一种AI前端化的变电站巡检视频实时识别方法及系统技术方案

本公开提出了一种AI前端化的变电站巡检视频实时识别方法及系统，包括：至少一固定点相机、至少一机器人相机及AI分析模块；机器人相机安装在变电站巡检机器人上，用于采集变电站巡检机器人巡视路线覆盖区域内设备及环境视频信息；固定点相机分布于变电站设备区内，用于采集变电站设备区内机器人巡检无法到达区域内设备及环境视频信息；AI分析模块对固定点相机、机器人相机所采集的变电站巡检视频实时进行处理，识别并输出设备位置信息，并对采集视频中设备图像信息进行分析处理，在前端实现设备状态的实时跟踪。本公开技术方案，AI分析模块位于前端，采用前端数据处理方式，所采集的视频图像不需要传输至后台，实现了数据处理的及时性。

【技术实现步骤摘要】
一种AI前端化的变电站巡检视频实时识别方法及系统
本公开属于视频处理
，尤其涉及一种AI前端化的变电站巡检视频实时识别方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。现有的变电站巡检系统一般采用机器人巡检和固定点监控组合的联合巡检模式，机器人巡检视频及固定点监控视频，通过网络回传站内后台服务器，由变电站运维人员进行人工审阅，工作量大、劳动强度高、受人员业务能力、责任心等主观因素影响较大，经常出现重要视频事件漏报及错报的情况。随着人工智能技术的应用，出现了一些运行于后台服务器端的视频自动分析的系统，但目前只局限于一些区域闯入，动态物体检测等简单的分析功能，且海量的数据回传后台分析方式，需要稳定高速的网络通道的保证，且数据传输存在时间延迟，势必存在视频分析不及时，无法及时发现巡视视频中的存在的异常情况，从而无法有效保障变电站内设备运行及人员作业的安全。
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，本公开提供了一种AI前端化的变电站巡检视频实时识别方法及系统，基于深本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于AI前端化的变电站巡检视频实时识别系统，其特征是，包括：/n至少一固定点相机、至少一机器人相机及AI分析模块；/n所述机器人相机安装在变电站巡检机器人上，用于采集变电站巡检机器人巡视路线覆盖区域内设备及环境视频信息；/n所述固定点相机分布于变电站设备区内，用于采集变电站设备区内机器人巡检无法到达区域内设备及环境视频信息；/n所述AI分析模块对固定点相机、机器人相机所采集的变电站巡检视频实时进行处理，识别并输出设备位置信息，并对采集视频中设备图像信息进行分析处理，在前端实现设备状态的实时跟踪。/n

【技术特征摘要】
1.基于AI前端化的变电站巡检视频实时识别系统，其特征是，包括：
至少一固定点相机、至少一机器人相机及AI分析模块；
所述机器人相机安装在变电站巡检机器人上，用于采集变电站巡检机器人巡视路线覆盖区域内设备及环境视频信息；
所述固定点相机分布于变电站设备区内，用于采集变电站设备区内机器人巡检无法到达区域内设备及环境视频信息；
所述AI分析模块对固定点相机、机器人相机所采集的变电站巡检视频实时进行处理，识别并输出设备位置信息，并对采集视频中设备图像信息进行分析处理，在前端实现设备状态的实时跟踪。


2.如权利要求1所述的基于AI前端化的变电站巡检视频实时识别系统，其特征是，还包括云台模块，所述固定点相机及机器人相机分别设置在各自对应的云台模块上；
所述AI分析模块在目标跟踪过程中，将设备的实时位置信息发送给云台模块,调整云台坐标使得设备位于图像中央,并调整相机的焦距，获得抓图设备的细节图像信息，实现设备状态的实时调整。


3.如权利要求1所述的基于AI前端化的变电站巡检视频实时识别系统，其特征是，所述AI分析模块为多个，多个固定点相机分为多组，每组中的固定点相机均连接至对应的AI分析模块。


4.如权利要求1所述的基于AI前端化的变电站巡检视频实时识别系统，其特征是，还包括变电站巡视视频后台，所述变电站巡视视频后台，用于收集各个AI分析模块分析后的设备状态数据，并进行后台的展示和数据关联性的分析。


5.如权利要求4所述的基于AI前端化的变电站巡检视频实时识别系统，其特征是，所述机器人相机连接至对应的AI分析模块，AI分析模块通过无线方式与变电站巡视视频后台通信。


6.一种AI前端化的变电站巡检视频实时识别方法，其特征是，包括：
利用固定点相机及机...

【专利技术属性】
技术研发人员：王振利，王万国，李建祥，王克南，周大洲，崔其会，文艳，黄锐，肖鹏，郝永鑫，王海鹏，
申请(专利权)人：国网智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37