[發明專利]一種主站調度系統后臺畫面圖像的動態識別方法

有效

• 申請號: 202210164311.6
• 申請日: 2022-02-23
• 公開（公告）號: CN114241280B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 鐘志明;汪杰;段孟雍;李波;郭志軍;吳鐘飛;李祺威
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司東莞供電局
• 主分類號: G06V10/80
• 分類號: G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06T7/246
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 杜嘉偉

1.一種主站調度系統后臺畫面圖像的動態識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟100、獲取后臺畫面圖像，將所述后臺畫面圖像傳入骨干卷積神經網絡中提取特征激活圖，將所述特征激活圖作為輸入圖像信息的原始特征數據；

步驟200、采用數據增廣策略，對所述原始特征數據增加原始特征數據，訓練樣本的多樣性，獲取訓練樣本的數據連續幀；使用1×1的二維卷積對輸入的數據連續幀進行降維，獲取數據幀數，根據所述數據幀數設計特征譜流；

步驟300、計算相鄰的所述數據幀數之間的特征譜流，獲取融合特征，對運動建模及提取短時運動特征；

步驟400、基于所述短時運動特征，采用數據交換策略模擬長時運動特征，獲取動態圖像；

所述步驟100包括：

步驟101、使用ResNet50網絡作為骨干卷積網絡，從最后一個卷積層中提取數據特征點，得到特征激活圖；其中，是特征激活圖的通道數量，和分別是特征激活圖空間尺寸的高度和寬度；

步驟102、選定所述特征激活圖，沿豎直方向將所述特征激活圖平均地劃分為部分，獲得水平特征激活圖區域；其中，表示圖片中物體水平區域劃分的區域數量；

步驟103、將全局平均特征分別應用于每一個水平特征激活圖區域上，得到個局部特征，每個局部特征表示為一個通道數為Ｃ的特征向量；

步驟104、使用個局部特征區域的特征向量監督全局特征，獲取全部原始特征數據。

2.根據權利要求1所述的一種主站調度系統后臺畫面圖像的動態識別方法，其特征在于，所述步驟103還包括：

根據所述特征向量檢測識別原始特征數據，通過多個卷積層和池化層形成特征圖，采用數據增廣策略，對輸出的特征圖增加原始特征數據，訓練樣本的多樣性。

3.根據權利要求2所述的一種主站調度系統后臺畫面圖像的動態識別方法，其特征在于，所述步驟200包括：

對所述訓練樣本在空間分支網絡上，使用1×1的二維卷積的方法對單幀圖像提取空域特征；

在時間分支網絡上，先通過幀序列計算得到特征譜流，隨后對特征譜流進行二維卷積，在每個卷積層之后，對兩分支的數據進行數據交換。

4.根據權利要求3所述的一種主站調度系統后臺畫面圖像的動態識別方法，其特征在于，所述數據交換包括：

將時間分支網絡卷積層得到的特征譜加在空間分支網絡上，將空間分支網絡的結果用于計算下一個特征譜流，將兩分支在最后一層進行特征融合，確定圖像特征譜。

5.根據權利要求4所述的一種主站調度系統后臺畫面圖像的動態識別方法，其特征在于，在步驟200中，根據所述數據幀數設計特征譜流，表達式為：

其中、、、代表的是第幀、第t+1幀、第t+30幀、第幀卷積得到的時間分支特征譜，、是第幀、第t+31幀得到的時間分支特征譜空間卷積的結果，是計算得到的特征譜流。

6.根據權利要求5所述的一種主站調度系統后臺畫面圖像的動態識別方法，其特征在于，所述步驟300包括：

將對應的特征譜流使用二維卷積對兩分支的主干網絡進行特征提取，對特征譜和特征譜流進行反復的二維卷積，并計算相鄰數據幀數之間特征譜流的融合特征。

7.根據權利要求6所述的一種主站調度系統后臺畫面圖像的動態識別方法，其特征在于，所述步驟300包括：

步驟301、對時間分支特征譜做空間全局池化，得到特征譜尺寸為T×1×1×D的運動形態特征；其中表示輸入時間分支特征譜的時間長度，1表示每幀的寬和高，是每幀圖像的通道數；

步驟302、使用1×1×1的卷積核對通道數進行縮小，再使用一個1×1×1的卷積核對通道數進行放大獲取通道間的相關性；

步驟303、使用 Sigmoid 函數對時間分支特征譜進行歸一化，得到運動形態融合特征，所述融合特征的表達式為：

其中和為兩個1×1×1的卷積核，為空間全局平均池化層，表示Sigmoid函數的系數。