一种GIS的刀闸位置检测方法、装置、设备及介质与流程

一种gis的刀闸位置检测方法、装置、设备及介质
技术领域
1.本发明涉及gis刀闸技术领域，尤其涉及一种gis的刀闸位置检测方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.gis(gas insulated switchgear)是气体绝缘全封闭组合电器的英文简称。gis由断路器、隔离开关、接地开关、互感器、避雷器、母线、连接件和出线终端等组成，这些设备或部件全部封闭在金属接地的外壳中，并在其内部充有一定压力的sf6绝缘气体，故也称sf6全封闭组合电器。
3.虽然gis是运行可靠性高、维护工作量少、检修周期长的高压电气设备，其故障率也只有常规设备的20％～40％，但是gis也有其固有的缺点，在操作过程中gis刀闸由于刀闸动静触头的封闭隐藏特性，很难判别刀闸的实际位置，当前一般采用传统的辅助开关接点或人工观察刀闸拐臂位置或指示判断刀闸位置。
4.在“一键顺控”的智能化操作应用上，部分运用图像识别gis刀闸现场指示判别分合位置，也有在刀闸拐臂或传动机构上增加姿态传感器来辅助远程判别刀闸位置，但是若因刀闸拐臂断裂等原因，造成刀闸位置错误判断，则会导致操作人员带接地刀闸送电、带电合接接地刀闸等恶性误操作事件，直接影响人身设备安全。


技术实现要素：

5.为解决上述现有技术中的问题，本发明提供了一种gis的刀闸位置检测方法、装置、设备及介质，能够准确地判断gis的刀闸是否分合闸到位以及刀闸的分合闸状态，解决刀闸内部开关触头分合状态无法直观判断的问题，帮助实现刀闸状态的确认，保障了电力设备的安全。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种gis的刀闸位置检测方法，该刀闸位置检测方法包括：
7.采集位于gis内部的刀闸的点云数据；
8.通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型；
9.根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和所述第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果。
10.可选的，所述刀闸位置检测方法还包括：
11.采集位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的图片；
12.通过可见光目标检测算法，确定第二检测结果；
13.根据第一检测结果和第二检测结果，确定gis的刀闸状态。
14.可选的，所述刀闸位置检测方法还包括：获取刀闸正常分合闸的第一点云标准模型；
15.所述获取刀闸正常分合闸的第一点云标准模型，包括：
16.收集刀闸的历史点云数据；
17.对收集到历史点云数据进行标注；
18.将标注好的历史点云数据按照设定比例划分成训练集、验证集和测试集；
19.通过所述训练集和所述验证集训练三维目标检测算法；
20.训练完成后，通过所述测试集检测三维目标检测算法的训练效果；
21.若训练效果达到要求，则得到基于三维目标检测算法的第一点云标准模型。
22.可选的，所述采集位于gis内部的刀闸的点云数据，包括：
23.当刀闸的操作控制回路接通时，开始按照预设频率采集gis内部的刀闸的点云数据；
24.当刀闸的操作控制回路断开，并经预设时间后，停止采集gis内部的刀闸的点云数据。
25.可选的，根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和所述第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果，包括：
26.若所述第二点云模型的模型特征与所述第一点云标准模型的模型特征相吻合，则确定第一检测结果；
27.若所述第二点云模型的模型特征与所述第一点云标准模型的模型特征不吻合，则表明刀闸分合闸不到位，并发送告警信号。
28.可选的，所述根据第一检测结果和第二检测结果，确定gis的刀闸状态包括：
29.若所述第一检测结果中的刀闸状态和所述第二检测结果中的刀闸状态都是分闸，则表明gis的刀闸状态是分闸；
30.若所述第一检测结果中的刀闸状态和所述第二检测结果中的刀闸状态都是合闸，则表明gis的刀闸状态是合闸；
31.若所述第一检测结果中的刀闸状态和所述第二检测结果中的刀闸状态不一致，则表明gis的刀闸状态异常。
32.第二方面，本发明实施例提供了一种gis的刀闸位置检测装置，其特征在于，该刀闸位置检测装置包括：第一采集模块、通讯模块、第一数据处理模块和第一检测结果确定模块；
33.所述第一采集模块位于gis内部，用于采集位于gis内部的刀闸的点云数据；
34.所述通讯模块位于gis外部，与所述第一采集模块、所述第一数据处理模块连接，用于将所述第一采集模块采集到的点云数据传输到所述第一数据处理模块；
35.所述第一数据处理模块，用于通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型；
36.第一检测结果确定模块，用于根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和所述第二成点云模型的吻合度，确定第一检测结果。
37.可选的，所述第一采集模块包括激光雷达，所述激光雷达通过法兰固定在gis的内部，用于采集gis的刀闸的点云数据。
38.第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
39.一个或多个处理器；
40.存储装置，用于存储一个或多个程序，
41.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器能够实现本发明任一实施例所述的gis的刀闸位置判别方法。
