输配电线下垂钓行为的预警方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本申请公开了一种输配电线下垂钓行为的预警方法、装置及计算机设备，涉及预警监测系统技术领域，解决了目前存在采用被动阻拦方式以及主动监测方式进行预警，预警效率较低、电网运行的安全性降低的问题。该方法包括：对获取的鱼塘视频图像进行处理，得到具有时间顺序的多个目标鱼塘图片，按照时间域对多个目标鱼塘图片进行整合，得到目标鱼塘视频图像，对目标鱼塘视频图像进行识别，确定待评估对象所持待评估鱼竿的鱼竿位置信息，计算鱼塘位置与鱼竿位置的差值作为检测极值，将检测极值命中的目标响应值区间关联的垂钓行为预警信息推送至报警单元进行预警。至报警单元进行预警。至报警单元进行预警。

【技术实现步骤摘要】
输配电线下垂钓行为的预警方法、装置及计算机设备


[0001]本申请属于预警监测系统
，更具体地，涉及一种输配电线下垂钓行为的预警方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着中国经济水平迅猛发展，电网建设规模不断扩大，输配电线路作为电网的重要组成部分，承担了跨区域输送电能的任务，输配电线路跨越农村鱼塘的情况逐年增多。垂钓者在输配电线路下方的鱼塘钓鱼时，若不慎将鱼杆或鱼线抛到鱼塘附近的输配电线路上，将造成垂钓者触电烧伤或死亡。
[0003]目前，供电公司输配电线路下鱼塘垂钓管理分为被动阻拦方式和主动监测方式，被动阻拦方式采取对垂钓者进行宣传与设置警示装置等措施禁止垂钓，主动监测方式通过无人机拍摄鱼塘图像进行垂钓者图像识别，采用语义分割模型提取垂钓者的特征。但申请人认识到，采用被动阻拦方式通常取决于垂钓者的安全意识，若垂钓者安全意识不高，则仍会出现触电事故，采用主动监测方式无法对普通人和垂钓者进行区分，上述方法预警的可靠性较低，对电网的安全运行有着极大的威胁。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种输配电线下垂钓行为的预警方法、装置、计算机设备及可读存储介质，主要目的在于解决目前存在采用被动阻拦方式以及主动监测方式进行预警，预警效率较低、电网运行的安全性降低的问题。
[0005]依据本申请第一方面，提供了一种输配电线下垂钓行为的预警方法，包括：
[0006]获取输配电线下的鱼塘视频图像，对所述鱼塘视频图像进行处理，得到具有时间顺序的多个目标鱼塘图片，其中，每个目标鱼塘图片包括鱼塘区域和待评估对象；
[0007]按照时间域对所述多个目标鱼塘图片进行整合，得到目标鱼塘视频图像，以及采用尺度不变特征变换算法对所述目标鱼塘视频图像进行识别，确定所述待评估对象所持待评估鱼竿的鱼竿位置信息；
[0008]基于所述目标鱼塘视频图像确定所述鱼塘区域的鱼塘位置信息，并计算所述鱼塘位置信息指示的鱼塘位置与所述鱼竿位置信息指示的鱼竿位置的差值作为检测极值；
[0009]确定所述检测极值命中的目标响应值区间，将所述目标响应值区间关联的垂钓行为预警信息作为目标垂钓行为预警信息推送至报警单元进行预警。
[0010]可选地，所述对所述鱼塘视频图像进行处理，得到具有时间顺序的多个目标鱼塘图片，包括：
[0011]根据光线时域变化对所述鱼塘视频图像进行分割，得到具有时间顺序的多个初始鱼塘图片，所述多个初始鱼塘图片中每个初始鱼塘图片包括鱼塘图像、陆地图像和待评估对象图像；
[0012]采用图像分割算法对每个初始鱼塘图片进行图像分割，获得分割出初始鱼塘区
