【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力巡检领域，尤其是一种裁剪巡检视频的方法、电子设备、存储介质。
技术介绍
1、近年来，伴随着国民经济的飞速发展，电力工程建设也不断加强。据统计，我国电网覆盖面积位居世界第一。如此大范围、跨地区、错综复杂的输电网络是由许多地面电力塔布设连结而成，对其进行日常巡检将是一项富有挑战性的巨大工程。
2、以往主要依靠人工定期野外巡检的方式来掌握电力塔运行健康状况，此种方法不仅需要耗费大量劳动力和时间，并且效率低下；目前，无人机技术的发展为电力巡检提供了新的移动平台，无人机通过搭载红外传感器进行电力塔全天候巡检具有不受地形条件限制、巡检速度快、效率高、安全性好等优势，广泛应用于电力行业。虽然无人机电力塔巡检方式已经极大程度上解放了人力物力、提高了巡检效率，但是巡检过程获得的大量红外视频数据仍需进一步处理。目前，需要内业数据处理人员进一步手动裁剪每个电力塔对应的视频段，面对如此海量的红外视频数据，工作量相当大；视频裁剪效率较低，进而导致基于视频分析和解译电力塔健康运行状况的效率不高。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种裁剪巡检视频的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的裁剪巡检视频的方法，其特征在于，所述对每一帧所述AOI区域图像中的所述AOI区域字符，依次进行图像分割处理、基于卷积神经网络模型的字符识别处理、字符拼接还原处理，得到每一帧所述巡检图像对应的AOI区域数字值，包括：
3.根据权利要求2所述的裁剪巡检视频的方法，其特征在于，所述对所述AOI区域图像中的所述AOI区域字符进行图像分割处理，得到分割字符集，包括：
4.根据权利要求2所述的裁剪巡检视频的方法，其特征在于，所述根据所述巡检视频预先进行模型训练处理，得到卷积...
【技术特征摘要】
1.一种裁剪巡检视频的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的裁剪巡检视频的方法，其特征在于，所述对每一帧所述aoi区域图像中的所述aoi区域字符，依次进行图像分割处理、基于卷积神经网络模型的字符识别处理、字符拼接还原处理，得到每一帧所述巡检图像对应的aoi区域数字值，包括：
3.根据权利要求2所述的裁剪巡检视频的方法，其特征在于，所述对所述aoi区域图像中的所述aoi区域字符进行图像分割处理，得到分割字符集，包括：
4.根据权利要求2所述的裁剪巡检视频的方法，其特征在于，所述根据所述巡检视频预先进行模型训练处理，得到卷积神经网络模型，包括：
5.根据权利要求4所述的裁剪巡检视频的方法，其特征在于，得到精度和召回率之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的裁剪巡检视频的方法，其特征在于，所述在所述aoi区域数字值中进行分割节点索引位置标记处理、分割节点真伪...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚祎垄，赵自力，张志翱，刘纪东，马焱，许明生，林幸吾，崔佳，李秀峰，谢文韬，
申请(专利权)人：珠海市规划设计研究院，
类型：发明
国别省市：
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