[发明专利]一种基于计算机视觉的安全反违章视频自动分拣系统模型

说明书

本发明公开了一种基于计算机视觉的安全反违章视频自动分拣系统模型，属于计算机分拣技术领域。本发明通过基础支持层、技术层、应用层和服务层这四个层面进行安全反违章视频自动分拣。本发明利用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。本发明中机器视觉产品的应用对人工的替代性具备明显的成本优势，而且具有更高的一致性要求。本发明提出的模型所生成的显著图不仅能够有效覆盖电力设备的边界，而且设备区域与背景区域的对比度高，很好地抑制了背景区域的显著性。本发明中深度学习与传统的机器学习方法是密切相关的，在传统的机器学习框架中加入深度学习模块，可以获得更高的设备分拣识别准确率。

技术领域

本发明属于计算机分拣技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的安全反违章视频自动分拣系统模型。

背景技术

为了提高电力系统的智能化水平，许多变电站除了具备“遥测”、“遥信”、“遥控”和“遥调”四遥功能外，还添加了“遥视”功能，利用远程传输过来的图像和视频及时评价相关设备运行情况。将图像和视频信息引入电力系统是一种巨大的技术进步，但是，现有的图像和视频监控系统仅仅是将大量的媒体数据传输到调度端，不能对这些数据进行智能化分析，需要工作人员对接收到的数据进行人工分析和识别。人工处理方法效率低下、准确率不高，且人眼长时间工作不利于身心健康，这制约了电力系统智能化水平的提升。

目前电力行业的视频监控主要是以变电站视频监控为主。从实际应用现状看，不同业务场景应用的电力视频监控系统技术水平参差不齐，大部分变电站配置有视频监控系统，但系统之间相互独立，不能实现信息共享；从视频监控技术上来看，各厂家用的技术也存在较大差异，并不能满足电力行业管理层的实际需求，尤其是视频录制量大，核查时管理人员无法确认重点环节的重点事项，只能针对所有录制视频的逐个查看与分拣，工作量巨大，工作内容重复，需要耗费大量的时间才能完成重点环节和重点事项的视频和信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无需对所有录制视频的逐个查看与分拣，工作量小，耗费时间少的基于计算机视觉的安全反违章视频自动分拣系统模型。

为了实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于计算机视觉的安全反违章视频自动分拣系统模型，包括以下内容：

1)基础支持层：包括大数据、计算力和算法，基础支持层中的数据；

2)技术层：包括机器视觉、计算机视觉、语音识别、机器翻译、自然语言处理类方法和人机交互；

3)应用层：对接基于端口匹配的智能检测装置进行识别标记；

4)服务层：包括视频服务和视频分析。

根据以上特征，所述计算机视觉系统可以分为：图像采集、处理、运动控制部分。

在一些示例中，所述计算机视觉系统的工作过程包括如下步骤：

1)利用位置检测器检测到物体的移动，当物体移动到相机系统的视觉中心，检测器马上向图像采集部分发送信号即触发脉冲；

2)根据预定程序和延迟，图像获取部分向照相机和照明系统发出脉冲，拍摄机器和光源都启动；

3)利用相机重新开始新的扫描，照相机在开始新的帧扫描之前打开曝光机制，并且可以预先设置曝光时间；同时打开照明光源，照明时间应该与照相机的曝光时间相匹配。

在一些示例中，所述机器视觉的应用具体如下：

1)视觉检测，包括高精度定量检测和不用量器的定性或半定量检测；

2)机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上；

3)缺陷类检测：批量化应用及其视觉辅助工业生产的识别缺陷。