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基于机器视觉的电力设备潜在火警识别系统及方法与流程

2021-09-18 01:27:00 来源:中国专利 TAG:火警 火灾 电力设备 识别系统 识别

技术特征:
1.基于机器视觉的电力设备潜在火警识别系统,其特征在于:包括影像获取模块、火灾识别模块、影像获取范围调整模块和火情确认模块:所述影像获取模块,包括多个影像获取装置,用于分别获取初始距离阈值范围内的影像;所述火灾识别模块,用于分析并识别所述影像中的火灾情况,并生成火灾识别报告,所述火灾识别报告包括火灾发生概率及火灾位置数据;所述影像获取范围调整模块,用于根据所述火灾识别报告,扩大影像获取装置的影像获取范围;所述火情确认模块,用于根据扩大所述影像获取装置的影像获取范围后,生成的火灾识别报告,生成火情确认报告。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电力设备潜在火警识别系统,其特征在于:所述影像获取模块存储有初始距离阈值和最大距离阈值,还存储有各影像获取装置获取最大距离阈值范围内的影像时,影像中的边界对应的实地位置范围;所述影像获取范围调整模块包括概率分析模块、位置比对模块和阈值扩大模块:所述概率分析模块,用于将所述火灾发生概率与概率阈值进行比对,生成概率比对结果;所述位置比对模块,用于所述火灾发生概率高于概率阈值时,将所述火灾位置数据与各影像获取装置对应的实地位置范围进行比对,生成位置比对结果;所述阈值扩大模块,用于根据所述位置比对结果,扩大所述影像获取装置的影像获取范围。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的电力设备潜在火警识别系统,其特征在于:所述位置比对结果为火灾位置数据是否在影像获取装置对应的实地位置范围内;所述阈值扩大模块,用于火灾位置数据在影像获取装置对应的实地位置范围内时,扩大该影像获取装置的影像获取范围;所述火灾识别模块,还用于分析并识别扩大影像获取范围后的各影像获取装置获取的影像,并生成各影像对应的火灾识别报告;所述火情确认模块,用于根据各影像对应的火灾识别报告,生成火情确认报告。4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的电力设备潜在火警识别系统,其特征在于:所述火灾识别模块包括影像裁剪模块和火苗烟雾识别模块:所述影像裁剪模块,用于根据所述火灾位置数据,裁剪所述影像获取装置获取的影像,生成裁剪后的影像;所述火苗烟雾识别模块,用于分析并识别裁剪后的影像中的火灾情况,并生成火灾识别报告。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的电力设备潜在火警识别系统,其特征在于:所述火苗烟雾识别模块包括火苗识别模块、烟雾识别模块、相对位置比对模块和概率位置生成模块:所述火苗识别模块,用于对影像进行火苗识别,并获取火苗的位置数据;所述烟雾识别模块,用于对影像进行烟雾识别,并获取烟雾的位置数据;所述相对位置比对模块,用于根据所述火苗的位置数据和所述烟雾的位置数据,比对
火苗和烟雾的相对位置,生成相对位置数据;所述概率位置生成模块,用于根据所述相对位置数据,生成火灾发生概率及火灾位置数据。6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的电力设备潜在火警识别系统,其特征在于:还包括位置标注模块,用于根据所述火苗的位置数据和所述烟雾的位置数据,在影像中对所述火苗的位置和所述烟雾的位置进行标注,生成火灾标注影像;所述火情确认报告包括火灾标注影像及确认火灾是否发生的火情确认信息。7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的电力设备潜在火警识别系统,其特征在于:所述标注包括画圈标注和箭头标注。8.根据权利要求6所述的基于机器视觉的电力设备潜在火警识别系统,其特征在于:还包括报警模块,用于所述火情确认信息为确认火灾发生时,发送报警信息及火灾标注影像至云服务器。9.基于机器视觉的电力设备潜在火警识别方法,其特征在于:包括以下步骤:影像获取步骤,获取初始距离阈值范围内的影像;火灾识别步骤,分析并识别所述影像中的火灾情况,并生成火灾识别报告,所述火灾识别报告包括火灾发生概率及火灾位置数据;影像获取范围调整步骤,根据所述火灾识别报告,扩大影像获取装置的影像获取范围;火情确认步骤,根据扩大所述影像获取装置的影像获取范围后,生成的火灾识别报告,生成火情确认报告。

技术总结
本发明涉及火灾监控识别技术领域,尤其是基于机器视觉的电力设备潜在火警识别系统及方法,所述系统包括影像获取模块,包括多个影像获取装置,用于分别获取初始距离阈值范围内的影像;火灾识别模块,用于分析并识别所述影像中的火灾情况,并生成火灾识别报告,所述火灾识别报告包括火灾发生概率及火灾位置数据;影像获取范围调整模块,用于根据所述火灾识别报告,扩大影像获取装置的影像获取范围;火情确认模块,用于根据扩大所述影像获取装置的影像获取范围后,生成的火灾识别报告,生成火情确认报告。本方案能够及时的对火情进行检测,并有效提高火情检测的准确性,同时其成本相对采用热成像与红外结合的远距离防火设备进行火灾检测更低。火灾检测更低。火灾检测更低。


技术研发人员:孙大年 樊俊良 龚方舟 谭利辉 陈伦
受保护的技术使用者:重庆重变电器有限责任公司
技术研发日:2021.07.29
技术公布日:2021/9/17
再多了解一些

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