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一种变电站监控系统的制作方法

2021-10-29 23:18:00 来源:中国专利 TAG:变电站 监控系统 防盗 监控


1.本发明涉及变电站防盗监控技术领域,具体为一种变电站监控系统。


背景技术:

2.变电站是改变电压的场所,能实现把发电厂发出来的电能输送较远的地方,变电站事关电能的安全配送问题,若变电站发生盗窃事件不仅会影响变电站的正常工作,而且会给变电站带来在投入资金上的损失,更有可能会使变电站产生安全隐患。
3.基于上述问题,亟于提出一种变电站监控系统,本发明为变电站的监控系统增加一种在防盗监控上更加精确化更加敏锐化的监控防盗方法,提高了监控系统的监控能力和分析识别能力,系统通过添加施工动作识别不仅可以对外来人员的盗取进行监控同时对变电站内工作人员的盗窃行为进行监控增加了系统防盗监控上的精确度,并且本发明对监控信息的分情况处理有效的减少了监控系统的数据处理负担。


技术实现要素:

4.本发明的目的在于提供一种变电站监控系统,以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:一种变电站监控系统,监控系统包括监测模块、信息录入模块、识别模块、排查模块、数据校验模块、信息处理模块、情况处理模块;
6.监测模块包括装在变电站入口登记处的若干个摄像头和装在变电站内各个工位上的若干个摄像头,用于获取进入变电站的外来人员的人像信息和变电站内工作人员在工位上的施工情况;
7.信息录入模块,用于对进入变电站内的外来人员进行信息录入存储;对变电站内工作人员的信息和出勤安排情况进行录入存储;
8.识别模块,用于监控系统完成身份区分识别、人脸特征匹配、施工动作识别的功能;
9.排查模块,用于完成对系统出现的异常情况进行排查;
10.数据校验模块,用于对变电站内的人员情况在人数上进行校验;
11.信息处理模块,用于接收数据校验模块的校验信息,基于校验信息生成不同预警信息;
12.情况处理模块,用于根据信息处理模块中生成的不同预警信息生成不同的处理指令。
13.进一步的,识别模块包括身份区分识别单元、人脸特征匹配单元、施工动作识别单元;
14.身份区分识别单元,包括身份识别检测框架,用于对经过图像处理后的视频监控图像序列进行着装特征信息提取,完成对变电站内工作人员和外来人员的身份区分;
15.人脸特征匹配单元和施工动作识别单元,用于协助排查模块对当天外来人员的异常人数进行身份排查。
16.进一步的,施工动作识别单元包括图像处理单元、特征提取单元、数据处理单元;
17.图像处理单元,用于对施工动作识别单元采集到的变电站内人员工作时工位上的视频监控图像进行分帧处理;
18.特征提取单元,用于将训练好的施工动作识别检测框架对经过图像处理单元处理后的视频监控图像序列进行施工动作特征信息提取;
19.数据处理单元,用于对图像处理单元进行分帧处理后得到的图像进行动作间隔平均值、动作偏差率的求取。
20.进一步的,监控系统包括一种变电站监控方法:
21.s100:对变电站内的人员进行实时监控,并对变电站内的人员进行身份区分识别,身份区分识别采用的识别数据为变电站内人员的视频监控图像,对视频监控图像进行图像处理;采用训练好的身份识别检测框架对经过图像处理后的视频监控图像序列进行着装特征信息提取,根据提取的着装特征信息得到身份区分识别结果;
22.s200:调取系统内记录的当天出勤信息和在变电站入口登记的当天外来人员信息;
23.s300:将步骤s100中得到的身份区分识别结果与步骤s200中记录的信息进行在人数上的数据校验;
24.s400:根据步骤s300得到的不同数据校验结果分别给监控系统发送预正常信息、第一异常信息、第二异常信息、第三异常信息;
25.s500:监控系统基于步骤s400接收到的不同信息进行区分处理;
26.上述方法是为监控系统提供了一种基于防盗为主的监控系统,可以实现对变电站内的人员进行更加严密的排查,进而减少变电站出现盗窃事件。
27.进一步的,着装特征信息包括:变电站内人员头上安全帽的佩戴情况、变电站内人员工作服的穿着情况、变电站内人员工作包的随身携带情况、变电站内人员胸前工作证件的佩戴情况;身份区分识别结果包括:工作人员、外来人员;
28.将上述着装特征信息作为区分工作人员和外来人员的区分标志,可以促进变电站内人员的工作规范,提高在变电站内工作的安全指数,且将其作为区分标志可以实现对变电站内可疑人员的初步排查。
29.进一步的,当天出勤信息包括:当天出勤工作人员的人数、当天出勤工作人员的基本身份信息、当天出勤工作人员的工作任务、当天出勤工作人员的工作工位、当天出勤工作人员的预计出勤时间;当天外来人员信息包括:当天外来人员的人数、外来人员的基本身份信息、外来人员的进入事由;
30.上述出勤信息的采集有利于更加精确地对变电站内工作人员的身份进行确定,同时在另一层面上可以促进变监控系统对电站内工作人员的工作落实情况更加全面的掌握。
31.进一步的,步骤s400包括:
32.s401:当数据校验结果显示身份区分识别结果和当天出勤工作人员的人数、当天外来人员的人数完全对应,发送预正常信息给监控系统;
33.s402:当数据校验结果显示身份区分识别结果中当天出勤工作人员的人数异常,
发送第一异常信息给监控系统;
34.s403:当数据校验结果显示身份区分识别结果中当天外来人员的人数异常,发送第二异常信息给监控系统;
35.s404:当身份区分识别结果中当天外来人员的人数异常和当天出勤工作人员的人数异常同时出现的时候,发送第三异常信息给监控系统;
36.在上述得到的数据校验结果是基于在人数上对人员进行初步排查得到的,有利于监控系统对变电站内的人员情况的详细把握,进而有利于对后面可疑人员的进一步锁定。
37.进一步的,步骤s500包括:
38.当监控系统接收到预正常信息,监控系统发送出勤校验信息给当天出勤工作人员的移动端,当天出勤工作人员在移动端对自己的基本身份信息进行确认,监控系统接收到信息确认的结果后,重复进行步骤s100

