# Bkl.Inspection

**Repository Path**: apant/Bkl.Inspection

## Basic Information

- **Project Name**: Bkl.Inspection
- **Description**: 这个代码仓库看起来是一个围绕电力设施巡检展开的 Web 应用系统，基于.NET 技术栈构建，集成了多种数据存储、缓存及设备交互能力，主要用于电力设备的巡检管理、缺陷检测与分析、报告生成等业务场景。以下从结构、技术栈、核心功能模块等方面进行分析
- **Primary Language**: C#
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-01
- **Last Updated**: 2025-11-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

这个代码仓库看起来是一个围绕电力设施巡检展开的 Web 应用系统，基于.NET 技术栈构建，集成了多种数据存储、缓存及设备交互能力，主要用于电力设备的巡检管理、缺陷检测与分析、报告生成等业务场景。以下从结构、技术栈、核心功能模块等方面进行分析：
一、仓库结构与组织
仓库根目录及主要子模块的结构如下：

解决方案与部署文件：包含多个.sln文件（如Bkl.ESPS.sln、Inspection.sln），说明项目可能包含多个关联子系统；提供Dockerfile系列文件和build.sh/clean.sh/run.sh脚本，支持容器化部署和自动化构建 / 清理 / 运行。
测试模块：TestProject2文件夹包含多个单元测试类（如HKCameraTest1.cs、MongoDatasetTest.cs），用于测试相机交互、Mongo 数据库数据集等组件。
核心业务模块：
Bkl.Inspection：核心业务模块，包含控制器（Controllers）、AI 巡检逻辑（AIInspection）等，处理巡检相关的核心业务。
Bkl.Models：数据模型层，定义实体类、数据库上下文（如LocalContext）及数据迁移文件，用于 ORM 映射和数据结构管理。
BklAPIShare：API 共享模块，提供设施、设备管理的通用接口（如ManagementController）。
UploadTools：工具模块，包含缺陷类型映射文件（如power-small-class.txt）、文件上传逻辑（HostService.cs）等，用于数据处理和工具支持。
Bkl.Infrastructure：基础设施模块，包含第三方设备交互逻辑（如UniviewHelper用于宇视设备交互）。
Yitter.IdGenerator：可能用于生成唯一 ID（如雪花算法，Snow.cs）。
二、技术栈
从代码片段可推断使用的核心技术和工具：

后端框架：ASP.NET Core（Web API），通过Controllers中的[HttpGet]/[HttpPost]等特性可知。
数据访问：Entity Framework Core（ORM），体现在LocalContext中的数据库迁移文件（如20221020090823_YoloSqlInit.Designer.cs）。
缓存：Redis，多个控制器（如InspectionController、ManagementController）中使用IRedisClient操作缓存（如存储设施元数据FacilityMeta:{id}）。
对象存储：MinIO，用于存储巡检图片等文件，在ImageController、PLWaylinesController中通过MinioClient进行文件上传 / 下载。
数据库：可能包含关系型数据库（如 SQL Server，用于结构化数据）和 MongoDB（MongoEntity文件夹，用于非结构化数据如算法管理）。
容器化：Docker，通过Dockerfile系列文件支持容器部署。
测试：单元测试框架（如 xUnit），体现在TestProject2中的测试类。
三、核心业务功能
结合代码片段中的业务逻辑，核心功能可归纳为：

设施与设备管理
通过ManagementController提供工厂（ListFactories）、设施（ListFacilities）、设备（ListDevices）的增删改查接口，支持通过 Redis 缓存设施元数据（如FacilityMeta:{id}），实现高效的设备信息管理。
巡检任务与数据处理
InspectionController处理巡检任务相关逻辑，如同步文件夹中的巡检图片（SyncFolderPic）、关联设施与巡检数据，支持通过路径映射（如叶片的不同面叶片A/前缘/背风面）管理巡检图片的存储路径。
集成 MinIO 存储巡检图片，通过MinioClient实现图片上传、下载和路径管理。
缺陷检测与分析
UploadTools中的power-small-class.txt、power-top8-left.txt等文件定义了电力设备的缺陷类型（如 “防震锤锈蚀”“绝缘子伞裙破损”），结合Program.cs中的缺陷类型字典，推测系统支持 AI 缺陷识别（如 YOLO 算法，YoloSqlInit相关模型）。
ReportController统计缺陷数据（如按位置 / 类型分组的故障占比），支持生成缺陷报告（如ExportCheckTableAsync导出检查表）。
报告生成
ReportHelper中包含 Word 文档生成逻辑，可根据巡检任务和设施信息生成缺陷报告，支持自定义文件名（包含工厂、任务、设施等信息）。
第三方设备交互
UniviewHelper提供与宇视设备（可能是相机）的交互逻辑，定义了设备数据的条件判断（如温度检测的比较符号、类型），支持设备数据采集。
四、领域特点
从缺陷类型（如 “防震锤”“绝缘子”“杆塔”）和业务场景（巡检、缺陷检测）可知，该系统主要面向电力行业，用于输电线路、变电站等电力设施的自动化巡检与缺陷管理，通过集成 AI 识别、数据存储和报告生成，提升电力设施的巡检效率和缺陷处理能力。
总结
该仓库是一个基于.NET 技术栈的电力设施巡检系统，集成了 Web API、Redis 缓存、MinIO 对象存储、ORM 数据访问等技术，核心功能包括设施管理、巡检数据处理、AI 缺陷检测、报告生成等，主要服务于电力行业的自动化巡检场景，支持容器化部署和单元测试，具备较强的业务针对性和技术完整性。这个代码仓库看起来是一个围绕电力设施巡检展开的 Web 应用系统，基于.NET 技术栈构建，集成了多种数据存储、缓存及设备交互能力，主要用于电力设备的巡检管理、缺陷检测与分析、报告生成等业务场景。以下从结构、技术栈、核心功能模块等方面进行分析：
一、仓库结构与组织
仓库根目录及主要子模块的结构如下：

