[发明专利]一种用于封样存储的虚拟围栏系统和方法在审

专利信息
申请号: 202011326154.1 申请日: 2020-11-24
公开(公告)号: CN112581427A 公开(公告)日: 2021-03-30
发明(设计)人: 李维巍;陈圣曦;金少辉;高策;郐胜男;杨建全;杨航;卫林强;汪全;李馨楠;许峥;杨智茗;唐嘉颖;徐嘉鸿;朱润嘉;张瑜洲;钟文虎;凌立德 申请(专利权)人: 吉林松江河水力发电有限责任公司;国网新源水电有限公司;国家电网有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/181;G06T7/50;G06T17/00;G08B13/196
代理公司: 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 代理人: 张红莲
地址: 134500 吉林省*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 存储 虚拟 围栏 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种用于封样存储的虚拟围栏系统,包括封样图像采集模块、封样图像处理模块、虚拟围栏确定模块、围栏状态确定模块和报警模块,其特征在于,

所述封样图像采集模块用于获取封样及其所处环境的图像信息;

所述封样图像处理模块用于对所述图像信息分析处理,以此获取关于所述封样及其所述环境的边界信息;

所述虚拟围栏确定模块用于根据所述边界信息,生成对所述封样进行存储的虚拟围栏;

所述围栏状态确定模块用于根据所述图像信息,确定所述虚拟围栏对应的围蔽状态信息;

所述报警模块用于根据所述围蔽状态信息,对所述封样存储状态进行适应性的报警操作。

2.根据权利要求1所述的一种用于封样存储的虚拟围栏系统,其特征在于,

所述封样图像采集模块包括:图像采集子模块、图像采集盲区确定子模块和图像采集动作调整子模块;

所述图像采集子模块用于获取所述封样及其所处环境的图像信息;

所述图像采集盲区确定子模块用于根据所述图像信息,确定所述图像采集子模块对应的图像采集盲区分布信息;

所述图像采集动作调整子模块用于根据所述图像采集盲区分布信息,调整所述图像采集子模块的图像采集参数,以更新针对图像采集盲区的图像采集动作。

3.根据权利要求2所述的一种用于封样存储的虚拟围栏系统,其特征在于,

所述图像采集盲区确定子模块包括图像分割单元、图像匹配单元和盲区区域分布计算单元;

所述图像分割单元用于将所述图像信息分割形成子图像;

所述图像匹配单元用于将所述子图像与预设封样布设环境模型进行关于图像帧或图像像素的匹配处理,以此确定所述封样及其所处环境的摄像障碍存在信息;

所述盲区区域分布计算单元用于根据所述摄像障碍存在信息,计算得到所述图像采集盲区分布信息;

所述图像采集动作调整子模块包括图像采集模式调整单元和图像采集参数调整单元;

所述图像采集模式调整单元用于根据所述图像采集盲区分布信息,对所述图像采集子模块进行关于单目拍摄模式或者多目拍摄模式的切换;

所述图像参数调整单元用于根据所述图像采集盲区分布信息,对所述图像采集子模块进行关于拍摄视角宽度、拍摄焦距和拍摄曝光时间中至少一者的调整。

4.根据权利要求1所述的一种用于封样存储的虚拟围栏系统,其特征在于,

所述封样图像处理模块包括图像筛选子模块、图像帧生成子模块、边界模型生成子模块和边界信息生成子模块;

所述图像筛选子模块用于根据预设分辨率条件、预设图像纹理分布条件、预设图像色调分布条件和预设图像轮廓分布条件,对所述图像信息进行筛选处理;

所述图像帧生成子模块用于对所述筛选处理得到的图像信息,进行图像帧的分解处理,以此获得对应的图像帧;

所述边界模型生成子模块用于根据历史封样存储监控数据,构建与优化形成相应的图像边界深度学习神经网络模型;

所述边界信息生成子模块用于根据所述图像边界深度学习神经网络模型,对所述图像信息进行分析处理,以此得到所述边界信息。

5.根据权利要求4所述的一种用于封样存储的虚拟围栏系统,其特征在于,

所述图像筛选子模块包括分辨率确定单元、图像纹理分布确定单元、图像色调分布确定单元、图像轮廓分布确定单元和筛选执行单元;

所述分辨率确定单元用于确定所述图像信息中对应的图像分辨率分布信息;

所述图像纹理分布确定单元用于确定所述图像信息中对应的图像纹理分布信息;

所述图像色调分布确定单元用于确定所述图像信息中对应的图像色调分布信息;

所述图像轮廓分布确定单元用于确定所述图像信息中对应的图像轮廓分布信息;

所述筛选执行单元用于将所述图像分辨率分布信息、所述图像纹理分布信息、所述图像色调分布信息和所述图像轮廓分布信息分别与预设分辨率阈值范围、预设图像纹理分布范围、预设图像色调分布范围和预设图像轮廓分布范围进行对比,用于所述筛选处理。

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