s300,将重复进行步骤s100

s300得到的数据对系统内记录的当天出勤信息和在变电站入口登记的当天外来人员信息和身份区分识别采用的识别数据进行实时更新;
39.当监控系统接收到第一异常信息,监控系统发送出勤复审信息给当天出勤工作人员的移动端进行出勤情况的复审,同时发起出勤补充信息至用户端;当天出勤工作人员给监控系统发送复审反馈信息,复审反馈信息包括:当天出勤员工的工作工位的定位信息、当天出勤工作人员的预计出勤时间;用户端在接收到出勤补充信息时可以进行出勤补充登记;依据当天出勤员工的工作工位的定位信息、当天出勤工作人员的预计出勤时间、出勤补充登记情况对当天出勤工作人员的人数异常情况进行二次排查;
40.当监控系统接收到第二异常信息,监控系统基于变电站入口登记的信息对异常外来人员进行监控锁定,与在变电站入口登记的外来人员的基本身份信息进行匹配,根据匹配得到的结果给变电站监控人员发送警示信息或者发起出勤补充信息至用户端,根据相关工作人员提交的出勤补充信息对相关工作人员发送安全警示信息;
41.当监控系统接收到第三异常信息,监控系统将身份区分识别结果出现当天外来人员的人数异常作为优先处理情况,将身份区分识别结果中当天出勤工作人员的人数异常作为优先处理情况的辅助处理情况进行异常排查;
42.在上述区分不同的处理信息是为了实现监控系统对变电站的监控实现不同的监控效果,预正常信息是为了监控系统在未检测到异常情况时实现对变电站的持续监控,并不断地更新监控实时信息;在第一异常信息中,设置了对应的出勤复审、出勤补充,出勤复审是为了进一步的对每一个变电站出勤工作人员的出勤情况进行落实,对监控信息进行二次确认,出勤补充则是为了为了防止因为变电站内的工作人员因变电站内意外情况需要临时增加出勤而导致出现当天出勤工作人员的人数异常的情况;在第二异常中,设置了对应的警示信息、出勤补充信息,警示信息提醒监控系统变电站出现了异常,提醒监控人员采取相关的操作,出勤补充信息则是为了防止因为有例外情况而增加的变电站内的工作人员,因为他们着装不规范导致监控系统将其确定为外来人员而导致出现当天外来人员的人数异常的情况当天外来人员的人数异常;在第三异常情况中,是监控系统首先默认需要对监控到此种情况时对其进行异常排查,以防止刚好是因为缺少的出勤工作人员着装不规范导致监控显示出勤人数减少外来人员增多的情况出现,对这种情况进行异常排查可以增加监控系统的精确性。
43.进一步的,异常排查的过程包括:
44.当身份区分识别结果中当天外来人员的异常人数和当天出勤工作人员的异常人数出现数值上互补的情况,监控系统对当天外来人员的异常人数进行身份排查,获取当天外来人员的异常人数的人脸特征图像与变电站当天出勤工作人员异常人数的人脸特征图像进行智能匹配;当人脸特征图像进行智能匹配得到的结果显示匹配成功,监控系统发送出勤校验信息给当天出勤工作人员的移动端,当天出勤工作人员在移动端对自己的基本身份信息进行确认,监控系统接收到信息确认的结果后,重复进行步骤s100