解决方案与部署文件：包含多个.sln文件（如Bkl.ESPS.sln、Inspection.sln），说明项目可能包含多个关联子系统；提供Dockerfile系列文件和build.sh/clean.sh/run.sh脚本，支持容器化部署和自动化构建 / 清理 / 运行。
测试模块：TestProject2文件夹包含多个单元测试类（如HKCameraTest1.cs、MongoDatasetTest.cs），用于测试相机交互、Mongo 数据库数据集等组件。
核心业务模块：
Bkl.Inspection：核心业务模块，包含控制器（Controllers）、AI 巡检逻辑（AIInspection）等，处理巡检相关的核心业务。
Bkl.Models：数据模型层，定义实体类、数据库上下文（如LocalContext）及数据迁移文件，用于 ORM 映射和数据结构管理。
BklAPIShare：API 共享模块，提供设施、设备管理的通用接口（如ManagementController）。
UploadTools：工具模块，包含缺陷类型映射文件（如power-small-class.txt）、文件上传逻辑（HostService.cs）等，用于数据处理和工具支持。
Bkl.Infrastructure：基础设施模块，包含第三方设备交互逻辑（如UniviewHelper用于宇视设备交互）。
Yitter.IdGenerator：可能用于生成唯一 ID（如雪花算法，Snow.cs）。
二、技术栈
从代码片段可推断使用的核心技术和工具：

后端框架：ASP.NET Core（Web API），通过Controllers中的[HttpGet]/[HttpPost]等特性可知。
数据访问：Entity Framework Core（ORM），体现在LocalContext中的数据库迁移文件（如20221020090823_YoloSqlInit.Designer.cs）。
缓存：Redis，多个控制器（如InspectionController、ManagementController）中使用IRedisClient操作缓存（如存储设施元数据FacilityMeta:{id}）。
对象存储：MinIO，用于存储巡检图片等文件，在ImageController、PLWaylinesController中通过MinioClient进行文件上传 / 下载。
数据库：可能包含关系型数据库（如 SQL Server，用于结构化数据）和 MongoDB（MongoEntity文件夹，用于非结构化数据如算法管理）。
容器化：Docker，通过Dockerfile系列文件支持容器部署。
测试：单元测试框架（如 xUnit），体现在TestProject2中的测试类。
三、核心业务功能
结合代码片段中的业务逻辑，核心功能可归纳为：

设施与设备管理
通过ManagementController提供工厂（ListFactories）、设施（ListFacilities）、设备（ListDevices）的增删改查接口，支持通过 Redis 缓存设施元数据（如FacilityMeta:{id}），实现高效的设备信息管理。
巡检任务与数据处理
InspectionController处理巡检任务相关逻辑，如同步文件夹中的巡检图片（SyncFolderPic）、关联设施与巡检数据，支持通过路径映射（如叶片的不同面叶片A/前缘/背风面）管理巡检图片的存储路径。
集成 MinIO 存储巡检图片，通过MinioClient实现图片上传、下载和路径管理。
缺陷检测与分析
UploadTools中的power-small-class.txt、power-top8-left.txt等文件定义了电力设备的缺陷类型（如 “防震锤锈蚀”“绝缘子伞裙破损”），结合Program.cs中的缺陷类型字典，推测系统支持 AI 缺陷识别（如 YOLO 算法，YoloSqlInit相关模型）。
ReportController统计缺陷数据（如按位置 / 类型分组的故障占比），支持生成缺陷报告（如ExportCheckTableAsync导出检查表）。
报告生成
ReportHelper中包含 Word 文档生成逻辑，可根据巡检任务和设施信息生成缺陷报告，支持自定义文件名（包含工厂、任务、设施等信息）。
第三方设备交互
UniviewHelper提供与宇视设备（可能是相机）的交互逻辑，定义了设备数据的条件判断（如温度检测的比较符号、类型），支持设备数据采集。
四、领域特点
从缺陷类型（如 “防震锤”“绝缘子”“杆塔”）和业务场景（巡检、缺陷检测）可知，该系统主要面向电力行业，用于输电线路、变电站等电力设施的自动化巡检与缺陷管理，通过集成 AI 识别、数据存储和报告生成，提升电力设施的巡检效率和缺陷处理能力。
总结
该仓库是一个基于.NET 技术栈的电力设施巡检系统，集成了 Web API、Redis 缓存、MinIO 对象存储、ORM 数据访问等技术，核心功能包括设施管理、巡检数据处理、AI 缺陷检测、报告生成等，主要服务于电力行业的自动化巡检场景，支持容器化部署和单元测试，具备较强的业务针对性和技术完整性。