42.第四方面，本技术实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任一实施例所述的gis的刀闸位置判别方法。
43.本发明实施例的技术方案，通过采集位于gis内部的刀闸的点云数据；通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型；根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和所述第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果。通过采用上述技术方案，解决了刀闸内部开关触头分合状态无法直观判断的问题，提高了刀闸位置检测的准确性、保障了电力设备的安全。
44.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
45.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
46.图1为本发明实施例提供的一种gis的刀闸位置检测方法的流程图；
47.图2为本发明实施例提供的另一种gis的刀闸位置检测方法的流程图；
48.图3为本发明实施例提供的一种gis的刀闸位置检测装置的结构图；
49.图4是本技术实施例三中的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
50.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
51.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
52.实施例一
53.图1为本发明实施例提供的一种gis的刀闸位置检测方法的流程图，本实施例的刀闸位置检测方法适用于自动识别gis内部的刀闸状态的情况，该刀闸位置检测方法可以由一种gis的刀闸位置检测装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件实现，并具体配置在
电子设备中。
54.参考图1，该刀闸位置检测方法，包括：
55.s110、采集位于gis内部的刀闸的点云数据。
56.其中，采集位于gis内部的刀闸的点云数据的设备可以是激光雷达，该激光雷达可以通过法兰固定在gis的罐体内部,激光雷达可以在无光线的密闭空间内工作。
57.具体的，当刀闸的操作控制回路接通时，激光雷达开始按照预设频率,例如每秒10-60次，采集gis内部的刀闸的点云数据，当刀闸的操作控制回路断开，并经预设时间后，激光雷达停止采集gis内部的刀闸的点云数据。
58.需要说明的是，本发明实施例对预设频率、预设时间的大小不作限定，本领域技术人员可根据需求自行设置。
59.s120、通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型。
60.其中，三维目标检测算法可以是pointpillars算法。
61.s130、根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果。
62.具体的，根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果，包括：若所述第二点云模型的模型特征与所述第一点云标准模型的模型特征相吻合，则确定第一检测结果，若所述第二点云模型的模型特征与所述第一点云标准模型的模型特征不吻合，则表明刀闸分合闸不到位，并发送告警信号。其中，第一检测结果包括：刀闸分合闸到位的结论以及刀闸到位后的刀闸状态，刀闸状态包括分闸、合闸。
63.本发明实施例通过刀闸分合闸的第二成点云模型的特征判断分合闸是否到位，能准确判断刀闸触头的位置是否到位，提高了电力设备的安全性，保障了电网系统供电的连续性。
64.在一个可选实施例中，刀闸位置检测方法还包括：获取刀闸正常分合闸的第一点云标准模型。而获取刀闸正常分合闸的第一点云标准模型，则包括：收集刀闸的历史点云数据；对收集到历史点云数据进行标注，将标注好的历史点云数据按照设定比例划分成训练集、验证集和测试集，通过训练集和验证集训练三维目标检测算法，训练完成后，通过测试集检测三维目标检测算法的训练效果，若训练效果达到要求，则得到基于三维目标检测算法的第一点云标准模型。
65.示例性的，收集刀闸的历史激光点云数据，该历史激光点云数据包含有gis刀闸分闸、刀闸合闸两种正常状态以及刀闸拐臂传动机构断裂、脱落等异常状态，人工使用三维目标检测算法标注软件(例如point-cloud-annotation-tool)对激光点云数据进行标注，标注的内容包含刀闸本体以及刀闸状态(分闸、合闸、异常)，然后将标注信息导出为kitti格式，接着将标注好的历史激光点云数据及其对应的标注信息文件按照预设比例(例如预设比例为8:1:1)划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集和验证集训练pointpillars算法，训练完成后使用测试集检测pointpillars算法的训练效果，可以使用3d ap和3d map指标，即单类别平均精度和所有类别平均精度，若这两个指标均大于0.7，即认为pointpillars算法训练好了，可以使用，否则继续调整训练参数，继续训练。
66.本发明实施例的技术方案，通过采集位于gis内部的刀闸的点云数据；通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型；根据刀闸正常分合闸的第一点云标
准模型和第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果。通过采用上述技术方案，解决了刀闸内部开关触头分合状态无法直观判断的问题，提高了刀闸位置检测的准确性、保障了电力设备的安全。
67.实施例二
