潘旭輝,岑正軍,陳成,楊成,文蕾
(1.南方電網數字電網研究院有限公司,廣東廣州 510000;2.貴州電網公司雷山供電局,貴州凱里 557199)
隨著電網建設規(guī)模的不斷增大,電網現場作業(yè)難度越來越大,需要結合遠程視覺重構技術,進行電網現場作業(yè)的可穿戴設備設計,構建電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端接口模型,結合視景仿真和虛擬現實重構技術,進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端檢測,提高電網現場作業(yè)智能性,通過設計電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端,結合遠程控制模型,進行電網現場作業(yè)智能控制和視景重建,在遠程控制系統引導下,實現電網現場作業(yè)優(yōu)化,研究電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計方法受到人們的極大重視[1]。
對電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計是建立在對電網現場作業(yè)的虛擬現實仿真和AR視景重構基礎上,結合視覺圖像分析方法,進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端控制,提高電網現場作業(yè)的智能化水平[2],可穿戴技術于20世紀60年代出現,起初由美國的麻省理工學院的實驗室提出,作為一種新型的科學技術,其將傳感技術、多媒體技術與無線通信技術等嵌入到人們穿戴的衣物中,目的是發(fā)明創(chuàng)造可以直接穿在身上或是嵌入用戶的衣物、配件的小設備,具有可移動性、使用操作簡便、負荷量低和無線數據傳輸等優(yōu)勢。傳統方法中,對電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計方法主要有模糊控制方法和VIX總線控制方法,結合電網輸出總線結構模型,進行電網現場作業(yè)的穩(wěn)定性控制和遠程集成控制設計,提高電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的智能性。文獻[3]中提出基于離散控制的電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計方法,采用邏輯ADSP-BF537 作為核心處理器,進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的指令讀寫,實現電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計,但該系統的穩(wěn)定性不好。文獻[4]中提出可編程邏輯控制的電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計方法,通過FPGA 嵌入式控制,實現電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計,但該方法設計的電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計穩(wěn)定性不好,抗干擾能力不強[5]。
針對上述問題,本文提出基于AR技術的電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計方法,展示了本文方法在提高電網現場作業(yè)智能移動終端穩(wěn)定性方面的優(yōu)越性能。
本文設計的電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端主要包括硬件設計和軟件設計兩大部分,結合視覺圖像分析方法,進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的視景重構,結合虛擬現實重建方法[6],進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設備分析,通過模糊度特征分析方法,進行電網現場作業(yè)智能設備檢測和AR視景重構,設計可穿戴移動終端的人機交互接口,通過人機交互控制,采用DSP和邏輯PLC進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的總線模塊設計[7]。采用ISA/EISA/Micro Channel 擴充總線進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的指令加載,構建電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的總體結構如圖1所示。
根據圖1的總體設計構架分析,建立電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端系統的總體結構模型,采用AR技術進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的視覺信息處理,在控制信息處理模塊中進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的邏輯控制和特征采樣,對電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的自動控制算法采用ZigBee網絡結構模型[8],通過上、下機位兩部分進行聯合控制。采用Multigen Creator3.2構建電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的存儲器系統(包括SDRAM、FLASH、NorFLASH 等),實現對控制指令加載和虛擬現實增強控制,得到系統的開發(fā)環(huán)境結構如圖2所示。
圖1 電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的總體結構
圖2 電網現場作業(yè)智能移動終端的開發(fā)環(huán)境
在上述進行了移動終端的總體設計構架基礎上,進行系統的功能模塊分析,用Creator 的Terrain 菜單進行程序加載。采用中央處理器模塊進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端系統的人機交互和視覺緩存控制,在模糊控制處理器中,通過交叉編譯,進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的程序加載。在集成程序處理器中,進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的輸出指令控制[9],采用AR 技術進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的視覺信息處理,采用具有邏輯讀寫功能的低功耗EMC芯片作為電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的嵌入式控制芯片,從EMC 單片機中進行程序引入,得到設備的功能結構模塊構成如圖3所示。
圖3 系統的功能結構模塊構成
采用AR 技術進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的視覺信息處理,結合視景重構技術進行電網現場作業(yè)的視景三維重建,采用分塊特征匹配技術進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景重組[10],得到電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景的灰度像素為:
其中,q 為邊界參數,λ為視覺場景A 的范圍為灰度像素均值。建立電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景重構模型,根據圖像特征分布性進行AR 重建,得到可穿戴移動終端視覺信息重組的輸出特征值,進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景融合[11],得到輸出特征點為K(x0,y0),以K(x0,y0)為中心,得到電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺特征分布為:
對電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景進行顯著度特征分離,得到子空間分布集為:
其中,r0代表目標數據集中的初檢測節(jié)點數量,r1代表目標數據集中的終止檢測節(jié)點數量,i1代表目標的終止檢測位置,i0代表目標的起始檢測位置。通過穿戴移動終端視覺場景融合結果,采用AR 技術進行信息重構,生成一個Open Flight格式的文件,可得到高分辨的現場作業(yè)視景圖像:
建立電網現場作業(yè)的視景融合模型,通過批處理模塊(Batch)進行特征匹配,得到電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺重構的線性函數為:
電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端高分辨信息重構輸出描述為一個虛擬視景三維重構模型,得到輪廓大小為M×N,根據上述分析,進行電網現場作業(yè)視景重建,根據重建結果進行終端設計。
通過可穿戴設備,實現移動終端的指令加載和遠程控制,根據電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景進行特征分區(qū)處理,對提取的電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景信息采用卷積變換的方法進行特征定位,得到電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景RGB特征分解結果,采用高分辨率殘差分解的方法,計算原圖像的視覺場景模板匹配函數:
設J(x)t(x)為電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景特征分量的模糊度,進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景RGB-D圖像分離,得到電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景融合參量為:
式中,L為檢測候選區(qū)域面積,L=1,2,…,R。建立電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺特征融合模型,將低分辨率圖像進行三維重構,得到電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景重構相似度函數為:
通過電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景RGB分解,獲得虛擬三維視景特征量,基于AR 技術得到電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的視景重構結果為:
基于重疊塊檢測和模板匹配,進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺重構,根據視景重構結果,進行移動終端輸出控制。
采用人機交互接口設計進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的輸出接口數據和面向對象性設計,采用ISA/EISA 擴充總線技術進行總線調度,采用4 路聯合Cache 進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計的中斷復位,得到硬件模塊如圖4所示。
圖4 硬件模塊設計
電網現場作業(yè)的實驗現場及終端設備的實物圖如圖5所示。
圖5 實驗場景
根據上述實驗場景描述,進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的穩(wěn)定性測試,得到不同的閾值參數下的穩(wěn)定性分布直方圖如圖6所示。
圖6 性能測試
分析上述仿真結果得知,采用本文方法進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計,系統的輸出穩(wěn)定性較好,測試電網現場作業(yè)的效率,得到結果見表1,分析表1得知,通過電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端控制,提高了電網現場作業(yè)的效率。
表1 執(zhí)行效率測試
進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端檢測,提高電網現場作業(yè)智能性,本文提出基于AR技術的電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端設計方法,設計可穿戴移動終端的人機交互接口,通過人機交互控制,采用DSP和邏輯PLC進行電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端的總線模塊設計,建立電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端視覺場景圖像分析模型,根據視景場景的特征分布性進行AR 重建,實現系統的硬件設計。分析得知,設計的電網現場作業(yè)智能可穿戴移動終端輸出穩(wěn)定性較好,提高了電網現場作業(yè)的執(zhí)行效率。