[发明专利]一种视频智能分析辅助巡检与异常告警方法

说明书

本发明提供一种视频智能分析辅助巡检与异常告警方法，包括以下步骤:对视频图像数据进行分类，基于图像描述算法，对视频图像库中的图像进行异常标注；生成的基础告警记录数据构建训练集，并构建用于告警收敛的学习模型；设定告警阈值指标，对视频图像库的视频图像数据进行分类输出，分类包括有效故障、待检测故障以及无故障。本发明能够在发生异常事故时及时告警，及时方便筛查、有法可依，有据可查，系统研究设备状态轮询及筛查方法，制定了告警阀值指标，根据告警类型和告警级别制定相应的上下限，可根据过滤条件有选择的排查事故并报告告警事件，在减少误报警的同时也减少漏报警，能够大大提高系统的可靠性。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，具体地讲，本发明涉及一种视频智能分析辅助巡检与异常告警方法。

背景技术

目前，我国输电线路仍然以架空线为主，高压、特高压输电线路分布点多、面广，所处地形复杂，自然环境恶劣，在山地地区，由于水土流失、雨水、泥石流等原因，会造成对输电线路、尤其是杆塔等电力设施地基的破坏，导致杆塔倾倒或设备损坏，直接破坏输电线路。电力线及杆塔附件长期暴露在野外，受到持续的机械张力、雷击闪络、材料老化、人为等因素的影响而产生倒塔、断股、磨损、腐蚀、受力等损伤，绝缘子还存在被雷击损伤，树木生长引起输电线放电，杆塔存在被偷窃等意外事件。因此，有必要对输电线路进行及时检测以保障输电线路安全运行。传统人工巡检的方式，不仅工作量大而且条件艰苦，特别是对多山地区和跨越大江大河的输电线路，在冰灾、水灾、地震、滑坡、夜晚期间巡线检查，所花时间长、人力成本高、困难大、风险高。

传统输电线路的巡检，一般依靠人工肉眼或者人力携带高倍望远镜和红外热像仪等设备根据故障测距给出的大致范围以及现场环境逐塔逐档线开展故障点的查找工作。对于地面或者输电线路设备上有明显放电痕迹的故障点很容易被人工发现，但是对于放电点不明显或者存在视距或者视角限制的情况，人工几乎不可能在地面上通过高倍望远镜发现，需要人工带电蹬塔甚至走线来查找故障点，既极大增加了线路运维人员的工作量，又给带电作业人员带来安全威胁。

因此，本领域技术人员亟需提供一种视频智能分析辅助巡检与异常告警方法，利用多元化主动告警技术，实现设备异常状态的精准预判及故障报警。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种视频智能分析辅助巡检与异常告警方法，利用多元化主动告警技术，实现设备异常状态的精准预判及故障报警。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种视频智能分析辅助巡检与异常告警方法，包括以下步骤:

步骤S01、通过无人机倾斜摄影采集视频图像数据，并形成视频图像库；

步骤S02、对视频图像数据进行分类，对分类后的视频图像进行语义标注，集中起来形成标注集；

步骤S03、基于图像描述算法，利用卷积神经网络从视频图像库中提取基础特征，对视频图像库中的图像进行异常标注；

步骤S04、生成的基础告警记录数据构建训练集，并构建用于告警收敛的学习模型；

步骤S05、设定告警阈值指标，对视频图像库的视频图像数据进行分类输出，分类包括有效故障、待检测故障以及无故障；

步骤S06、判断是否需要进行告警，选择告警方式及告警阈值，若有效故障，则执行告警处理，若待检测故障推送人工审核，做标注或删除操作，若无故障则无需告警。

优选的，所述步骤S05中的分类输出建立训练样本，以供机器学习不断优化和调整识别规则，以达到智能告警收敛、降低误报概率的目的。

优选的，所述步骤S06还包括对执行告警处理的记录进行特征信息提取，并将已提取的特征信息匹配到待检测故障的记录中。

优选的，若存在相同的特征信息，则待检测故障划分为有效故障；若不存在相同的特征信息，则待检测故障推送人工审核。