68.图2为本发明实施例提供的另一种gis的刀闸位置检测方法的流程图，本发明实施例是在上述实施例的基础上增加了对位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的检测。如图2所示，本发明实施例提供的另一种刀闸位置检测方法包括：
69.需要说明的是，位于gis内部的刀闸的分合闸与位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的变化是同步的，正常情况下，若位于gis内部的刀闸处于合闸状态，则位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置也处于合闸指示处。若刀闸拐臂传动机构出现断裂等情况，就会出现gis内部的刀闸的分合闸与位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的变化不同步的情况。因此，为进一步提高gis刀闸位置检测的准确性，本实施例增加了对位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的检测性，并得到第二检测结果，最后根据第二检结果和第一检测结果的比对，得到更加准确的刀闸位置检测结果。
70.参考图2，该刀闸位置检测方法，包括：
71.s210、采集位于gis内部的刀闸的点云数据。
72.其中，采集位于gis内部的刀闸的点云数据的设备可以是激光雷达，该激光雷达可以通过法兰固定在gis的罐体内部,激光雷达可以在无光线的密闭空间内工作。
73.具体的，当刀闸的操作控制回路接通时，激光雷达开始按照预设频率采集gis内部的刀闸的点云数据，当刀闸的操作控制回路断开，并经预设时间后，激光雷达停止采集gis内部的刀闸的点云数据。
74.需要说明的是，本发明实施例对预设频率、预设时间的大小不作限定，本领域技术人员可根据需求自行设置。
75.s220、通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型。
76.其中，三维目标检测算法可以是pointpillars算法。
77.s230、根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果。
78.具体的，根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果，包括：若所述第二点云模型的模型特征与所述第一点云标准模型的模型特征相吻合，则确定第一检测结果，若所述第二点云模型的模型特征与所述第一点云标准模型的模型特征不吻合，则表明刀闸分合闸不到位，并发送告警信号。其中，第一检测结果包括：刀闸分合闸到位的结论以及刀闸到位后的刀闸状态，刀闸状态包括分闸、合闸。
79.本发明实施例通过刀闸分合闸的第二成点云模型的特征判断分合闸是否到位，能准确判断刀闸触头的位置是否到位，提高了电力设备的安全性，保障了电网系统供电的连续性。
80.在一个可选实施例中，刀闸位置检测方法还包括：获取刀闸正常分合闸的第一点云标准模型。而获取刀闸正常分合闸的第一点云标准模型，则包括：收集刀闸的历史点云数据；对收集到历史点云数据进行标注，将标注好的历史点云数据按照设定比例划分成训练
集、验证集和测试集，通过训练集和验证集训练三维目标检测算法，训练完成后，通过测试集检测三维目标检测算法的训练效果，若训练效果达到要求，则得到基于三维目标检测算法的第一点云标准模型。
81.示例性的，收集刀闸的历史激光点云数据，该历史激光点云数据包含有gis刀闸分闸、刀闸合闸两种正常状态以及刀闸拐臂传动机构断裂、脱落等异常状态，人工使用三维目标检测算法标注软件(例如point-cloud-annotation-tool)对激光点云数据进行标注，标注的内容包含刀闸本体以及刀闸状态(分闸、合闸、异常)，然后将标注信息导出为kitti格式，接着将标注好的历史激光点云数据及其对应的标注信息文件按照预设比例(例如预设比例为8:1:1)划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集和验证集训练pointpillars算法，训练完成后使用测试集检测pointpillars算法的训练效果，可以使用3d ap和3d map指标，即单类别平均精度和所有类别平均精度，若这两个指标均大于0.7，即认为pointpillars算法训练好了，可以使用，否则继续调整训练参数，继续训练。
82.s240、采集位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的图片。
83.其中，采集位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的图片的设备可以是图片拍摄仪器，例如固定式摄像头、带有摄像头的机器人或是带有摄像头的无人机等。
84.s250、通过可见光目标检测算法，确定第二检测结果。
85.其中，可见光目标检测算法可以是yolo v5算法，也可以是卷积神经网络识别算法。第二检测结果指的是刀闸分合闸指示牌所指示的刀闸状态，刀闸状态包括：合闸、分闸。
86.具体的，将采集到的位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的图片输入到基于可见光目标检测算法的模型中，输出第二检测结果，其中，该模型是经历史样本训练得到的，且满足训练效果。
87.s260、根据第一检测结果和第二检测结果，确定gis的刀闸状态。
88.具体的，根据第一检测结果和第二检测结果，确定gis的刀闸状态，包括：若第一检测结果中的刀闸状态和第二检测结果中的刀闸状态都是分闸，则表明gis的刀闸状态是分闸，若第一检测结果中的刀闸状态和第二检测结果中的刀闸状态都是合闸，则表明gis的刀闸状态是合闸，若第一检测结果中的刀闸状态和第二检测结果中的刀闸状态不一致，则表明gis的刀闸状态异常。
