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[發(fā)明專利]一種輸電線防外破的車輛識別與危險行為判別系統(tǒng)與方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810049610.9 申請日: 2018-01-18
公開(公告)號: CN108109385B 公開(公告)日: 2022-06-14
發(fā)明(設(shè)計)人: 陸國強;王興國;穆科明;鄭偉國 申請(專利權(quán))人: 南京杰邁視訊科技有限公司
主分類號: G08G1/017 分類號: G08G1/017;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82
代理公司: 南京銳恒專利代理事務(wù)所(普通合伙) 32506 代理人: 劉佳偉
地址: 210014 江蘇省南京市白下高新*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 輸電線 防外破 車輛 識別 危險 行為 判別 系統(tǒng) 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種輸電線防外破的車輛識別與危險行為判別系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)包括輸電線路前端的由3/4G智能攝像機、太陽能電池板、電源控制器、蓄電池組成的智能防外破預(yù)警裝置、后端的中心管理平臺和移動客戶端,中心管理平臺通過3/4G網(wǎng)絡(luò)與輸電線路智能防外破預(yù)警裝置通信,移動客戶端通過3/4G網(wǎng)絡(luò)與輸電線路智能防外破預(yù)警裝置和中心管理平臺通信,前端的智能防外破預(yù)警裝置和后端的中心管理平臺分別裝有深度學(xué)習(xí)模塊,該前、后端的深度學(xué)習(xí)模塊協(xié)作運行,完成傳輸線防外破的車輛識別與車輛危險行為預(yù)警判別,所述3/4G智能攝像機由視頻成像模塊、深度學(xué)習(xí)模塊、預(yù)警模塊、PTZ模塊、壓縮模塊、存儲模塊及通信模塊部件組成,視頻成像模塊實現(xiàn)圖像采集與預(yù)處理;預(yù)警模塊實現(xiàn)預(yù)警信息管理與信息上報;PTZ模塊實現(xiàn)攝像機上下左右轉(zhuǎn)動和鏡頭拉近或拉遠(yuǎn),調(diào)整攝像機視野;壓縮模塊實現(xiàn)對包含大型施工車輛的原始YUV數(shù)據(jù)壓縮為JPEG圖片和H.264/5視頻;存儲模塊實現(xiàn)對壓縮后的圖片和視頻在SD存儲介質(zhì)上進行存儲和基于預(yù)警事件和時間戳的索引,深度學(xué)習(xí)算法分別部署于系統(tǒng)的前、后端,后端的中心管理平臺實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法中網(wǎng)絡(luò)模型的建模、標(biāo)注、訓(xùn)練,調(diào)整后端的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模型及參數(shù),并定時在線將最新的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型及參數(shù)傳送到前端;前端收到后端發(fā)來的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型及參數(shù)后更新前端智能攝像機的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)及參數(shù);前端的智能攝像機抓拍監(jiān)測點過往車輛的圖像,對采集的圖像采用實時更新深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型與參數(shù)進行分類識別和行為分析,判別出危險情況時,在線預(yù)警并將預(yù)警事件、圖片及發(fā)生預(yù)警的車輛過往時前后短視頻進行時間戳標(biāo)注、壓縮、存儲并發(fā)往后端中心管理平臺,前端智能攝像機中的深度學(xué)習(xí)模塊的模型及參數(shù)配置是動態(tài)可調(diào)整的,其根據(jù)后端中心管理平臺發(fā)來的數(shù)據(jù)及參數(shù)進行模型及參數(shù)更新;前端的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖像前景區(qū)域中自動檢測車輛、自動提取特征、分類處理、行為分析,完成對輸電線路監(jiān)測點的過往大型施工車輛識別與危險行為的判別預(yù)警;后端的中心管理平臺確定深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和卷積核大小,根據(jù)不同天氣條件及車型訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),獲得相關(guān)參數(shù);深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)采用經(jīng)過壓縮降維的亞采樣像素特征、顏色分布特征、紋理特征、結(jié)構(gòu)特征、運動特征,可識別各類工程車輛及其危險行為;所述的后端中心管理平臺基于深度學(xué)習(xí)的工程車輛識別方法實現(xiàn)包括背景建模、目標(biāo)檢測、車型分類、車輛行為分析在內(nèi)的訓(xùn)練和識別;在前端的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型及參數(shù)更新期間,前端進行完全錄像、標(biāo)注后傳輸?shù)胶蠖酥行墓芾砥脚_,由后端的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)完成車輛檢測與識別,確保不漏檢。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

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