[发明专利]一种基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法

权利要求书

1.一种基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法，其特征在于：

步骤1：无人设备采集电力灾情现场数据，并将灾情数据发送至语音平台；语音平台将无人设备获取的灾情现场数据生成灾情巡检排查表；

步骤2：语音平台对步骤1所述的排查表采取循环检查，确定将排查表中的巡检记录发送至对应巡检人员；根据预先建立的巡检记录中的数据编码与中文语音的映射表，将该项巡检记录转化为中文语音，并发送至对应巡检人员；

步骤3：语音平台接收巡检人员反馈的语音信息，并利用神经网络模型将反馈的语音信息转换成结构化数据，具体方法为：

(1)将语音信号进行采样后划分为多个帧序列；并将第k帧f_k作频域变换，得到第k帧的频域表达F_k(n)，其中n表示频域自变量，0≤n≤N；

计算加窗口后信号的能量谱如下：

其中窗口为

其中，N表示每一帧中采样点的总数；

(2)将能量谱G(m)输入神经网络模型中，从而得到结构化数据；其中神经网络模型的激励函数为：

参数μ为控制参数。

2.根据权利要求1所述的基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法，其特征在于，所述无人设备包括移动智能设备和固定采集器设备，所述移动智能设备包括无人机、卫星，所述固定采集器设备包括摄像机、温度传感器、烟雾传感器。

3.根据权利要求2所述的基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法，其特征在于，步骤1中，所述语音平台将来自无人设备获取的原始数据转化为包含定位信息、灾情信息的现场数据，并通过语音转换模块及方法将上述现场数据转化为语音信息，通过语音平台搜索并呼叫相关的现场巡检人员，接通后将语音信息发布给巡检人员。

4.根据权利要求2所述的基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法，其特征在于，步骤1中，每台无人设备回传的数据分为三类：设备标识数据、地理信息数据、现场业务数据；

所述设备标识数据对每一台设备是唯一的，通过设备标识数据可以唯一确定数据的来源；设备标识数据的作用是协助提供地理位置信息；

所述地理信息数据用于对灾情发生地点进行概略定位，以便通知当地现场巡检人员，对于移动智能设备，其设备本身安装有定位模块，可提供与设备、时间相关的地理信息数据，即定位信息；对于固定采集器设备，有些设备不含有定位模块，但可根据安装时的记录和每台设备的设备标识数据确定该设备所在的位置；

所述现场业务数据用于描述现场灾情的现实情况，为判别灾情的严重程度提供依据；另外，现场业务数据还用于做出是否需要进一步采取人工措施、采取何种措施的判断。

5.根据权利要求4所述的基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法，其特征在于，所述现场业务数据包括现场图像、温度数据、电压电流数据。

6.根据权利要求5所述的基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法，其特征在于，语音平台通过对现场业务数据做出分析，获得灾情的定位信息，由地理经纬度或其它可用坐标表示；获得灾情的严重程度，用数字分级表示；获得灾情的描述，用标签词组表示，词组包括若干标签，每个标签表示灾情的某种性质，既可以是电网设备自身故障的原因，也可以是外在因素；语音平台根据灾情的严重程度、描述确定需采取的措施，生成灾情巡检排查记录，由灾情事件的描述、严重程度、影响范围、拟采取的措施组成，并将排查记录写入语音平台的排查表。

7.根据权利要求1所述的基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法，其特征在于，步骤2中，对排查表采取循环检查时，当排查表不为空时，依灾情的发生时间依次检查记录。