电力作业监测方法、装置、存储介质和计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种电力作业监测方法、装置、存储介质和计算机设备，包括采集电力作业现场实时图像数据，从电力作业现场实时图像数据中提取安全特征，再根据安全特征，筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据；将筛选得到的实时图像数据经过预设特征识别模型，判断电力作业现场预设场景是否存在异常情况，这样可实现对电力作业现场的自动化监测，无需人工到现场进行各项检查，即可得到电力作业现场预设场景是否存在异常情况，可以有效提高工作效率，辅助电力设施建设的保质保量完成。

Electric power operation monitoring method, device, storage medium and computer equipment

The invention relates to a power operation monitoring method, device, storage medium and computer equipment, including collecting real-time image data in the field of electric power operation, extracting the security features from the real time image data of the electric power operation, and then selecting the real-time image data corresponding to the presupposition scene of the electric power operation according to the security features. Through the presupposed feature recognition model, the selected real-time image data can be used to determine whether there is an abnormal situation in the presupposed scene of the electric power operation, so that the automatic monitoring of the power job site can be realized without any manual inspection to the scene, and the abnormal situation of the preset scene of the electric power industry can be obtained. It can effectively improve work efficiency and assist the construction of power facilities to ensure quality and quantity.

【技术实现步骤摘要】
电力作业监测方法、装置、存储介质和计算机设备
本专利技术涉及电力监测
，特别是涉及一种电力作业监测方法、装置、存储介质和计算机设备。
技术介绍
随着科学技术的飞速发展，对电力的需求也随着快速增长，各方面的正常运行离不开正常的供电，电力设施建设处于高速发展阶段，加大电力设施的建设十分有必要。传统的对电力作业现场的安全监督主要靠人工现场检查，比如安全监管人员人工填写纸质表单对电力作业各方面进行安全监管，纸质表单无法实现第一时间记录回传，且需要耗费大量的人力和时间，因此，人工检查工作效率相对低下。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提供一种可以提高工作效率的电力作业监测方法、装置、存储介质和计算机设备。一种电力作业监测方法，包括：采集电力作业现场实时图像数据；从电力作业现场实时图像数据中提取安全特征；根据安全特征，筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据；将筛选得到的实时图像数据经过预设特征识别模型，判断电力作业现场预设场景是否存在异常情况。一种电力作业监测装置，包括：图像数据获取模块，用于采集电力作业现场实时图像数据；安全特征提取模块，用于从电力作业现场实时图像数据中提取安全特征；图像数据筛选模块，用于根据安全特征，筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据；图像判断模块，用于将筛选得到的实时图像数据经过预设特征识别模型，判断电力作业现场预设场景是否存在异常情况。一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行该程序时实现上述方法的步骤。上述电力作业监测方法、装置、存储介质和计算机设备，包括采集电力作业现场实时图像数据，从电力作业现场实时图像数据中提取安全特征，再根据安全特征，筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据；将筛选得到的实时图像数据经过预设特征识别模型，判断电力作业现场预设场景是否存在异常情况，这样可实现对电力作业现场的自动化监测，无需人工到现场进行各项检查，即可得到电力作业现场预设场景是否存在异常情况，可以有效提高工作效率，辅助电力设施建设的保质保量完成。附图说明图1为一个实施例中电力作业监测方法的流程示意图；图2为另一个实施例中电力作业监测方法的流程示意图；图3为一个实施例中电力作业监测装置的结构示意图。具体实施方式在一个实施例中，如图1所示，一种电力作业监测方法，包括：S100，采集电力作业现场实时图像数据。比如可以预先在电力作业现场各作业位置设置图像采集设备，通过图像采集设备可以得到电力作业现场实时图像数据。具体地，图像采集设备可以包括摄像机，比如CCD(ChargeCoupledDevice，电荷耦合器件)摄像机，CCD是一种半导体成像器件，具有灵敏度高、抗强光、畸变小、体积小、寿命长、抗震动等优点。被摄物体的图像经过镜头聚焦至CCD芯片上，CCD根据光的强弱积累相应比例的电荷，各个像素积累的电荷在视频时序的控制下，逐点外移，经滤波、放大处理后，形成视频信号输出，视频信号连接到监视器或电视机的视频输入端便可以得到与原始图像相同的视频图像。S200，从电力作业现场实时图像数据中提取安全特征。安全特征是指图像中所反映的特征信息，通过安全特征可将图像分为不同的类别，比如从电力作业现场实时图像数据中识别出现场作业人员的动作行为特征。具体地，安全特征可以包括颜色特征、纹理特征以及形状特征，如图2所示，从电力作业现场实时图像数据中提取安全特征的步骤S200可以包括：S220，基于颜色直方图和颜色矩特征量，得到电力作业现场实时图像数据的颜色特征。颜色是图像数据直观明显的特征，颜色直方图是用来描述图像中的各种颜色在颜色空间的分布情况，首先将图像转换到某一特定颜色空间，比如RGB颜色空间、HSV颜色空间，再基于特定颜色空间计算颜色所占像素数。颜色矩使图像的颜色分布可以用矩来表示，比如矩的每一个元素可以表示为某像素位置某个颜色的分量值，颜色矩可选取一阶、二阶、三阶矩来描述图像的颜色信息。S240，基于频谱分析法得到电力作业现场实时图像数据的纹理特征。纹理特征反映图像的表面信息，比如表面颜色及灰度的变化，频谱分析法是指把图像当作二维信号，使用滤波技术对二维信号进行分析，把图像分解为多个频率和方向，通过多分辨率、多通道特性对图像信号进行频率和方向的滤波，得到频谱特征。具体地，可以通过小波分析得到电力作业现场实时图像数据的纹理特征，小波分析是时间或空间频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。S260，基于矩不变量方法得到电力作业现场实时图像数据的形状特征。形状特征是指目标对象在图像内的区域特征以及目标对象的边界特征，区域特征包括区域的面积、矩等，边界特征包括与边界有关的长度、曲率等，矩不变量方法是指通过构造不变矩来对形状进行识别。通过对电力作业现场实时图像数据的分析，提取图像颜色、纹理、形状以及空间关系等特征矢量，通过相似度量函数来计算这些矢量特征的相似性，并对特征进行分类。S300，根据安全特征，筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据。对电力作业现场实时图像数据进行识别，分析图像的各种安全特征，比如颜色、纹理、形状等特征，根据这些安全特征之间的相似性，得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据，比如哪些图像是涉及变压器巡检的图像，哪些图像是涉及某条线路巡检的图像，选取能够区分不同电力场景的图像作为电力作业现场对应场景的实时图像数据。根据安全特征，筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据的步骤具体可以包括：根据颜色特征、纹理特征和形状特征，基于分类器筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据。分类器是指在已有数据的基础上得到一个分类函数或构造出一个分类模型，该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个，从而可以应用于数据预测。分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称，包含决策树、逻辑回归、贝叶斯、神经网络等算法。S400，将筛选得到的实时图像数据经过预设特征识别模型，判断电力作业现场预设场景是否存在异常情况。预设特征识别模型可以通过电力作业现场图像历史数据建立，电力作业现场图像历史数据包括存在安全风险隐患的图片和不存在安全风险隐患的图片，基于电力作业现场图像历史数据以及分类器算法，建立特征识别模型，将电力作业现场图像历史数据通过预设特征识别模型，得到特征识别模型输出的预测结果，将预测结果与历史数据的实际结果进行比对，修正特征识别模型。然后将筛选得到的实时图像数据经过该预设特征识别模型，即可输出相关结果，得到电力作业现场预设场景是否存在异常情况。上述电力作业监测方法，包括采集电力作业现场实时图像数据，从电力作业现场实时图像数据中提取安全特征，再根据安全特征，筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据；将筛选得到的实时图像数据经过预设特征识别模型，判断电力作业现场预设场景是否存在异常情况，这样可实现对电力作业现场的自动化监测，无需人工到现场进行各项检查，即可得到电力作业现场预设场景是否存在异常情况，可以有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力作业监测方法，其特征在于，包括：采集电力作业现场实时图像数据；从所述电力作业现场实时图像数据中提取安全特征；根据所述安全特征，筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据；将筛选得到的实时图像数据经过预设特征识别模型，判断所述电力作业现场预设场景是否存在异常情况。

