【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及在线监测，尤其涉及一种点云数据和视频相融合的在线监测预警方法。
技术介绍
1、在线监测技术能够在无人值守的情况下，实时或动态监测入侵目标。由于在线监测技术的上述功能，在线监测技术已经广泛应用在交通、建筑、安防等领域。
2、目前，现有技术中，通常只采用单独设置激光雷达监测的方案，或者只采用单独设置视频监测的方案，存在容易发生误监测的问题，导致监测结果的准确度较低。
3、因此，需要对现有技术进行改进。
4、以上信息作为背景信息给出只是为了辅助理解本公开，并没有确定或者承认任意上述内容是否可用作相对于本公开的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，以解决现有技术中存在的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供以下的技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，所述方法包括：
4、s1、建立点云与图像的对应关系，将图像中的像素位置转换为对应的三维点云位置，并采用透视投影技术，将三维空间中的三维点云位置映射到二维图像平面上；
5、s2、利用人工智能目标检测技术，获得目标检测结果所在图像位置，并通过三维点云与图像的映射关系获得三维位置，再通过目标检测结果的bounding box信息获得入侵物体脚点所在位置，由此计算得到入侵位置中心点在世界坐标中的位置；
6、s3、计算入侵物体与所有需要防护的导线通
7、s4、当净空距离小于设定阈值时，触发预警机制。
8、进一步地，所述点云数据和视频相融合的在线监测预警方法中，在所述s1中，采用透视投影技术，将三维空间中的三维点云位置映射到二维图像平面上这一步骤具体包括：
9、采用透视投影技术，对于三维空间中的每个三维点云位置(x，y，z)，其在二维图像上的投影位置(u，v)可以通过以下公式计算，以将三维空间中的三维点云位置映射到二维图像平面上：
10、
11、其中，s是缩放因子，k是相机内参矩阵，[r|t]是相机外参矩阵。
12、进一步地，所述点云数据和视频相融合的在线监测预警方法中，在所述s1中，在采用透视投影技术，将三维空间中的三维点云位置映射到二维图像平面上这一步骤之前，所述方法还包括：
13、采用相机标定技术，获得准确的相机内内参矩阵和相机外参矩阵。
14、进一步地，所述点云数据和视频相融合的在线监测预警方法中，所述方法还包括：
15、采用畸变校正技术对图像畸变进行校正。
16、进一步地，所述点云数据和视频相融合的在线监测预警方法中，在所述s2中，利用人工智能目标检测技术，获得目标检测结果所在图像位置这一步骤具体包括：
17、选择合适的目标检测模型，并对其进行训练；
18、部署训练好的目标检测模型到监控系统中，以进行实时的目标检测；
19、从目标检测模型获得的目标检测结果中提取bounding box信息，所述boundingbox信息包括图像中入侵物体的位置和边界。
20、进一步地，所述点云数据和视频相融合的在线监测预警方法中，在所述s2中，通过三维点云与图像的映射关系获得三维位置这一步骤具体包括：
21、使用逆透视投影将图像坐标转换为相机坐标系中的归一化坐标；
22、利用点云与图像的映射关系，将相机坐标映射到世界坐标系，以从图像坐标中得到入侵物体在世界坐标系中的三维位置。
23、进一步地，所述点云数据和视频相融合的在线监测预警方法中，在所述s3中，计算入侵物体与所有需要防护的导线通道点云之间的距离这一步骤具体包括：
24、对于每个需要防护的导线通道点云中的点计算其与入侵物体中心点之间的欧式距离：
25、
26、进一步地，所述点云数据和视频相融合的在线监测预警方法中，在所述s3中，确定最小距离以及最小距离对应的点位置，以实现净空距离的精准测距这一步骤具体包括：
27、将计算出的若干距离中的最小值确定为最小距离，并确定其对应的点位置，以实现净空距离的精准测距。
28、第二方面，本专利技术提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法。
29、第三方面，本专利技术提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令由计算机处理器执行，以实现如上述第一方面所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法。
30、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
31、本专利技术提供的一种点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，通过将点云与图像进行精准映射，实现对入侵物体在三维空间中的实时位置感知，并通过测距算法计算入侵物体与导线的净空距离，实现对入侵快速准确预警可有效避免了误监测问题，提高了监测准确度。
32、本专利技术具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本专利技术的特定原理。
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1.一种点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，在所述S1中，采用透视投影技术，将三维空间中的三维点云位置映射到二维图像平面上这一步骤具体包括：
3.根据权利要求2所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，在所述S1中，在采用透视投影技术，将三维空间中的三维点云位置映射到二维图像平面上这一步骤之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，在所述S2中，利用人工智能目标检测技术，获得目标检测结果所在图像位置这一步骤具体包括：
6.根据权利要求1所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，在所述S2中，通过三维点云与图像的映射关系获得三维位置这一步骤具体包括：
7.根据权利要求1所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，在所述S3中，确定最小距离以及最小距离对应的点位置，以实现净空距离的精准测距这一步骤具体包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令由计算机处理器执行，以实现如权利要求1-8中任一项所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法。
...【技术特征摘要】
1.一种点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，在所述s1中，采用透视投影技术，将三维空间中的三维点云位置映射到二维图像平面上这一步骤具体包括：
3.根据权利要求2所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，在所述s1中，在采用透视投影技术，将三维空间中的三维点云位置映射到二维图像平面上这一步骤之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其特征在于，在所述s2中，利用人工智能目标检测技术，获得目标检测结果所在图像位置这一步骤具体包括：
6.根据权利要求1所述的点云数据和视频相融合的在线监测预警方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭昕阳，王斐然，侯子龙，李振动，韩庚，李宁，任振龙，李达，周磊，郝新磊，李大伟，周志文，施鹏，蒋涛，刘德明，李坡，蔡龙，李玉宝，许建敏，张峰，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司超高压分公司，
类型：发明
国别省市：
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