s300,将重复进行步骤s100

s300得到的数据对系统内记录的当天出勤信息和在变电站入口登记的当天外来人员信息和身份区分识别采用的识别数据进行实时更新;
45.当人脸特征图像进行智能匹配得到的结果显示匹配失败,对变电站内的异常人员进行施工动作识别,施工动作识别采用的识别数据为变电站内人员工作时工位上的视频监控图像,对视频监控图像进行分帧处理;采用训练好的施工动作识别检测框架对经过分帧处理后的视频监控图像序列进行施工动作特征信息提取,当检测到重合的动作特征数未超过系统设定的阈值,监控系统给变电站监控人员发送警示信息;
46.当检测到重合的动作特征数超过系统设定的阈值,提取每一幅分帧图像的时间信息,将其与系统根据正常情况下采集得到的分帧图像的时间信息进行对比,求出动作偏差率,详细步骤如下:
47.ss1:对实际检测到的每一幅分帧图像之间的动作间隔时间求取平均值;公式如下:
[0048][0049]
其中u
i
表示第i帧图像的采集时间,u
i
‑1表示第i

1帧图像的采集时间,其中n表示采集到的图像总帧数;
[0050]
ss2:对系统根据正常情况下采集的每一幅分帧图像之间的动作间隔时间求取平均值;公式如下:
[0051][0052]
其中t
i
表示第i帧图像的采集时间,t
i
‑1表示第i

1帧图像的采集时间,其中r表示采集到的图像总帧数;
[0053]
ss3:动作偏差率公式为:
[0054]
t

=(u/t)
×
100%
[0055]
其中u表示实际检测到的每一幅分帧图像之间的平均间隔时间,t表示系统根据正常情况下采集的每一幅分帧图像之间的平均间隔时间;
[0056]
当动作偏差率小于系统设定的阈值,监控系统发送出勤校验信息给当天出勤工作人员的移动端,给当天出勤工作人员在移动端对自己的基本身份信息进行确认,监控系统接收到信息确认的结果后,重复进行步骤s100

s300,将重复进行步骤s100

s300得到的数据对系统内记录的当天出勤信息和在变电站入口登记的当天外来人员信息和身份区分识别采用的识别数据进行实时更新;当动作偏差率大于系统设定的阈值,给变电站监控人员发送警示信息;
[0057]
在上述异常排查的过程中增加了人脸智能图像的匹配和施工动作识别,施工动作识别的结果可以作为当所述人脸识别智能图像在未能匹配成功时的辅助参考,当人脸识别未能匹配成功的情况下,依据施工动作的识别对异常人员是否有盗取意图根据其行为进行分析,有助于监控系统在防盗上的敏锐性和精确性。
[0058]
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:本发明为变电站的监控系统增加一种在防盗监控上更加精确化更加敏锐化的监控防盗方法,提高了监控系统的监控能力和分析识别能力,增加了系统防盗监控上的精确度,并且本发明对监控信息的分情况处理有效的减少了监控系统的数据处理负担。
附图说明
[0059]
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
[0060]
图1是一种变电站监控系统的系统结构示意图;
[0061]
图2是一种变电站监控方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0062]
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0063]
请参阅图1

