变电站异常的确定方法、装置、电子设备以及存储介质与流程

本技术涉及变电站，尤其涉及一种变电站异常的确定方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术：

1、变电站作为电力系统的核心枢纽，承担着电压变换、电能分配和系统稳定控制等关键功能，其运行安全直接关系到电网稳定性、供电可靠性和设备寿命。

2、现有技术中，通常按预设时间间隔采集可见光图像，再通过固定规则或简单模型判断异常。但是固定间隔导致数据延迟，无法实时捕捉突发异常，不能及时、精确的判断变电站异常。

3、因此，亟需一种可以对变电站的异常情况进行精确检测的方案，以确保变电站安全运行。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种变电站异常的确定方法、装置、电子设备以及存储介质，用以达到精确检测变电站异常，以确保变电站安全运行的效果。

2、第一方面，本技术实施例提供一种变电站异常的确定方法，包括：

3、获取变电站区域的可见光视频流和红外视频流；

4、对所述可见光视频流进行逐帧降噪处理，得到降噪图像集合；对所述降噪图像集合进行加权融合处理，得到重构视频流；其中，降噪图像集合中包括至少一个降噪后的图像数据；所述重构视频流表征经逐帧降噪和加权融合处理后的可见光视频流；

5、将所述红外视频流与所述重构视频流输入异常检测模型中进行处理，得到所述异常检测模型输出的异常结果；并基于异常结果发出告警。

6、在一种可能的实施方式中，对所述可见光视频流进行逐帧降噪处理，得到降噪图像集合，包括：

7、对所述可见光视频流进行逐帧拆分处理，得到帧集合数据；

8、对所述帧集合数据中每一帧的数据进行快速傅里叶变换处理，得到频域信号；

9、基于预设滤波阈值，对所述频域信号进行滤波处理，得到滤波后的频域数据；其中，所述预设滤波阈值是基于变电站的光照强度确定的；

10、对所述滤波后的频域数据进行逆快速傅里叶变换处理，得到所述降噪图像集合。

11、在一种可能的实施方式中，所述预设滤波阈值是基于变电站的光照强度确定的，包括：

12、获取所述变电站的光照强度；

13、若确定所述光照强度小于第一预设阈值，则确定所述预设滤波阈值为第一滤波阈值；

14、若确定所述光照强度大于或等于第一预设阈值、且小于或等于第二预设阈值，则确定所述预设滤波阈值为第二滤波阈值；

15、若确定所述光照强度大于第二预设阈值，则确定所述预设滤波阈值为第三滤波阈值；其中，所述第一滤波阈值、所述第二滤波阈值以及所述第三滤波阈值依次降低。

16、在一种可能的实施方式中，对所述降噪图像集合进行加权融合处理，得到重构视频流，包括：

17、基于特征点匹配和时间戳校准，对所述降噪图像集合中的每一帧图像进行帧同步对齐处理，得到连续单帧图像序列；

18、基于所述连续单帧图像序列，确定自适应帧权重；其中，所述自适应帧权重是根据连续单帧图像序列中各帧的图像清晰度和/或运动矢量自适应计算得到的融合权重系数；

19、按照所述自适应帧权重对所述连续单帧图像序列进行融合处理，得到所述重构视频流。

20、在一种可能的实施方式中，按照所述自适应帧权重对所述连续单帧图像序列进行融合处理，得到所述重构视频流，包括：

21、以预设步长和预设时间窗口将所述连续单帧图像序列进行划分处理，得到待处理图像；

22、基于所述自适应帧权重对所述待处理图像进行加权融合处理，得到所述重构视频流。

23、在一种可能的实施方式中，将所述红外视频流与所述重构视频流输入异常检测模型中进行处理，得到所述异常检测模型输出的异常结果，包括：

24、将所述红外视频流与所述重构视频流输入所述异常检测模型中进行处理，基于所述异常检测模型的特征提取模块对所述红外视频流与所述重构视频流进行处理，得到特征视频流；

