[發明專利]一種電力系統中的智能視頻分析方法

在審

• 申請號: 201910095013.4
• 申請日: 2019-01-31
• 公開（公告）號: CN110020589A
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發明（設計）人: 郭鵬程;葛志峰;田斌;朱剛;余敏
• 申請（專利權）人: 寧海縣雁蒼山電力建設有限公司;國網浙江寧海縣供電有限公司;浙江天派科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06Q50/06;H04N21/44
• 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

1.一種電力系統中的智能視頻分析方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、數據采集及預處理：采集視頻、紅外、放電數據信息，傳輸至后方服務器，然后對其進行預處理工作，預處理工作包括選定圖像顏色模型、圖像灰度化、圖像直方圖均衡化、圖像去躁、圖像銳化、圖像邊緣檢測和圖像分割；

S2、對目標提取的算法分析：采用背景差分法進行移動目標檢測分析，其過程如下：

a、設置時間間隔T_gap，循環截取兩幅視頻圖像P_i和P_j，分別進行預處理；

b、設置最小像素變化值P_min，采用減法運算計算出前后兩幅視頻圖像對應像素點的差值，統計發生改變的像素點個數，計算公式如下：

式中，N為總的像素改變點數；

c、設置檢驗圖像狀態發生改變的最小閾值N_min和最大閾值N_max，當N≤N_max時，不發出警報信號，直接排除干擾，當N≥N_max時，也無需發出報警信號，直接排除干燥，當N_min≤N≤N_max時，監測場景中發生了異常，進行報警處理。

2.根據權利要求1所述的電力系統中的智能視頻分析方法，其特征在于，所述S2中，對目標提取的算法分析還包括安全帽的識別，其基于移動目標跟蹤并通過高斯混合模型檢測，在該模型中每個像素被建模為K個高斯分布的集合，在第N幀上某特定像素的值為XN的概率可表示為：其中，w_j為第k個高斯內核的權重系數；

η(X_N；θ_i)是對應的正態分布；

其中，μ_k為均值，為第k個內核的方差，K個高斯分布按值W_k/σ_k排序并取前B個分布作為背景模型；

其中，閾值T為背景模型的最小占比，即為場景中出現背景像素的最小先驗概率，背景摳除，則計算為標記距離任意一個高斯分布大于2.5倍標準方差的前景像素。

3.根據權利要求2所述的電力系統中的智能視頻分析方法，其特征在于，在高斯混合背景模型提取場景內的前景移動目標后，目標表示為各連通圖像區域。

4.根據權利要求2所述的電力系統中的智能視頻分析方法，其特征在于，在移動目標能準確檢測跟蹤的前提下，進一步檢測安全帽并判斷其與移動目標的相對位置，從而識別安全帽是否佩戴于目標頂部位置，安全帽通常以紅、黃、藍、白顏色為主，對視頻畫面進行HSV顏色直方圖統計，并以相應顏色區塊的面積、形狀信息為輔助，可定位安全帽所在位置。