CN117292318B 一种基于计算机视觉的输电线路安全监控预警方法及系统 （国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司）

一种基于计算机视觉的输电线路安全监控本发明公开了一种基于计算机视觉的输电息与输电通道区域进行重叠对比，给出重叠结2对现场图片进行输电通道区域和动态目标的识基于输电通道区域和动态目标的识别结果，确定动态目标与输电通道区域的干涉结对现场图片进行动态目标的识别，包括：基于预先构建的目标检测模其中，预定条件为同一组的边缘信息数量不小于预定数3.如权利要求1或2所述的输电线路安全监将每一类中存在重叠点的两个直线段的首尾进行衔接形将同一类中大于长度阈值的直线段作为同一位4.如权利要求1所述的输电线路安全监控预警方法，其特征在于结合当前现场图片和3将当前现场图片中所有检测框与前一次采集的现场图片中所有检测框进行重叠比对，基于重叠比对结果，将当前现场图片中每一检测框与前一次采集基于重叠阈值对每组检测框进行筛选，剔除前一次采集的现场图片将每组检测框内剩余的前一次采集的现场图片中检测框的几何中心与当前现场图片将每组检测框内当前现场图片中检测框的几何中心与给出的前一次采集的现场图片根据当前现场图片中所有目标的轨迹信息，给出所有目标轨迹信息基于动态重叠阈值和动态距离阈值，对所有目标轨迹信息剔除在预设报警时间内重叠比对结果大于动态重叠阈值且几何中心的距离小于动态现场图片中检测框的几何中心与给出的前一次采集的现场图片中的一个检测框的几何中获取当前现场图片中重叠比对结果为不存在重计算不存在重叠的检测框几何中心与前一次采集的现场图片中所有检测框几何中心根据当前现场图片中所有目标的位置信息和输电通道区域，并结将位于输电通道区域内的动态目标和已报警的历史动态目标进行匹根据未成功匹配的动态目标的轨迹信息得到其在不同时刻的4根据不同时刻的检测框几何中心得到未成功匹配的动态目标的像将得到的像素点变化值和像素点变化阈值进行比对，得到位于像素根据位于像素点变化阈值范围内的动态目标的历史现场图片和当动态目标与输电通道区域边界距离最小的历史现场根据目标采集起始时刻和当前现场图片对应的采集时刻，给出动9.一种基于计算机视觉的输电线路安全监控预警系统，采用权利要求1_8任意一项所干涉判断模块，其用于基于输电通道区域和动态目标的识别5常指安装有监控摄像头的无人驾驶飞行器沿输电线路进行巡航把巡航视频回传操控人员，后的图像信息无线传送至关联终端。可以较为准确地从复杂的背景环境下检测到输电线67[0040]根据筛选出的斜率差值结果，将每个斜率差值结果对应的两条直线划分为同一[0041]进一步的，将每一类中存在重叠点的两个直线段的首尾进行衔接形成一个直线[0057]将每一位置区域中位于下方的两个端点纵坐标以及位于上方的两个端点纵坐标度较小的输电线沿其匹配对应的端点增加与自身斜率相同且具有一定长度的线段；其中，8[0068]将当前现场图片中所有检测框与前一次采集的现场图片中所有检测框进行重叠[0071]将每组检测框内剩余的前一次采集的现场图片中检测框的几何中心与当前现场[0072]将每组检测框内当前现场图片中检测框的几何中心与给出的前一次采集的现场[0075]式中，IOU(box,,box2)为重叠比对结果，Area(box1)为前一次采集的现场图片中的检测框，Area(box2)为当前现场图片中的检测框。[0078]计算不存在重叠的检测框几何中心与前一次采集的现场图片中所有检测框几何[0083]剔除在预设报警时间内重叠比对结果大于动态重叠阈值且几何中心的距离小于9[0165]图1为本发明提供的一种基于计算机视觉的输电线路安全监控预警方法的流程[0171]图7为本发明提供的一种基于计算机视觉的输电线路安全监控预警系统的示意[0172]图8为本发明提供的一种基于计算机视觉的输电线路安全监控预警装置的示意[0177]如图1所示，本发明提供一种基于计算机视觉的输电线路安全监控预警方法，包[0195]将现场图片转化为灰度图片后，可以对灰度图片进行sobel算子处理完成边缘检[0199]y=ax+b→r=xcos6+ysin8[0201]如图3所示，在得到属于直线段的边缘信息后，对直线段的边缘信息进行筛选处[0213]根据筛选出的斜率差值结果，将每个斜率差值结果对应的两条直线划分为同一y1分别为其中一条直线段的端点坐标，x2y2分别为另一条直线段的端[0221]本实施例同一类的所有组的边缘信息极坐标在极坐标系中形成相同斜率的直线每一位置区域有两条或两条以上输电线时，识别时会分别自动选取最外侧的两条输电线，[0231]将每一位置区域中位于下方的两个端点纵坐标以及位于上方的两个端点纵坐标度较小的输电线沿其匹配对应的端点增加与自身斜率相同且具有一定长度的线段；其中，程进行得到。[0242]将当前现场图片中所有检测框与前一次采集的现场图片中所有检测框进行重叠[0245]将每组检测框内剩余的前一次采集的现场图片中检测框的几何中心与当前现场[0246]将每组检测框内当前现场图片中检测框的几何中心与给出的前一次采集的现场[0250]计算不存在重叠的检测框几何中心与前一次采集的现场图片中所有检测框几何使用由几个卷积层组成的轻量级头部来生成最终的[0261]损失函数：损失函数用于通过计算预测边界框和真实边界框之间的差异来训练据目标类型概率将正确的对象类别分配给每个30秒，在实际应用场景中，如果在30秒内，同一目标多次触发报警则只通报其中一次警情（即已报警的历史动态目标轨迹信息与输电通道区域存在多次重叠，仅进行一次报警如[0290]剔除在预设报警时间内重叠比对结果大于动态重叠阈值且几何中心的距离小于[0301]边缘检测子单元4对输入的现场图片转化为灰度图片，并使用索贝尔XY算子对灰据输电线边界识别子单元8输出的输电线外包络区域信息，对外包络区域进行对地映射形这需要输电通道上或者有实时数据处理单元或者现场流数据能够不间断实时回传后端处史目标类别及位置信息，并且结合历史信息对最新目标类别监测结果进行目标轨迹跟踪，可以通过网络传输通道连接后端运行，大大提高了算法对输电通道现场网络环境的适应[0303]预警信息比对子单元14根据历史预警缓存子单元15中的历史预警信息来判断当传子单元16将历史预警缓存子单元15推出的最新预警信息通过4G/LTE移动网络回传云端[0304]本发明通过将监控摄像头获取的输电通道现场的实时现场图片导入具有相应视进行卷积运算得到该图像对应的边缘信息。其后边缘筛选子单元会对边缘信息进行分析，会生成新的报警信息推入信息缓存并通过网络回传不仅通过历史报警信息比对减少重复报警，并且通过对触发报警目标的全方位标定记录，属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在