89.本发明实施例的技术方案，通过采集位于gis内部的刀闸的点云数据；通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型；根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果；采集位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的图片；通过可见光目标检测算法，确定第二检测结果；根据第一检测结果和第二检测结果，确定gis的刀闸状态。通过采用上述技术方案，解决了刀闸内部开关触头分合状态无法直观判断的问题，进一步提高了刀闸位置检测的准确性、保障了电力设备的安全。
90.实施例三
91.图3为本发明实施例提供的一种gis的刀闸位置检测装置的结构图。该装置可以由软件和/或硬件实现，并具体配置在电子设备中。如图3所示，该刀闸位置检测装置包括：第一采集模块310、通讯模块320、第一数据处理模块330和第一检测结果确定模块340。
92.其中，第一采集模块310位于gis内部，用于采集位于gis内部的刀闸的点云数据。
93.其中，第一采集模块310包括激光雷达，激光雷达通过法兰固定在gis的内部，用于采集gis的刀闸的点云数据。
94.通讯模块320位于gis外部，与第一采集模块310、第一数据处理模块330连接，用于将第一采集模块310采集到的点云数据传输到第一数据处理模块330。
95.第一数据处理模块330，用于通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型。
96.第一检测结果确定模块340，用于根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和第二成点云模型，确定第一检测结果。
97.本发明实施例的技术方案，通过采集位于gis内部的刀闸的点云数据；通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型；根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果。通过采用上述技术方案，解决了刀闸内部开关触头分合状态无法直观判断的问题，提高了刀闸位置检测的准确性、保障了电力设备的安全。
98.在一个可选实施例中，刀闸位置检测装置还包括：第二采集模块，第二数据处理模块和第二检测结果确定模块
99.具体的，第二采集模块位于gis外部，用于采集位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的图片。
100.其中，第二采集模块可以是图片拍摄仪器，例如固定式摄像头、带有摄像头的机器人或是带有摄像头的无人机等。
101.具体的，第二数据处理模块，用于通过可见光目标检测算法，确定第二检测结果。
102.其中，可见光目标检测算法可以是yolo v5算法，也可以是卷积神经网络识别算法。
103.具体的，第二检测结果确定模块，用于根据第一检测结果和第二检测结果，确定gis的刀闸状态。
104.上述gis的刀闸位置检测装置可执行本发明任一实施例所提供的gis的刀闸位置检测方法，具备执行gis的刀闸位置检测方法相应的功能模块和有益效果。
105.实施例四
106.图4是用来实现本技术实施例的一种电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本技术的实现。
107.如图4所示，电子设备400包括处理器401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(ram)403中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram403中，还可存储电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理器401、rom402以及ram403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。
108.电子设备400中的多个部件连接至i/o接口405，包括：输入单元404，例如键盘、鼠标等；输出单元407，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元408，例如磁盘、光盘等。
109.处理器401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器401的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器401执行上文所描述的各个方法和处理，例如gis的刀闸位置检测方法。例如，在一些实施例中，gis的刀闸位置检测方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元408。当计算机程序加载到ram403并由处理器401执行时，可以执行上文描述的gis的刀闸位置检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器401可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行gis的刀闸位置检测方法。
110.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
111.用于实施本技术的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
112.在本技术的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
113.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
114.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据
