[發明專利]變電站人員行為檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202211042576.5
• 申請日: 2022-08-29
• 公開（公告）號: CN115601784A
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發明（設計）人: 朱瑪;沈祥;魏偉明;陶鴻飛;王洪海;潘勁飛;胡建平;胡恩德;陳緒輝;周洋;茹惠東;謝敏峰;沈達;錢祥威;徐程剛;玉正英;羅福良
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司紹興供電公司;紹興大明電力建設有限公司;紹興建元電力集團有限公司
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V40/16;G06V40/20;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82
• 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: 秦曉剛

本發明屬于計算機視覺檢測技術領域，公開了變電站人員行為檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質，該方法包括：制作數據集和人臉底庫；在數據集上訓練yolov5和yolov4模型；將訓練的yolov4作為alphapose模型中的人員檢測模型；將操作現場視頻流回傳；通過alphapose算法對視頻流中的人員進行姿態判斷；采用sort算法對人員跟蹤；對視頻流中的人員進行異常檢測，結合跟蹤結果提取被測人員所在區域，再對提取的區域做進一步異常判斷；采用seetaface6算法對被測人員臉部進行識別，并與人臉底庫匹配；輸出檢測結果，并將其顯示到回傳的視頻中。本發明在取消監護人的情況下，增強了倒閘操作的安全性，實現了降本增效的目的，同時幫助電網管理人員提升對于變電站操作現場的管理水平。

技術領域

本申請涉及計算機視覺檢測技術領域，特別是涉及變電站人員行為檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

隨著社會經濟的快速發展,人們對電力資源的需求量越來越大，變電站的重要性也日漸突出。倒閘操作實現變電站工程中線路切換的功能，是電力系統正常運轉的重要保障。而現有的變電站工程作業中的倒閘操作存在著安全管控技術落后的問題，難以及時發現安全隱患，因此亟需提升倒閘操作的強化管理技術。變電站電壓通常在千伏以上，同時伴隨著高危險性。因此，保障倒閘操作的正確進行和操作人員的安全極其重要。

近年來，基于深度學習的計算機視覺技術在變電站作業安全管控的應用也越來越多，但是現有的技術仍然存在著一定的局限性。首先，目前針對人員著裝方面只檢測工裝或者安全帽，當應用于倒閘操作時由于高壓的存在，還需要針對絕緣裝備如絕緣鞋，絕緣手套以及人員工作區域進行檢測，現有的研究很少涉及相關方面。其次，針對人體姿態的識別方面，現有的研究大多數只有一次檢測，而在倒閘操作上需要嚴格保證操作人的行為規范以及人身安全，因此需要多重檢測以加強安全保障。最后，當前對人員行為檢測的應用方面，極少將人體姿態、人員行為與人臉識別集成，各個模塊相互獨立，造成了管控智能化水平的不足。

發明內容

本申請實施例提供了一種變電站人員行為檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質，以至少解決相關技術中無法同時檢測是否穿戴工裝、安全帽、絕緣鞋、絕緣手套、是否有越界、吸煙等違規行為，以及無法對操作人員的行為與姿態進行實時異常監控的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種變電站人員行為檢測方法，所述方法包括：

步驟S1，拍攝變電站工作人員工作狀態圖片，標注形成數據集，采集變電站工作人員正臉的臉部圖像，制作人臉底庫；

步驟S2，在步驟S1中的數據集上訓練yolov5x和yolov5s模型，在COCO數據集中的person數據集上訓練yolov4模型；

步驟S3，將步驟S2中訓練的yolov4模型作為alphapose模型中的人員檢測模型；

步驟S4，通過監護機器人采集變電站操作現場視頻流，傳輸給后臺設備；

步驟S5，通過內含有yolov4模型的alphapose算法對視頻流中的操作人員進行姿態判斷；

步驟S6，采用sort算法對操作人員進行跟蹤；

步驟S7，使用步驟S2中在數據集上訓練出的yolov5x模型對視頻流中的操作人員進行異常檢測，結合步驟S5的跟蹤結果提取被檢測人員所在區域，使用步驟S2中在數據集上訓練出的yolov5s模型對提取的被檢測人員所在區域做進一步異常判斷；

步驟S8，采用seetaface6算法對步驟S6中提取的被檢測人員所在區域的人員臉部區域進行識別，并與人臉底庫進行匹配；

步驟S9，輸出檢測結果，并將檢測結果顯示到步驟S4傳輸給后臺設備的視頻中。