[发明专利]台区识别方法及系统、电子设备、存储介质在审
申请号: | 202210524073.5 | 申请日: | 2022-05-13 |
公开(公告)号: | CN114912526A | 公开(公告)日: | 2022-08-16 |
发明(设计)人: | 常洪山;何光;曾祥桉 | 申请(专利权)人: | 北京市腾河电子技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06Q50/06 |
代理公司: | 长沙智嵘专利代理事务所(普通合伙) 43211 | 代理人: | 颜汉华 |
地址: | 102299 北京市昌平区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 识别 方法 系统 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种台区识别方法,其特征在于,包括以下内容:
获取待识别户表和台区内所有已识别节点的电压数据序列;
设置滑动窗口,所述滑动窗口包括等宽的左侧数据区和右侧数据区;
分别利用滑动窗口在待识别户表和所有已识别节点的电压数据序列中滑动,每滑动一次则计算左侧数据区内的电压曲线与右侧数据区内的电压曲线之间的相关性特征值,从而得到待识别户表和所有已识别节点的相关性特征值序列;
基于相关性特征值序列获得相关性特征值变化值序列,并从相关性特征值变化值序列中选出多个极大值点作为高辨识度特征值,以构建高辨识度特征值序列;
将待识别户表的高辨识度特征值序列与所有已识别节点的高辨识度特征值序列进行特征点匹配,并根据特征点匹配结果识别出待识别户表的户变关系或拓扑关系。
2.如权利要求1所述的台区识别方法,其特征在于,所述相关性特征值为皮尔逊系数或者斯皮尔曼系数。
3.如权利要求1所述的台区识别方法,其特征在于,所述基于相关性特征值序列获得相关性特征值变化值序列的过程具体为:
将相关性特征值序列中后一点的相关性特征值减去前一点的相关性特征值,从而得到相关性特征值变化值,逐一相减,得到相关性特征值变化值序列。
4.如权利要求1所述的台区识别方法,其特征在于,当两个特征点在高辨识度特征值序列中的位置和高辨识度特征值均匹配时,则判定两个特征点匹配成功,当两个高辨识度特征值序列中匹配成功的特征点数量达到预设阈值时,则判定待识别户表与已识别节点匹配成功。
5.如权利要求4所述的台区识别方法,其特征在于,若已识别节点选用户表,从中筛选出特征点匹配数量最多的已识别户表作为最佳匹配户表,则待识别户表与最佳匹配户表具有相同的户变关系。
6.如权利要求5所述的台区识别方法,其特征在于,若最佳匹配户表的数量为多个时,筛选出高辨识度特征值更接近的户表作为最终的最佳匹配户表。
7.如权利要求4所述的台区识别方法,其特征在于,若已识别节点选用分支单元,从中筛选出特征点匹配数量最多的已识别分支单元作为最佳匹配分支单元,则待识别户表归属在最佳匹配分支单元下。
8.一种台区识别系统,其特征在于,包括:
数据采集模块,用于获取待识别户表和台区内所有已识别节点的电压数据序列;
窗口设置模块,用于设置滑动窗口,所述滑动窗口包括等宽的左侧数据区和右侧数据区;
第一序列构建模块,用于分别利用滑动窗口在待识别户表和所有已识别节点的电压数据序列中滑动,每滑动一次则计算左侧数据区内的电压曲线与右侧数据区内的电压曲线之间的相关性特征值,从而得到待识别户表和所有已识别节点的相关性特征值序列;
第二序列构建模块,用于基于相关性特征值序列获得相关性特征值变化值序列,并从相关性特征值变化值序列中选出多个极大值点作为高辨识度特征值,以构建高辨识度特征值序列;
识别模块,用于将待识别户表的高辨识度特征值序列与所有已识别节点的高辨识度特征值序列进行特征点匹配,并根据特征点匹配结果识别出待识别户表的户变关系或拓扑关系。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序,用于执行如权利要求1~7任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读取的存储介质,用于存储进行台区识别的计算机程序,其特征在于,所述计算机程序在计算机上运行时执行如权利要求1~7任一项所述的方法的步骤。
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