本公開涉及電力系統，具體涉及一種電力特種車輛的監測方法、裝置、車載終端及存儲介質。

背景技術：

1、近年來，國家電網持續加強電力特種車輛的配置和使用，以執行不停電作業、應急搶修、重大活動保電等日常業務和應急保供任務。隨著不停電檢修及施工作業、先復電后搶修等業務對電力特種車輛應用需求日益增多，加之極端天氣和自然災害頻發，需要電力特種車輛快速響應調度指揮。

2、發明人研究發現，目前電力特種車輛受制于配電網數智應急體系不夠完善，基本上都是監測到車輛哪一部分出問題就去檢修哪一部分，監測不全面，不能從根本上解決問題。

技術實現思路

1、為了解決相關技術中的問題，本公開實施例提供一種電力特種車輛的監測方法、裝置、車載終端及存儲介質。

2、第一方面，本公開實施例中提供了一種電力特種車輛的監測方法，包括：

3、獲取電力特種車輛的圖像監測數據、時間序列監測數據和文本監測數據；

4、通過預設的目標檢測模型對所述圖像監測數據進行圖像特征提取，得到圖像監測特征向量；

5、通過預設的異常檢測模型對所述時間序列監測數據進行數據特征提取，得到時間序列監測特征向量；

6、通過預設的數據異常識別規則對所述文本監測數據進行數據分析，得到異常識別結果；

7、將所述圖像監測特征向量作為交叉注意力機制中的q矩陣，將所述時間序列監測特征向量作為交叉注意力機制中的k矩陣和v矩陣，計算得到注意力信息；

8、將所述注意力信息輸入至預設的監測模型，執行所述監測模型，得到所述監測模型輸出的部分監測結果；

9、將所述部分監測結果和異常識別結果拼接在一起，得到融合監測結果。

10、在一種可能的實施方式中，所述方法還包括：

11、通過所述目標檢測模型對所述圖像監測特征向量進行圖像識別，得到目標圖像識別結果；

12、通過所述異常檢測模型對所述時間序列監測特征向量進行異常預測，確定所述時間序列監測數據中當前時刻的數據是否異常。

13、在一種可能的實施方式中，所述通過所述目標檢測模型對所述圖像監測特征向量進行圖像識別，得到目標圖像識別結果，包括：

14、通過第一目標檢測模型對所述圖像監測數據進行圖像識別，得到第一圖像識別結果；

15、通過第二目標檢測模型對所述圖像監測數據進行圖像識別，得到第二圖像識別結果；

16、若所述第一圖像識別結果和所述第二圖像識別結果一致，則確定所述目標圖像識別結果為所述第一圖像識別結果或所述第二圖像識別結果；

17、若所述第一圖像識別結果和所述第二圖像識別結果不一致，則繼續進行圖像識別，直至所述第一圖像識別結果和所述第二圖像識別結果一致，則確定所述目標圖像識別結果為所述第一圖像識別結果或所述第二圖像識別結果；或者直至圖像識別次數超過預定次數，則隨機選擇所述第一圖像識別結果或所述第二圖像識別結果為所述目標圖像識別結果。

18、在一種可能的實施方式中，所述通過預設的目標檢測模型對所述圖像監測數據進行圖像特征提取，得到圖像監測特征向量，包括：

19、獲取所述目標圖像識別結果對應的目標檢測模型提取的圖像監測特征向量。

20、在一種可能的實施方式中，所述獲取電力特種車輛的圖像監測數據、時間序列監測數據和文本監測數據，包括：

21、通過拍攝裝置獲取所述電力特種車輛的圖像監測數據；

22、通過傳感器獲取所述電力特種車輛的時間序列監測數據，所述時間序列監測數據包括環境監測時間序列數據、預定重要部件的指標監測時間序列數據；

23、通過北斗通信芯片獲取所述電力特種車輛的位置信息，通過底盤監測器件獲取所述電力特種車輛的車輛底盤信息，所述文本監測數據包括所述位置信息和所述車輛底盤信息。

24、在一種可能的實施方式中，所述方法還包括：

25、將所述融合監測結果輸入至預先設置的異常監測決策模型，執行所述異常監測決策模型，得到所述異常監測決策模型輸出的決策；

26、輸出所述決策，以便所述決策被執行。

27、第二方面，本公開實施例提供了一種電力特種車輛的監測裝置，包括：

28、數據獲取模塊，被配置為獲取電力特種車輛的圖像監測數據、時間序列監測數據和文本監測數據；

29、第一提取模塊，被配置為通過預設的目標檢測模型對所述圖像監測數據進行圖像特征提取，得到圖像監測特征向量；

30、第二提取模塊，被配置為通過預設的異常檢測模型對所述時間序列監測數據進行數據特征提取，得到時間序列監測特征向量；

31、數據分析模塊，被配置為通過預設的數據異常識別規則對所述文本監測數據進行數據分析，得到異常識別結果；

32、注意力模塊，被配置為將所述圖像監測特征向量作為交叉注意力機制中的q矩陣，將所述時間序列監測特征向量作為交叉注意力機制中的k矩陣和v矩陣，計算得到注意力信息；

