[發明專利]一種電網異常入侵預警方法

在審

• 申請號: 201710204219.7
• 申請日: 2017-03-30
• 公開（公告）號: CN106934971A
• 公開（公告）日: 2017-07-07
• 發明（設計）人: 周濤;方磊
• 申請（專利權）人: 安徽森度科技有限公司
• 主分類號: G08B13/196
• 分類號: G08B13/196
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種電網監控技術領域，特別涉及一種電網異常入侵預警方法。

背景技術

隨著特高壓線路的快速發展，和特高壓對運維的特殊要求，迫使“電力高速”的運維單位必須采取十分高效的手段和措施來保障其正常運行，尋求更加有效的智能化系統，是必然的選擇。

現有智能化系統的使用現狀和存在問題，使用現狀：送變電線路目前主要使用普通攝像機的方式，通過3G/4G無線傳輸，在管理中心接收到報警信號時，可實時觀看圖像，以確定前端線路或站點的情況。存在的問題：普通攝像機獲取的圖像價值有限。普通槍形攝像機的視野范圍小，距離遠的物體看不清楚等問題，導致圖像價值對監管的幫助有限，且無法對入侵行為進行預警。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種電網異常入侵預警方法，可以有效解決背景技術中的問題。

為實現上述目的，本發明采取的技術方案為：

電網異常入侵預警方法，其步驟如下：

視頻數據收集；

定義入侵工況；

危險行為預測；

建立入侵模型；

實時入侵對比。

進一步的，所述視頻數據收集是通過安裝在各處的高清攝像機對各工況的記錄，并對視頻進行分類、定義。

進一步的，所述定義入侵工況是根據需要識別的監控視頻，定義一套關鍵字的集合。

進一步的，所述危險行為在預測定位該入侵行為以及入侵主體后，以入侵主體為目標，在入侵行為發生前的監控視頻中，搜索入侵主體的出現，得到時間、地點、徘徊/逗留、尾隨等信息。

進一步的，所述建立入侵模型是通過入侵分子的教育水平、家庭背景、經濟狀況、人際關系等參數作為預測犯罪的因子，并依此對公民建立一套入侵傾向因子數據庫。

進一步的，所述實時入侵對比是將實際結果與預測模型進行對比，并計算修正因子。

本發明可對電網采用智能視頻跟蹤技術，一旦有人員靠近警戒區域，實時報警，同時球機跟蹤拍攝靠近區域目標的清晰特寫，工作人員通過監控圖像可識別人員身份和意圖，并可聯動警燈、警鈴等，讓不法分子無處可藏。

【具體實施方式】

本發明具體實施方式如下，電網異常入侵預警方法，其步驟如下：

視頻數據收集：

通過安裝在各處的高清攝像機對塔身、絕緣子、間隔棒、金具的各工況的進行記錄，并將具體的監控視頻進行分類、定義，剔除了無關以及無效的內容，利用這些已標注好的監控視頻，對一些典型的安全事件自動的建立樣本庫，如此建立的樣本庫是持續增長的。

定義入侵工況：

根據需要識別的監控視頻，定義一套關鍵字的集合，例如，破壞、攀爬等。因此，通過此定義，也可在網絡上搜索標題含有這些關鍵字的輸電線路監控視頻，并且標題或者視頻的上下文信息中應該出現“線路、視頻”等關鍵字，將與該視頻相關的上下文信息也一并下載下來，對于視頻中有說明性質的音頻信息，提取出來后利用語音轉文字技術將其轉換為文字。

危險行為預測：

識別監控事件只能在事件發生時產生警報，對于某些有預謀的入侵行為，往往能在入侵發生前的監控視頻中發現蛛絲馬跡，而這些監控視頻在網絡上一般是沒有，并且也是沒有標注的，我們對海量的沒有標注的完整監控視頻素材處理，識別需要預測的入侵行為，定位該入侵行為以及入侵主體后，以入侵主體為目標，在入侵行為發生前的監控視頻中，搜索入侵主體的出現，得到時間、地點、徘徊/逗留、尾隨等信息，對犯罪行為的發生進行預測。

建立入侵模型：

然而，僅僅依靠行為模式預測入侵的發生，會導致較高的誤報率，實際上，入侵分子的教育水平、家庭背景、經濟狀況、人際關系等與普通人往往有著較大的區別，可以作為預測犯罪的因子，并依此對公民建立一套入侵傾向因子數據庫。

實時入侵對比：

結合危險行為預測與入侵模型可以進行實時的犯罪預測。監控攝像頭對畫面中的主體進行實時的行為預測，當滿足特定的行為模式時啟動人臉識別模塊，確認其身份后調取入侵傾向因子數據庫中的相應記錄并輸入入侵模型，得到入侵預警等級，并將實際結果與預測模型進行對比，并計算修正因子。

以上顯示和描述了本發明的基本原理和主要特征和本發明的優點。本行業的技術人員應該了解，本發明不受上述實施例的限制，上述實施例和說明書中描述的只是說明本發明的原理，在不脫離本發明精神和范圍的前提下，本發明還會有各種變化和改進，這些變化和改進都落入要求保護的本發明范圍內。