火灾隐患识别方法、装置、处理器、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种火灾隐患识别方法、装置、处理器、存储介质和电子设备。其中，该方法包括：获取拍摄变电站得到的当前工业视频画面；采用高斯混合聚类算法确定上述当前工业视频画面中的前景区域；对上述前景区域进行平滑滤波处理和过滤处理，得到显著区域；根据提取到的上述显著区域中的区域性特征计算到的火灾隐患概率，识别上述变电站是否存在上述火灾隐患。本发明专利技术解决了现有技术中的火灾探测感知系统在识别变电站的火灾隐患时，存在滞后、误报率高的技术问题。报率高的技术问题。报率高的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
火灾隐患识别方法、装置、处理器、存储介质和电子设备


[0001]本专利技术涉及变电站的火灾识别
，具体而言，涉及一种火灾隐患识别方法、装置、处理器、存储介质和电子设备。

技术介绍

[0002]变电站是电力系统中电压转换、电能分配的重要枢纽，包含变压器、高压开关、电容器和电力电缆在内的众多电力设备，一旦发生故障设备绝缘受损时极易产生消防隐患，是电力火灾的高危场所。
[0003]变电站的火灾隐患是影响电网运行风险的重要因素，一旦发生火灾将严重影响电网的安全运行和供电可靠性。因此，火灾及火灾隐患识别分析告警对变电站的安全运行具有重要意义，但目前广泛应用的烟雾报警等探测感知系统存在滞后、误报率高等问题，并且不能及时发现弧光、电火花、少量烟雾等火灾隐患。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种火灾隐患识别方法、装置、处理器、存储介质和电子设备，以至少解决现有技术中的火灾探测感知系统在识别变电站的火灾隐患时，存在滞后、误报率高的技术问题。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火灾隐患识别方法，其特征在于，包括：获取拍摄变电站得到的当前工业视频画面；采用高斯混合聚类算法确定所述当前工业视频画面中的前景区域；对所述前景区域进行平滑滤波处理和过滤处理，得到显著区域；根据提取到的所述显著区域中的区域性特征计算到的火灾隐患概率，识别所述变电站是否存在所述火灾隐患。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用高斯混合聚类算法确定所述当前工业视频画面中的前景区域，包括：将所述当前工业视频画面输入至高斯混合模型GMM；通过所述高斯混合模型GMM采用高斯混合聚类算法检测所述当前工业视频画面中的所述前景区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述前景区域进行平滑滤波处理和过滤处理，得到显著区域，包括：采用图像简单平滑处理算法对所述前景区域进行平滑滤波处理，得到处理后前景区域；对所述处理后前景区域进行非显著性过滤处理，得到所述显著区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据提取到的所述显著区域中的区域性特征计算到的火灾隐患概率，识别所述变电站是否存在所述火灾隐患，包括：将提取到的所述显著区域中的区域性特征进行特征量化处理，得到特征序列；采用隐马尔可夫模型根据所述特征序列计算得到所述火灾隐患概率，其中，所述隐马尔可夫模型采用样本视频画面训练得到，所述样本视频画面中所述变电站存在所述火灾隐患；根据所述火灾隐患概率，识别所述变电站是否存在所述火灾隐患。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述火灾隐患概率，识别所述变电站是否存在所述火灾隐患，包括：将...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫庆方，徐海瑞，石云松，王兵，刘文静，刘倩玲，刘朋辉，王勇，杨光，焦世青，贾伟，
申请(专利权)人：北京掌尚信控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：