域、初始陆地区域和待评估对象的鱼塘图片；
[0013]采用索贝尔边缘检测算法对每个鱼塘图片进行边缘检测，确定鱼塘的边缘特征，基于所述鱼塘的边缘特征确定所述鱼塘区域；
[0014]获得具有时间顺序的所述多个目标鱼塘图片，每个目标鱼塘图片包括所述鱼塘区域、所述陆地区域和所述待评估对象。
[0015]可选地，所述采用图像分割算法对每个初始鱼塘图片进行图像分割，获得分割出初始鱼塘区域、初始陆地区域和待评估对象的鱼塘图片，包括：
[0016]采用全卷积网络对每个初始鱼塘图片进行区域分割，得到分割后的所述初始鱼塘区域、所述初始陆地区域和所述待评估对象，其中，所述分割后的所述初始鱼塘区域Y
b
、所述初始陆地区域Y
d
和所述待评估对象Y
g
分别表示为：
[0017]公式1：
[0018]其中，Y
a
为初始鱼塘图片中鱼塘图像的像素矩阵，j
a
为鱼塘图像的卷积核对应的值，l
a
为鱼塘图像的步幅，e
a
为鱼塘图像的补零层数，
[0019]公式2：
[0020]其中，Y
c
为初始鱼塘图片中陆地图像的像素矩阵，j
c
为陆地图像的卷积核对应的值，l
c
为陆地图像的步幅，e
c
为陆地图像的补零层数，
[0021]公式3：
[0022]其中，Y
f
为初始鱼塘图片中待评估对象图像的像素矩阵，j
f
为待评估对象图像的卷积核对应的值，l
f
为待评估对象图像的步幅，e
f
为待评估对象图像的补零层数；
[0023]基于所述初始鱼塘区域Y
b
、所述初始陆地区域Y
d
和所述待评估对象Y
g
构成所述鱼塘图片。
[0024]可选地，所述采用索贝尔边缘检测算法对每个鱼塘图片进行边缘检测，确定鱼塘的边缘特征，包括：
[0025]确定每个鱼塘图片对应的多个图像像素点；
[0026]通过公式4计算所述多个图像像素点中每个图像像素点的灰度值H
a
，以及通过公式5计算每个图像像素点的梯度值F
a
，其中，
[0027]所述公式4：
[0028]所述公式5：
[0029]其中，H
x
为所述多个图像像素点中任一图像像素点的横坐标，H
y
为所述横坐标H
x
对应的纵坐标；
[0030]采用所述索贝尔边缘检测算法对所述多个图像像素点中每个图像像素点的灰度值、梯度值进行检测，确定所述鱼塘的边缘特征。
[0031]可选地，所述采用尺度不变特征变换算法对所述目标鱼塘视频图像进行识别，确定所述待评估对象所持待评估鱼竿的鱼竿位置信息，包括：
[0032]确定所述目标鱼塘视频图像中所述待评估对象所持待评估鱼竿的形状信息、位置信息；
[0033]基于所述位置信息采用公式1得到所述待评估鱼竿的高斯值，所述公式6为：
[0034]所述公式6：
[0035]其中，a为所述待评估鱼竿的中心像素点的横坐标，b为所述待评估鱼竿的中心像素点的纵坐标，a
i
为所述待评估鱼竿上任一像素点的横坐标，b
i
为所述横坐标a
i
对应的纵坐标，β为不同尺度的核参数；
[0036]根据所述形状信息和所述高斯值，采用公式7得到所述待评估鱼竿的特征值z(a,b,β)，所述公式7为：
[0037]所述公式7：z(a,b,β)＝W(a
i
,b
i
,β)
×
R(a,b)，
[0038]其中，R(a,b)为所述待评估鱼竿的所述形状信息；
[0039]基于所述特征值确定所述待评估对象所持待评估鱼竿的鱼竿位置信息。
[0040]可选地，所述确定所述检测极值命中的目标响应值区间，将所述目标响应值区间关联的垂钓行为预警信息作为目标垂钓行为预警信息推送至预警装置进行预警，包括：