【技术特征摘要】
1.一种电力作业监测方法，其特征在于，包括：采集电力作业现场实时图像数据；从所述电力作业现场实时图像数据中提取安全特征；根据所述安全特征，筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据；将筛选得到的实时图像数据经过预设特征识别模型，判断所述电力作业现场预设场景是否存在异常情况。2.根据权利要求1所述的电力作业监测方法，其特征在于，所述安全特征包括颜色特征、纹理特征以及形状特征，所述从所述电力作业现场实时图像数据中提取安全特征的步骤包括：基于颜色直方图和颜色矩特征量，得到所述电力作业现场实时图像数据的颜色特征；基于频谱分析法得到所述电力作业现场实时图像数据的纹理特征；基于矩不变量方法得到所述电力作业现场实时图像数据的形状特征。3.根据权利要求1所述的电力作业监测方法，其特征在于，所述从所述电力作业现场实时图像数据中提取安全特征的步骤包括：提取所述电力作业现场实时图像数据中的人脸信息；当所述人脸信息属于预设人脸信息时，从所述电力作业现场实时图像数据中提取安全特征。4.根据权利要求1所述的电力作业监测方法，其特征在于，所述根据所述安全特征，筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据的步骤包括：根据颜色特征、纹理特征和形状特征，基于分类器筛选得到电力作业现场预设场景对应的实时图像数据。5.根据权利要求1所述的电力作业监测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：林克全，高明，张文斐，陈酌灼，梁雪青，
申请(专利权)人：广州供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44