【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网监测，具体是一种基于监控环境下电力设备异常检测分析方法及系统。
技术介绍
1、目前电网系统的输电建设如雨后春笋，输电线路越来越多，绝大多数线路铁塔的位置都在偏远地区，线路运维难度非常大。
2、随着视频监控技术的快速发展，视频监控系统在各个领域得到了广泛应用，目前国网系统的输电线路上已安装在线监测设备，将输电线路监测信息及数据回传到各个变电站，变电站通过光纤专网将信息回传到总部监测系统。
3、然而，传统的视频监控系统主要依赖于人工进行监控和识别，对于大量视频数据的处理分析存在效率低下、易漏检误检的问题，且不能对各个监控区域的异常行为表现进行综合评估，以及不能准确反馈针对相应监控区域的巡查表现，智能化程度低，不利于保证各电网监控区域的安全；
4、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于监控环境下电力设备异常检测分析方法及系统，解决了现有技术存在监控效率低下且异常行为识别准确率低的问题，且不...
【技术保护点】
1.一种基于监控环境下电力设备异常检测分析系统，其特征在于，包括视频监控模块、异常行为检测模块、异常行为分析模块、实时报警模块和数据信息存储模块；视频监控模块通过监控摄像头获取相应输电线路监控区域的实时视频流，并对其进行预处理，且将预处理后的实时视频流发送至异常行为检测模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于监控环境下电力设备异常检测分析系统，其特征在于，异常行为检测模块的具体运行过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于监控环境下电力设备异常检测分析系统，其特征在于，利用训练好的深度学习模型对每帧图像进行分类的过程中，所采用的模型为多分类器...
【技术特征摘要】
1.一种基于监控环境下电力设备异常检测分析系统，其特征在于，包括视频监控模块、异常行为检测模块、异常行为分析模块、实时报警模块和数据信息存储模块；视频监控模块通过监控摄像头获取相应输电线路监控区域的实时视频流，并对其进行预处理，且将预处理后的实时视频流发送至异常行为检测模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于监控环境下电力设备异常检测分析系统，其特征在于，异常行为检测模块的具体运行过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于监控环境下电力设备异常检测分析系统，其特征在于，利用训练好的深度学习模型对每帧图像进行分类的过程中，所采用的模型为多分类器，其输出对应于不同的行为类别；在训练阶段，模型通过大量标注好的视频数据学习如何区分正常行为和异常行为，并不断优化自身的参数以提高识别准确率；在实际应用中，模型根据提取的特征对每帧图像进行分类，判断其是否属于异常行为类别。
4.根据权利要求1所述的一种基于监控环境下电力设备异常检测分析系统，其特征在于，异常行为分析模块的具体运行过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于监控环境下电力设备异常检测分析系统，其特征在于，实时报警模块与区域行为综评模块通信连接，区域行为综评模块用于设定综评周期，获取到需要管理的所有监控区域，将对应监控区域标记为i，且i为大于1的自然数；通过将监控区域i进行异常行为统筹分析以生成区域强管信号或区域弱管信号，且将监控区域i的区域强管信号或区域弱管信号发送至实时报警模块，实时报...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宇夫，廖静，乔茜，郝新瑞，李娟，郭月梅，李智，赵景水，李文军，曹晋萍，张志明，王晓敏，靳红兵，马艺元，刘宇超，王晓炜，刘俐君，王瑞萍，韩琰，刘璐，王玮，梁喆，赵欣，张建军，李志国，范志宇，柴睿，阴丽虹，牛慧芳，武迪，郭晓霞，贾浩，杨化冰，郭晋梅，卢佳杨，王效维，阎鑫，高佳月，张世宇，李鹏江，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司太原供电公司，
类型：发明
国别省市：
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