[0041]获取多个响应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输配电线下垂钓行为的预警方法，其特征在于，包括：获取输配电线下的鱼塘视频图像，对所述鱼塘视频图像进行处理，得到具有时间顺序的多个目标鱼塘图片，其中，每个目标鱼塘图片包括鱼塘区域和待评估对象；按照时间域对所述多个目标鱼塘图片进行整合，得到目标鱼塘视频图像，以及采用尺度不变特征变换算法对所述目标鱼塘视频图像进行识别，确定所述待评估对象所持待评估鱼竿的鱼竿位置信息；基于所述目标鱼塘视频图像确定所述鱼塘区域的鱼塘位置信息，并计算所述鱼塘位置信息指示的鱼塘位置与所述鱼竿位置信息指示的鱼竿位置的差值作为检测极值；确定所述检测极值命中的目标响应值区间，将所述目标响应值区间关联的垂钓行为预警信息作为目标垂钓行为预警信息推送至报警单元进行预警。2.根据权利要求1所述的输配电线下垂钓行为的预警方法，其特征在于，所述对所述鱼塘视频图像进行处理，得到具有时间顺序的多个目标鱼塘图片，包括：根据光线时域变化对所述鱼塘视频图像进行分割，得到具有时间顺序的多个初始鱼塘图片，所述多个初始鱼塘图片中每个初始鱼塘图片包括鱼塘图像、陆地图像和待评估对象图像；采用图像分割算法对每个初始鱼塘图片进行图像分割，获得分割出初始鱼塘区域、初始陆地区域和待评估对象的鱼塘图片；采用索贝尔边缘检测算法对每个鱼塘图片进行边缘检测，确定鱼塘的边缘特征，基于所述鱼塘的边缘特征确定所述鱼塘区域；获得具有时间顺序的所述多个目标鱼塘图片，每个目标鱼塘图片包括所述鱼塘区域、所述陆地区域和所述待评估对象。3.根据权利要求2所述的输配电线下垂钓行为的预警方法，其特征在于，所述采用图像分割算法对每个初始鱼塘图片进行图像分割，获得分割出初始鱼塘区域、初始陆地区域和待评估对象的鱼塘图片，包括：采用全卷积网络对每个初始鱼塘图片进行区域分割，得到分割后的所述初始鱼塘区域、所述初始陆地区域和所述待评估对象，其中，所述分割后的所述初始鱼塘区域Y
b
、所述初始陆地区域Y
d
和所述待评估对象Y
g
分别表示为：公式1：其中，Y
a
为初始鱼塘图片中鱼塘图像的像素矩阵，j
a
为鱼塘图像的卷积核对应的值，l
a
为鱼塘图像的步幅，e
a
为鱼塘图像的补零层数，公式2：其中，Y
c
为初始鱼塘图片中陆地图像的像素矩阵，j
c
为陆地图像的卷积核对应的值，l
c
为陆地图像的步幅，e
c
为陆地图像的补零层数，公式3：其中，Y
f
为初始鱼塘图片中待评估对象图像的像素矩阵，j
f
为待评估对象图像的卷积核
对应的值，l
f
为待评估对象图像的步幅，e
f
为待评估对象图像的补零层数；基于所述初始鱼塘区域Y
b
、所述初始陆地区域Y
d
和所述待评估对象Y
g
构成所述鱼塘图片。4.根据权利要求2所述的输配电线下垂钓行为的预警方法，其特征在于，所述采用索贝尔边缘检测算法对每个鱼塘图片进行边缘检测，确定鱼塘的边缘特征，包括：确定每个鱼塘图片对应的多个图像像素点；通过公式4计算所述多个图像像素点中每个图像像素点的灰度值H
a
，以及通过公式5计算每个图像像素点的梯度值F
a
，其中，所述公式4：所述公式5：其中，H
...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐冬来，李科峰，何明，陈文康，杨梅，钟声，陈泽宇，谢飞，龚奕宇，聂潇，康乐，钟旭，刘光智，付世峻，周朋，陈居利，何书宇，罗维斯，张淇铭，
申请(专利权)人：四川思极科技有限公司，
类型：发明
国别省市：