻所受过的地质灾害数据、在所述ti时刻采集到的气象数据；

5、步骤s2，获取当前架空线路的基建数据；

6、步骤s3，通过3d摄像头全方位采集所述当前架空线路的图像数据，所述图像数据包含图像上各点与所述3d摄像头的距离；

7、步骤s4，采集所述当前架空线路的当前实际环境参数，所述当前实际环境参数包括所述当前架空线路所在位置的地形地貌参数、当前时刻所受过的地质灾害数据、在所述当前时刻采集到的气象数据；

8、步骤s5，根据所述当前架空线路的基建数据和所述当前架空线路的图像数据建立所述当前架空线路的当前三维模型，所述当前三维模型与所述样本数据库中各个所述ti时刻三维模型的模型等比例；

9、步骤s6，对所述当前三维模型加载所述当前实际环境参数，得到加载当前实际环境后的当前三维模型；

10、步骤s7，遍历所述样本数据库，以基建数据和环境参数为比较属性，选取与所述加载当前实际环境后的当前三维模型相似度高于第一百分比的所述基建质量通病模型并加入第一对照集；

11、步骤s8，遍历所述第一对照集，以缺陷特征数据为比较属性，筛选出与所述加载当前实际环境后的当前三维模型相似度高于第二百分比的所述基建质量通病模型并加入第二对照集，其中，所述第二对照集为空集代表所述当前架空线路不存在需要修改的缺陷；

12、步骤s9，对所述当前三维模型加载恶劣环境参数，得到加载恶劣环境后的三维模型；

13、步骤s10，遍历所述第二对照集，以缺陷特征数据为比较属性，筛选出与所述加载恶劣环境后的三维模型相似度高于所述第二百分比的所述基建质量通病模型并加入参考集；

14、步骤s11，提取所述参考集中各所述基建质量通病模型中的修改意见数据匹配出预测应对策略。

15、较优地，所述步骤s5根据所述当前架空线路的基建数据和所述当前架空线路的图像数据建立所述当前架空线路的当前三维模型包括：

16、步骤s51，筛除所述当前架空线路的图像数据中的非必要图像，所述非必要图像包括清晰度低于第一阈值的图像、以及架空线路内容占比低于第二阈值的图像；

17、步骤s52，建立坐标系以及设置建模比例，根据所述当前架空线路的图像数据以及所述当前架空线路的基建数据进行建模，得到所述当前三维模型。

18、较优地，所述步骤s1之后，所述步骤s2之前，还包括：

19、步骤s12，基于所述现有架空线路所在位置的历史气象信息、历史地质灾害数据，提取出与所述缺陷特征直接因果相关的极端环境类型及极端环境持续时长数据作为所述恶劣环境参数，并记录各个所述恶劣环境参数所对应的缺陷特征变化数据；

20、所述步骤s9对所述当前三维模型加载恶劣环境参数，得到加载恶劣环境后的三维模型包括：

21、步骤s91，对所述当前三维模型加载所述恶劣环境参数；

22、步骤s92，根据所述缺陷特征变化数据修改所述当前三维模型，得到所述加载恶劣环境后的三维模型。

23、较优地，所述步骤s11提取所述参考集中各所述基建质量通病模型中的修改意见数据匹配出预测应对策略包括：

24、按照相似度由高到低的顺序，汇总各个所述ti时刻三维模型的所述ti时刻缺陷特征数据以及对于ti时刻缺陷特征提出的修改意见数据。

25、较优地，所述第一百分比为70%，所述第二百分比为80%，所述第二阈值为70%；恶劣环境至少包括大风天气、大雨天气、地震灾害。

26、一种基于人工智能图像识别的基建质量通病预测系统，包括：数据采集器、主机和数据库存储设备，

27、所述数据库存储设备，用于存储样本数据库、以及供所述主机调用数据；

28、所述数据采集器，用于采集全方位采集当前架空线路的图像数据，所述图像数据包含图像上各点与所述3d摄像头的距离；

29、所述主机包括：

30、样本数据库建立模块，用于建立包含基建质量通病模型的样本数据库，所述基建质量通病模型为现有架空线路的基建数据、所述ti时刻三维模型、ti时刻实际环境参数、ti时刻缺陷特征数据以及对于各缺陷特征提出的修改意见数据，所述ti时刻三维模型是基于在ti时刻采集所述现有架空线路的图像数据建模所得，所述ti时刻实际环境参数包括所述现有架空线路所在位置的地形地貌参数、所述ti时刻所受过的地质灾害数据、在所述ti时刻采集到的气象数据；