33、監測模塊，被配置為將所述注意力信息輸入至預設的監測模型，執行所述監測模型，得到所述監測模型輸出的部分監測結果；

34、融合模塊，被配置為將所述部分監測結果和異常識別結果拼接在一起，得到融合監測結果。

35、在一種可能的實施方式中，所述裝置還包括：

36、圖像識別模塊，被配置為通過所述目標檢測模型對所述圖像監測特征向量進行圖像識別，得到目標圖像識別結果；

37、異常預測模塊，被配置為通過所述異常檢測模型對所述時間序列監測特征向量進行異常預測，確定所述時間序列監測數據中當前時刻的數據是否異常。

38、在一種可能的實施方式中，所述圖像識別模塊被配置為：

39、通過第一目標檢測模型對所述圖像監測數據進行圖像識別，得到第一圖像識別結果；

40、通過第二目標檢測模型對所述圖像監測數據進行圖像識別，得到第二圖像識別結果；

41、若所述第一圖像識別結果和所述第二圖像識別結果一致，則確定所述目標圖像識別結果為所述第一圖像識別結果或所述第二圖像識別結果；

42、若所述第一圖像識別結果和所述第二圖像識別結果不一致，則繼續進行圖像識別，直至所述第一圖像識別結果和所述第二圖像識別結果一致，則確定所述目標圖像識別結果為所述第一圖像識別結果或所述第二圖像識別結果；或者直至圖像識別次數超過預定次數，則隨機選擇所述第一圖像識別結果或所述第二圖像識別結果為所述目標圖像識別結果。

43、在一種可能的實施方式中，所述第一提取模塊被配置為：

44、獲取所述目標圖像識別結果對應的目標檢測模型提取的圖像監測特征向量。

45、在一種可能的實施方式中，所述數據獲取模塊被配置為：

46、通過拍攝裝置獲取所述電力特種車輛的圖像監測數據；

47、通過傳感器獲取所述電力特種車輛的時間序列監測數據，所述時間序列監測數據包括環境監測時間序列數據、預定重要部件的指標監測時間序列數據；

48、通過北斗通信芯片獲取所述電力特種車輛的位置信息，通過底盤監測器件獲取所述電力特種車輛的車輛底盤信息，所述文本監測數據包括所述位置信息和所述車輛底盤信息。

49、在一種可能的實施方式中，所述裝置還包括：

50、決策模塊，被配置為將所述融合監測結果輸入至預先設置的異常監測決策模型，執行所述異常監測決策模型，得到所述異常監測決策模型輸出的決策；

51、輸出模塊，被配置為輸出所述決策，以便所述決策被執行。

52、第三方面，本公開實施例提供了一種車載終端，包括存儲器和處理器，其中，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令被所述處理器執行以實現如第一方面中任一項所述的方法。

53、在一種可能的實施方式中，還包括：

54、配電安全加密單元，用于負責對配電業務數據進行加解密；

55、視頻安全加密單元，用于負責對所監控的視頻數據進行加解密；

56、北斗通信單元，用于負責電力特種車輛的位置信息、北斗短報文信息的通信；

57、遠程通信單元，用于負責所述車載終端與視頻監控平臺、物聯管理平臺之間的遠程通信。

58、第四方面，本公開實施例中提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機指令，該計算機指令被處理器執行時實現如第一方面中任一項所述的方法。

59、根據本公開實施例提供的技術方案，可以獲取電力特種車輛的圖像監測數據、時間序列監測數據和文本監測數據；通過預設的目標檢測模型對所述圖像監測數據進行圖像特征提取，得到圖像監測特征向量；通過預設的異常檢測模型對所述時間序列監測數據進行數據特征提取，得到時間序列監測特征向量；通過預設的數據異常識別規則對所述文本監測數據進行數據分析，得到異常識別結果；將所述圖像監測特征向量作為交叉注意力機制中的q矩陣，將所述時間序列監測特征向量作為交叉注意力機制中的k矩陣和v矩陣，計算得到注意力信息；將所述注意力信息輸入至監測模型，執行所述監測模型，得到所述監測模型輸出的部分監測結果；將所述部分監測結果和異常識別結果拼接在一起，得到融合監測結果；如此綜合電力特種車輛的圖像監測數據、時間序列監測數據和文本監測數據這三種不同模態的數據，處理得到融合監測結果，這樣監測結果更全面，以便基于該全面的監測結果從根本上解決問題。

60、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。