[發明專利]基于地理位置信息的影像智能分析方法

在審

• 申請號: 201710435087.9
• 申請日: 2017-06-10
• 公開（公告）號: CN107194370A
• 公開（公告）日: 2017-09-22
• 發明（設計）人: 應國德;呂堅華;高群;郭才福;項曉宇;謝峰;喻謙;周嘯宇;王裘瀟;林杰;柳駿;謝妮娜;王曉飛;呂海峰;洪健鈞;張冰燁;呂鑫
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力公司臺州供電公司;國網浙江溫嶺市供電公司;國網浙江三門縣供電公司;國家電網公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F17/30
• 代理公司: 杭州華鼎知識產權代理事務所(普通合伙)33217
• 代理人: 項軍

1.基于地理位置信息的影像智能分析方法，用于識別設備類型，其特征在于,包括如下步驟：

建立設備數據庫，所述設備數據庫中包括設備類型和設備位置信息；

獲取攝像機的拍攝方向、攝像機的位置信息和攝像機拍攝的待分析影像；

根據攝像機的拍攝方向和攝像機的位置信息獲取待分析影像的成像區域；

從設備數據庫中獲取位于成像區域內且距離攝像機最近的設備；并將該設備作為待比對設備；

根據待比對設備的設備類型、待比對設備的設備位置信息、攝像機的拍攝方向和攝像機的位置信息獲取待分析影像中待比對設備的感興趣區域；

根據待分析影像的感興趣區域和待比對設備的設備類型獲取待分析影像中設備的類型。

2.如權利要求1所述的基于地理位置信息的影像智能分析方法，其特征在于，根據攝像機的拍攝方向和攝像機的位置信息獲取待分析影像的成像區域包括：以扇形區域作為成像區域，其中，所述扇形以攝像機作為圓心，以預設值作為半徑，以攝像機的水平視角角度作為圓心角，以攝像機的拍攝方向作為其圓心角角平分線的方向。

3.如權利要求2所述的基于地理位置信息的影像智能分析方法，其特征在于，所述預設值為0.5km。

4.如權利要求1所述的基于地理位置信息的影像智能分析方法，其特征在于，所述從設備數據庫中獲取位于成像區域內且距離攝像機最近的設備包括：獲取設備數據庫中各設備的位置信息，根據設備的位置信息計算設備與攝像機的距離,并將與攝像機距離小于預設值的設備作為第一預選設備；判斷每個第一預選設備是否在成像區域中，將在成像區域中的第一預選設備作為第二預選設備；計算各個第二預選設備與攝像機之間的距離，獲取與攝像機距離最短的第二預選設備作為對比設備。

5.如權利要求1所述的基于地理位置信息的影像智能分析方法，其特征在于，所述設備數據庫中包含各個設備的占地位置區域，所述判斷每個第一預選設備是否在成像區域中包括：獲取每個第一預選設備的占地位置區域，判斷第一預選設備的占地位置區域是否均在成像區域內，如果第一預選設備的地位置區域在成像區域內，則該第一預選設備在成像區域中。

6.如權利要求1所述的基于地理位置信息的影像智能分析方法，其特征在于，所述根據待比對設備的類型、待比對設備的位置信息、攝像機的拍攝方向和攝像機的位置信息獲取待分析影像中待比對設備的感興趣區域包括：根據待比對設備的類型獲取待比對設備的最高高度和最大寬度，根據待比對設備的位置信息和攝像機的位置信息計算待比對設備與攝像機之間的距離，根據待比對設備的最高高度和最大寬度、待比對設備與攝像機之間的距離以及攝像機自身的像素獲取比對設備在待分析影像的占用區域大小，根據攝像機拍攝方向、待比對設備的位置信息和待比對設備與攝像機之間的距離獲得待比對設備的底部中心在待分析影像中的預測位置，根據待比對設備的底部中心在待分析影像中的預測位置和比對設備在待分析影像的占用區域大小獲得待分析影像中待比對設備的感興趣區域。

7.如權利要求1所述的基于地理位置信息的影像智能分析方法，其特征在于，所述根據待分析影像的感興趣區域和待比對設備的設備類型獲取待分析影像中設備的類型包括：根據待分析影像感興趣區域的影像信息識別感興趣區域中是否存在與待比對設備類型相同的設備；如果影像信息識別感興趣區域中存在與待比對設備類型相同的設備，則待分析影像中設備的類型為待比對設備類型。

8.如權利要求7所述的基于地理位置信息的影像智能分析方法，其特征在于，如果待分析影像中設備的類型為待比對設備類型，則在感興趣區域內或感興趣區域周側標識設備類型。

9.如權利要求7所述的基于地理位置信息的影像智能分析方法，其特征在于，所述根據待分析影像感興趣區域的影像信息識別感興趣區域中是否存在與待比對設備類型相同的設備包括：建立設備類型庫，設備類型庫中保存多種不同方向、不同角度和不同時間段拍攝的待比對設備影像；將待分析影像感興趣區域的影像信息與設備類型庫中待比對設備類型的所有待比對設備影像一一比對，如果存在待比對設備影像與待比對設備類型相似度超過80％，則感興趣區域中存在與待比對設備類型相同的設備。

10.如權利要求1所述的基于地理位置信息的影像智能分析方法，其特征在于，方法還包括讀取每個類型設備的設備圖片庫，為每個類型設備建立一個卷積神經網路模型，其中，所述卷積神經網路模型通過如下步驟建立：根據HOG特征提取算法提取HOG特征，構建卷積神經網路并利用HOG特征對卷積神經網路進行訓練，得到訓練好的卷積神經網路模型；所述根據待分析影像感興趣區域的影像信息識別感興趣區域中是否存在與待比對設備類型相同的設備包括：獲取待分析影像感興趣區域的HOG特征；獲取待比對設備類型的卷積神經網路模型，根據HOG特征和卷積神經網路模型得出待分析影像感興趣區域是否存在與待比對設備類型相同的設備。