[发明专利]一种变电站室外视频监控系统和监控方法在审

专利信息
申请号: 201710632074.0 申请日: 2017-07-28
公开(公告)号: CN107547867A 公开(公告)日: 2018-01-05
发明(设计)人: 鲍新;任群;鲍习文;耿立娟;尹爱辉 申请(专利权)人: 国网山东省电力公司济南供电公司;国家电网公司
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18
代理公司: 济南诚智商标专利事务所有限公司37105 代理人: 李修杰
地址: 250012 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 变电站 室外 视频 监控 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种变电站室外视频监控系统,包括依次连接的网络摄像机(1)、网络硬盘录像机NVR(2)、控制设备(3)和终端显示设备(4),所述网络摄像机(1)与网络硬盘录像机NVR(2)之间、所述网络硬盘录像机NVR(2)与控制设备(3)之间分别通信连接,所述控制设备(3)和终端显示设备(4)之间电连接,其特征在于,所述网络摄像机(1)的数量设置有多个,且多个所述网络摄像机(1)均匀固定于待监控区域四周的同一高度建筑物上,多个所述网络摄像机(1)与所述网络硬盘录像机NVR(2)之间设置有图像处理设备(5),所述图像处理设备(5)的输入端分别与多个所述网络摄像机(1)中的每一个网络摄像机通信连接,所述图像处理设备(5)的输出端以单一输出信号的方式与所述网络硬盘录像机NVR(2)通信连接。

2.如权利要求1所述的一种变电站室外视频监控系统,其特征在于,所述图像处理设备(5)包括图像预处理单元和图像融合单元,所述图像预处理的输入端分别与多个所述网络摄像机(1)中的每一个网络摄像机通信连接,所述图像预处理单元的输出端与所述图像融合单元电连接。

3.如权利要求2所述的一种变电站室外视频监控系统,其特征在于,所述图像处理设备(5)还包括危险物品和危险人群检测单元,所述危险物品和危险人群检测单元(53)分别与多个所述网络摄像机(1)中的每一个网络摄像机通信连接。

4.如权利要求1所述的一种变电站室外视频监控系统,其特征在于,任意相邻的两个所述网络摄像机(1)所采集的图像之间有重合区域。

5.如权利要求1所述的一种变电站室外视频监控系统,其特征在于,所述网络摄像机(1)的观看角度为160-180°。

6.如权利要求3所述的一种变电站室外视频监控系统,其特征在于,所述终端显示设备(4)还包括报警显示器,所述报警显示器与所述危险物品和危险人群检测单元(53)通信连接。

7.一种变电站室外视频监控方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

通过多个网络摄像机获取某一时刻能够360°全角度监视变电站室外现场的多张原始监控图像;

所述网络摄像机将所述原始监控图像传输至图像处理设备;

所述图像处理设备利用小波变换对所述原始监控图像进行图像融合,得出一张能够360°全角度监视变电站室外现场的监控图像;

所述图像处理设备将所述监控图像以单一信号的方式传输至网络硬盘录像机NVR;

所述网络硬盘录像机NVR对所述监控图像进行存储,并将所述监控图像传输至终端显示设备。

8.如权利要求7所述的一种变电站室外视频监控方法,其特征在于,所述图像处理设备利用小波变换对所述原始监控图像进行图像融合,得出一张能够360°全角度监视变电站室外现场的监控图像,包括如下步骤:

对任意两张相邻的所述原始图像进行图像配准,获取预处理图像;

利用Haar小波基对所述配准图像进行二维小波分解,分别获取两幅所述预处理图像变换域内的低频系数和高频系数;

对两幅所述预处理图像的低频系数采用平均法进行融合,获取低频融合系数;

对两幅所述预处理图像的低频系数采用平均法进行融合的同时,对两幅所述预处理图像的高频系数采用最大值法进行融合,获取水平、垂直和对角三个方向上的高频融合系数;

利用所述低频融合系数以及所述高频融合系数进行二维小波逆变换,获取融合图像。

9.如权利要求7所述的一种变电站室外视频监控方法,其特征在于,所述图像处理设备利用小波变换对所述原始监控图像进行图像融合,得出一张能够360°全角度监视变电站室外现场的监控图像的同时,所述方法还包括:对监控区域内的危险物品与人群进行监控和识别。

10.如权利要求9所述的一种变电站室外视频监控方法,其特征在于,所述对监控区域内的危险物品与人群进行监控和识别,包括如下步骤:

根据监控区域没有危险物品与人群时的监控图像,建立训练样本图像;

建立训练样本图像的同时,对所述待识别图像采用小波阈值去噪算法,获取去噪处理后的图像;

对所述去噪处理后的图像采用非线性外推增强算法,获取增强处理后的图像;

对所述增强处理后的图像采用迭代阈值算法进行分割,获取危险物品与人群的预处理图像;

对所述训练样本图像和所述预处理图像分别采用边缘跟踪算法进行边缘提取,获取边缘提取后的训练样本图像和边缘提取后的预处理图像;

利用边缘提取后的训练样本图像和边缘提取后的预处理图像,采用神经网络识别法对危险物品和人群进行识别;

如果有危险物品和人群,报警系统进行报警。

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