(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211041126.4 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 商丘工学院 地址 476000 河南省商丘市梁园区睢阳 大 道中段23 6号 (72)发明人 黄晴晴　袁靖　楚贝贝　李娜　 翟莉敏　吴冬冬　侯义飞　 (74)专利代理 机构 河南新风向知识产权代理事 务所(普通 合伙) 41213 专利代理师 黄晶 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06V 20/40(2022.01)G07C 1/20(2006.01) (54)发明名称 基于电力设备巡检的风险识别方法、 装置、 设备及介质 (57)摘要 本申请适用于电力监管技术领域， 尤其涉及 一种基于电力设备巡检的风险识别方法、 装置、 计算机设备及介质。 该方法根据从所有电力设备 的历史巡检记录中确定的目标巡检记录， 筛选出 与目标巡检记录中的巡检位置距离最近的K个电 力设备， 根据巡检时间点确定巡检序列， 按照巡 检序列在场地规划图中规划K+1个电力设备的巡 检路径， 得到规划巡检热力图， 将巡检人员对电 力设备的巡检 路径映射至场地规划图中， 得到实 际巡检热力图， 将实际巡检热力图与规划巡检热 力图进行差值处理， 对差值处理结果进行阈值化 处理， 筛选得到异常的差值点对应的电力设备的 历史巡检记录为具备风险的记录， 自动实现对巡 检记录的风险识别， 提高了对电力设备的巡检效 率和准确率。 权利要求书2页 说明书11页 附图5页 CN 115438945 A 2022.12.06 CN 115438945 A 1.一种基于电力设备巡检的风险识别方法， 其特 征在于， 所述 风险识别方法包括： 从所有电力设备的历史巡检记录 中确定任一电力设备对应的目标巡检记录， 根据 所述 目标巡检记录中的巡检位置， 从所有电力 设备中筛选出距离所述巡检位置最近的K个电力 设备； 获取所述目标巡检记录中的巡检时间点， 结合所述K个电力设备的历史巡检记录中的 巡检时间点， 确定K+1个电力设备的巡检序列； 按照所述巡检序列从场 地规划图中确定任一前后相邻的两个电力设备的位置， 并对所 述场地规划图中所述K+1个电力设备的巡检路径进行规划， 得到规划巡检热力图； 获取巡检人员对所述K+1个电力设备的巡检路径， 并将所述巡检路径映射至所述场地 规划图中， 得到实际巡检热力图； 将所述实际巡检热力图与 所述规划巡检热力图进行差值处理， 对差值处理结果进行阈 值化处理， 筛选得到异常的差值点， 确定所述异常的差值点对应的电力 设备的历史巡检记 录为具备风险的记录 。 2.根据权利要求1所述的基于电力设备巡检的风险识别方法， 其特征在于， 从所有电力 设备的历史巡检记录中确定任一电力设备对应的目标巡检记录包括： 将所有电力设备的历史巡检记录 中的每个记录项输入训练好的评价模型， 输出对应历 史巡检记录的评价 值； 针对任一电力设备的历史巡检记录， 在检测到对应的评价值大于评估阈值时， 确定所 述历史巡检记录为目标巡检记录 。 3.根据权利要求2所述的基于电力设备巡检的风险识别方法， 其特征在于， 在将所有电 力设备的历史巡检记录中的每个记录项输入训练好的评价模型， 输出对应历史巡检记录的 评价值之后， 还 包括： 针对任一电力设备的历史巡检记录， 在检测到对应的评价值小于或者等于所述评估阈 值时， 确定将所述历史巡检记录生成为异常记录， 所述异常记录用于在巡检人员处展示。 4.根据权利要求2所述的基于电力设备巡检的风险识别方法， 其特征在于， 获取巡检人 员对所述K+1个电力设备的巡检路径， 并将所述巡检路径映射至所述场地规划图中， 得到实 际巡检热力图包括： 获取巡检人员的巡检视频， 所述巡检视频为所述巡检人员在所述K+1个电力设备所在 区域进行巡检时被录制的包 含位置的视频； 将所述巡检视频的每一帧图像进行热力 叠加， 确定叠加后的热力图像为所述巡检人员 的巡检路径； 将所述巡检路径映射至所述场地 规划图中， 得到实际巡检热力图。 5.根据权利要求4所述的基于电力设备巡检的风险识别方法， 其特征在于， 将所述巡检 视频的每一帧图像进行热力叠加， 确定叠加后的热力图像为所述巡检人员的巡检路径包 括： 将所述巡检视频的每一帧图像分别 输入训练好的关键点提取模型， 得到对应帧图像中 的人员关键点； 按照每一帧图像的时间顺序， 对包含人员关键点的所有帧图像进行热力叠加， 得到叠 加后的热力图像， 确定所述叠加后的热力图像为所述巡检人员的巡检路径。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115438945 A 26.根据权利要求5所述的基于电力设备巡检的风险识别方法， 其特征在于， 所述关键点 提取模型包括关键点特征编 码器和关键点提取解码器， 所述关键点提取模 型的训练样本为 任意包含人员的图像， 以人员的位置对应像素点经高斯模糊后得到的热斑作为训练样本的 标签， 以均方误差损失作为所述关键点 提取模型的损失函数。 7.根据权利要求2至6任一项所述的基于电力设备巡检的风险识别方法， 其特征在于， 将所有电力设备的历史巡检记录中的每个记录项输入训练好的评价模型， 输出对应历史巡 检记录的评价 值包括： 针对任一历史巡检记录， 将所述历史巡检记录 中的设备运行参数项输入训练好的评价 模型， 输出对应的设备评价 值； 将所述历史巡检记录中的每个巡检位置及其对应的巡检时间点和总的巡检时长输入 训练好的评价模型， 输出对应的巡检评价 值； 计算所述设备评价值和所述巡检评价值的均值， 确定均值为所述历史巡检记录的评价 值。 8.一种基于电力设备巡检的风险识别装置， 其特 征在于， 所述 风险识别装置包括： 设备初筛模块， 用于从所有电力设备的历史巡检记录 中确定任一电力设备对应的目标 巡检记录， 根据所述 目标巡检记录中的巡检位置， 从所有电力设备中筛选出距离所述巡检 位置最近的K个电力设备； 序列确定模块， 用于获取所述目标巡检记录中的巡检时间点， 结合所述K个电力设备的 历史巡检记录中的巡检时间点， 确定K+1个电力设备的巡检序列； 规划热力模块， 用于按照所述巡检序列从场 地规划图中确定任一前后相邻的两个电力 设备的位置， 并对 所述场地规划图中所述K+1个电力设备的巡检路径进 行规划， 得到规划巡 检热力图； 实际热力模块， 用于获取巡检人员对所述K+1个电力设备的巡检路径， 并将所述巡检路 径映射至所述场地 规划图中， 得到实际巡检热力图； 风险确定模块， 用于将所述实 际巡检热力图与所述规划巡检热力图进行差值处理， 对 差值处理结果进行阈值化处理， 筛选得到异常的差值点， 确定所述异常的差值点对应的电 力设备的历史巡检记录为具 备风险的记录 。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 所述计算机设备包括处理器、 存储器以及存储在所述 存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现 如权利要求1至7任一项所述的基于电力设备巡检的风险识别方法。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7任一项 所述的基于电力设备巡检 的风险识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115438945 A 3