25、基于所述异常检测模型对所述特征视频流进行处理，得到目标类别；并基于所述目标类别，生成目标类别的运动轨迹；

26、基于所述异常检测模型对所述目标类别和所述运动轨迹进行处理，得到所述异常检测模型输出的异常结果。

27、在一种可能的实施方式中，并基于所述目标类别，生成目标类别的运动轨迹，包括：

28、对属于所述目标类别的目标在所述特征视频流的连续帧中进行目标跟踪，获取所述目标在每一帧中的位置信息，根据所述位置信息形成所述运动轨迹。

29、第二方面，本技术实施例提供一种变电站异常的确定装置，包括：

30、获取模块，用于获取变电站区域的可见光视频流和红外视频流；

31、处理模块，用于对所述可见光视频流进行逐帧降噪处理，得到降噪图像集合；对所述降噪图像集合进行加权融合处理，得到重构视频流；其中，降噪图像集合中包括至少一个降噪后的图像数据；所述重构视频流表征经逐帧降噪和加权融合处理后的可见光视频流；

32、检测模块，用于将所述红外视频流与所述重构视频流输入异常检测模型中进行处理，得到所述异常检测模型输出的异常结果；并基于异常结果发出告警。

33、在一种可能的实施方式中，处理模块，包括：

34、对所述可见光视频流进行逐帧拆分处理，得到帧集合数据；

35、对所述帧集合数据中每一帧的数据进行快速傅里叶变换处理，得到频域信号；

36、基于预设滤波阈值，对所述频域信号进行滤波处理，得到滤波后的频域数据；其中，所述预设滤波阈值是基于变电站的光照强度确定的；

37、对所述滤波后的频域数据进行逆快速傅里叶变换处理，得到所述降噪图像集合。

38、在一种可能的实施方式中，所述预设滤波阈值是基于变电站的光照强度确定的，包括：

39、获取所述变电站的光照强度；

40、若确定所述光照强度小于第一预设阈值，则确定所述预设滤波阈值为第一滤波阈值；

41、若确定所述光照强度大于或等于第一预设阈值、且小于或等于第二预设阈值，则确定所述预设滤波阈值为第二滤波阈值；

42、若确定所述光照强度大于第二预设阈值，则确定所述预设滤波阈值为第三滤波阈值；其中，所述第一滤波阈值、所述第二滤波阈值以及所述第三滤波阈值依次降低。

43、在一种可能的实施方式中，处理模块，包括：

44、基于特征点匹配和时间戳校准，对所述降噪图像集合中的每一帧图像进行帧同步对齐处理，得到连续单帧图像序列；

45、基于所述连续单帧图像序列，确定自适应帧权重；其中，所述自适应帧权重是根据连续单帧图像序列中各帧的图像清晰度和/或运动矢量自适应计算得到的融合权重系数；

46、按照所述自适应帧权重对所述连续单帧图像序列进行融合处理，得到所述重构视频流。

47、在一种可能的实施方式中，按照所述自适应帧权重对所述连续单帧图像序列进行融合处理，得到所述重构视频流，包括：

48、以预设步长和预设时间窗口将所述连续单帧图像序列进行划分处理，得到待处理图像；

49、基于所述自适应帧权重对所述待处理图像进行加权融合处理，得到所述重构视频流。

50、在一种可能的实施方式中，检测模块，包括：

51、将所述红外视频流与所述重构视频流输入所述异常检测模型中进行处理，基于所述异常检测模型的特征提取模块对所述红外视频流与所述重构视频流进行处理，得到特征视频流；

52、基于所述异常检测模型对所述特征视频流进行处理，得到目标类别；并基于所述目标类别，生成目标类别的运动轨迹；

53、基于所述异常检测模型对所述目标类别和所述运动轨迹进行处理，得到所述异常检测模型输出的异常结果。

54、在一种可能的实施方式中，并基于所述目标类别，生成目标类别的运动轨迹，包括：

55、对属于所述目标类别的目标在所述特征视频流的连续帧中进行目标跟踪，获取所述目标在每一帧中的位置信息，根据所述位置信息形成所述运动轨迹。

56、第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器，处理器；

57、所述存储器存储计算机执行指令；

58、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述处理器执行如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

59、第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

60、第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

61、本技术实施例提供的一种变电站异常的确定方法、装置、电子设备以及存储介质，通过同步获取变电站区域的可见光视频流和红外视频流，先针对可见光视频流逐帧降噪得到降噪图像集合，再依托加权融合完成图像重构生成重构视频流，之后把红外视频流与重构视频流共同送入异常检测模型运算，依托模型输出的异常判定结果触发告警的手段，实现兼顾可见光画面细节与红外温度特征、降低环境杂讯干扰、提升变电站设备异常识别精准度，减少漏报与误报，可及时发现设备过热、外观破损等隐蔽故障并快速预警的效果。