服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
115.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
116.人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术及机器学习/深度学习技术、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
117.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本技术中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本技术提供的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
118.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

技术特征：
1.一种gis的刀闸位置检测方法，其特征在于，所述刀闸位置检测方法包括：采集位于gis内部的刀闸的点云数据；通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型；根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和所述第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果。2.根据权利要求1所述的gis的刀闸位置检测方法，其特征在于，所述刀闸位置检测方法还包括：采集位于gis外部的刀闸拐臂传动机构在刀闸分合闸指示牌的位置的图片；通过可见光目标检测算法，确定第二检测结果；根据第一检测结果和第二检测结果，确定gis的刀闸状态。3.根据权利要求2所述的gis的刀闸位置检测方法，其特征在于，所述刀闸位置检测方法还包括：获取刀闸正常分合闸的第一点云标准模型；所述获取刀闸正常分合闸的第一点云标准模型，包括：收集刀闸的历史点云数据；对收集到历史点云数据进行标注；将标注好的历史点云数据按照设定比例划分成训练集、验证集和测试集；通过所述训练集和所述验证集训练三维目标检测算法；训练完成后，通过所述测试集检测三维目标检测算法的训练效果；若训练效果达到要求，则得到基于三维目标检测算法的第一点云标准模型。4.根据权利要求1所述的gis的刀闸位置检测方法，其特征在于，所述采集位于gis内部的刀闸的点云数据，包括：当刀闸的操作控制回路接通时，开始按照预设频率采集gis内部的刀闸的点云数据；当刀闸的操作控制回路断开，并经预设时间后，停止采集gis内部的刀闸的点云数据。5.根据权利要求3所述的gis的刀闸位置检测方法，其特征在于，根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和所述第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果，包括：若所述第二点云模型的模型特征与所述第一点云标准模型的模型特征相吻合，则确定第一检测结果；若所述第二点云模型的模型特征与所述第一点云标准模型的模型特征不吻合，则表明刀闸分合闸不到位，并发送告警信号。6.根据权利要求5所述的gis的刀闸位置检测方法，其特征在于，所述根据第一检测结果和第二检测结果，确定gis的刀闸状态包括：若所述第一检测结果中的刀闸状态和所述第二检测结果中的刀闸状态都是分闸，则表明gis的刀闸状态是分闸；若所述第一检测结果中的刀闸状态和所述第二检测结果中的刀闸状态都是合闸，则表明gis的刀闸状态是合闸；若所述第一检测结果中的刀闸状态和所述第二检测结果中的刀闸状态不一致，则表明gis的刀闸状态异常。7.一种gis的刀闸位置检测装置，其特征在于，包括：第一采集模块、通讯模块、第一数据处理模块和第一检测结果确定模块；
所述第一采集模块位于gis内部，用于采集位于gis内部的刀闸的点云数据；所述通讯模块位于gis外部，与所述第一采集模块、所述第一数据处理模块连接，用于将所述第一采集模块采集到的点云数据传输到所述第一数据处理模块；所述第一数据处理模块，用于通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型；第一检测结果确定模块，用于根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和所述第二成点云模型的吻合度，确定第一检测结果。8.根据权利要求7所述的gis的刀闸位置检测装置，其特征在于，所述第一采集模块包括激光雷达，所述激光雷达通过法兰固定在gis的内部，用于采集gis的刀闸的点云数据。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的gis的刀闸位置判别方法。10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的gis的刀闸位置判别方法。

技术总结
本发明公开了一种GIS的刀闸位置检测方法、装置、设备及介质。所述刀闸位置检测方法包括：采集位于GIS内部的刀闸的点云数据；通过三维目标检测算法将采集到的点云数据解算成第二点云模型；根据刀闸正常分合闸的第一点云标准模型和所述第二成点云模型的吻合度确定第一检测结果。本发明提供的刀闸位置检测方法能够解决GIS刀闸内部开关触头分合状态无法直观判断的问题，提高刀闸位置检测的准确性，保障电力设备的安全。电力设备的安全。电力设备的安全。


技术研发人员：温振兴 周胤宇 王永宏 刘水 钟鑫 陈奕戈 王磊 李冲 钟国超 刘嘉琳 许志斌
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司惠州供电局
技术研发日：2023.02.28
技术公布日：2023/8/9