31、获取模块，用于获取当前架空线路的基建数据；

32、所述获取模块，用于获取所述当前架空线路的当前实际环境参数，所述当前实际环境参数包括所述当前架空线路所在位置的地形地貌参数、所述当前时刻所受过的地质灾害数据、在所述当前时刻采集到的气象数据；

33、三维模型模块，用于根据所述当前架空线路的基建数据和所述当前架空线路的图像数据建立所述当前架空线路的当前三维模型，所述当前三维模型与所述样本数据库中各个所述ti时刻三维模型的模型等比例；对所述当前三维模型加载所述当前实际环境参数，得到加载当前实际环境后的当前三维模型；

34、选取模块，用于遍历所述样本数据库，以基建数据和环境参数为比较属性，选取与所述加载当前实际环境后的当前三维模型相似度高于第一百分比的所述基建质量通病模型并加入第一对照集；

35、所述选取模块，用于遍历所述第一对照集，以缺陷特征数据为比较属性，筛选出与所述加载当前实际环境后的当前三维模型相似度高于第二百分比的所述基建质量通病模型并加入第二对照集，其中，所述第二对照集为空集代表所述当前架空线路不存在需要修改的缺陷；

36、所述三维模型模块，用于对所述当前三维模型加载恶劣环境参数，得到加载恶劣环境后的三维模型；

37、所述选取模块，用于遍历所述第二对照集，以缺陷特征数据为比较属性，筛选出与所述加载恶劣环境后的三维模型相似度高于所述第二百分比的所述基建质量通病模型并加入参考集；

38、应对策略生成模块，用于提取所述参考集中各所述基建质量通病模型中的修改意见数据匹配出预测应对策略。

39、较优地，所述三维模型模块，筛除所述当前架空线路的图像数据中的非必要图像，所述非必要图像包括清晰度低于第一阈值的图像、以及架空线路内容占比低于第二阈值的图像；

40、所述三维模型模块，建立坐标系以及设置建模比例，根据所述当前架空线路的图像数据以及所述当前架空线路的基建数据进行建模，得到所述当前三维模型。

41、较优地，所述主机还包括：

42、提取模块，用于基于所述现有架空线路所在位置的历史气象信息、历史地质灾害数据，提取出与所述缺陷特征直接因果相关的极端环境类型及极端环境持续时长数据作为所述恶劣环境参数，并记录各个所述恶劣环境参数所对应的缺陷特征变化数据；

43、所述三维模型模块，用于对所述当前三维模型加载所述恶劣环境参数；根据所述缺陷特征变化数据修改所述当前三维模型，得到所述加载恶劣环境后的三维模型。

44、较优地，应对策略生成模块，按照相似度由高到低的顺序，汇总各个所述ti时刻三维模型的所述ti时刻缺陷特征数据以及对于ti时刻缺陷特征提出的修改意见数据。

45、较优地，所述第一百分比为70%，所述第二百分比为80%，所述第二阈值为70%；恶劣环境至少包括大风天气、大雨天气、地震灾害。

46、由上述技术方案可知，本发明实施例提供的基于人工智能图像识别的基建质量通病预测方法及系统，首先建立包含基建质量通病模型的样本数据库，其中基建质量通病模型为现有架空线路的基建数据、ti时刻三维模型、ti时刻实际环境参数、ti时刻缺陷特征数据以及对于各缺陷特征提出的修改意见数据；获取当前架空线路的基建数据；通过3d摄像头全方位采集当前架空线路的图像数据，图像数据包含图像上各点与3d摄像头的距离；采集当前架空线路的当前实际环境参数；根据当前架空线路的基建数据和当前架空线路的图像数据建立当前架空线路的当前三维模型；对当前三维模型加载当前实际环境参数，得到加载当前实际环境后的当前三维模型；遍历样本数据库，以基建数据和环境参数为比较属性，选取与加载当前实际环境后的当前三维模型相似度高于第一百分比的基建质量通病模型并加入第一对照集；遍历第一对照集，以缺陷特征数据为比较属性，筛选出与加载当前实际环境后的当前三维模型相似度高于第二百分比的基建质量通病模型并加入第二对照集；对当前三维模型加载恶劣环境参数，得到加载恶劣环境后的三维模型；遍历第二对照集，以缺陷特征数据为比较属性，筛选出与加载恶劣环境后的三维模型相似度高于第二百分比的基建质量通病模型并加入参考集；提取参考集中各基建质量通病模型中的修改意见数据匹配出预测应对策略。本发明采用自动化检测技术，对基建过程中的基建质量缺陷进行智能识别的和自动分析，考虑恶劣环境因素下架空线路的使用情况，可有效提高检测效率和结论可信度，保证架空线路的使用安全。