2,本发明提供技术方案:一种变电站监控系统,其特征在于,监控系统包括监测模块、信息录入模块、识别模块、排查模块、数据校验模块、信息处理模块、情况处理模块;
[0064]
监测模块包括装在变电站入口登记处的若干个摄像头和装在变电站内各个工位上的若干个摄像头,用于获取进入变电站的外来人员的人像信息和变电站内工作人员在工位上的施工情况;
[0065]
信息录入模块,用于对进入变电站内的外来人员进行信息录入存储;对变电站内工作人员的信息和出勤安排情况进行录入存储;
[0066]
识别模块,用于监控系统完成身份区分识别、人脸特征匹配、施工动作识别的功能;排查模块,用于完成对系统出现的异常情况进行排查;
[0067]
其中,识别模块包括身份区分识别单元、人脸特征匹配单元、施工动作识别单元;
[0068]
身份区分识别单元,包括身份识别检测框架,用于对经过图像处理后的视频监控图像序列进行着装特征信息提取,完成对变电站内工作人员和外来人员的身份区分;
[0069]
人脸特征匹配单元和施工动作识别单元,用于协助排查模块对当天外来人员的异常人数进行身份排查;其中,施工动作识别单元包括图像处理单元、特征提取单元、数据处理单元;
[0070]
图像处理单元,用于对施工动作识别单元采集到的变电站内人员工作时工位上的视频监控图像进行分帧处理;
[0071]
特征提取单元,用于将训练好的施工动作识别检测框架对经过图像处理单元处理
后的视频监控图像序列进行施工动作特征信息提取;
[0072]
数据处理单元,用于对图像处理单元进行分帧处理后得到的图像进行动作间隔平均值、动作偏差率的求取
[0073]
数据校验模块,用于对变电站内的人员情况在人数上进行校验;
[0074]
信息处理模块,用于接收数据校验模块的校验信息,基于校验信息生成不同预警信息;
[0075]
情况处理模块,用于根据信息处理模块中生成的不同预警信息生成不同的处理指令。
[0076]
监控系统包括一种变电站监控方法:
[0077]
s100:对变电站内的人员进行实时监控,并对变电站内的人员进行身份区分识别,身份区分识别采用的识别数据为变电站内人员的视频监控图像,对视频监控图像进行图像处理;采用训练好的身份识别检测框架对经过图像处理后的视频监控图像序列进行着装特征信息提取,根据提取的着装特征信息得到身份区分识别结果;其中,着装特征信息包括:变电站内人员头上安全帽的佩戴情况、变电站内人员工作服的穿着情况、变电站内人员工作包的随身携带情况、变电站内人员胸前工作证件的佩戴情况;身份区分识别结果包括:工作人员、外来人员;
[0078]
s200:调取系统内记录的当天出勤信息和在变电站入口登记的当天外来人员信息;其中,当天出勤信息包括:当天出勤工作人员的人数、当天出勤工作人员的基本身份信息、当天出勤工作人员的工作任务、当天出勤工作人员的工作工位、当天出勤工作人员的预计出勤时间;当天外来人员信息包括:当天外来人员的人数、外来人员的基本身份信息、外来人员的进入事由;
[0079]
s300:将步骤s100中得到的身份区分识别结果与步骤s200中记录的信息进行在人数上的数据校验;
[0080]
s400:根据步骤s300得到的不同数据校验结果分别给监控系统发送预正常信息、第一异常信息、第二异常信息、第三异常信息;
[0081]
其中,步骤s400包括:
[0082]
s401:当数据校验结果显示身份区分识别结果和当天出勤工作人员的人数、当天外来人员的人数完全对应,发送预正常信息给监控系统;
[0083]
s402:当数据校验结果显示身份区分识别结果中当天出勤工作人员的人数异常,发送第一异常信息给监控系统;
[0084]
s403:当数据校验结果显示身份区分识别结果中当天外来人员的人数异常,发送第二异常信息给监控系统;
[0085]
s404:当身份区分识别结果中当天外来人员的人数异常和当天出勤工作人员的人数异常同时出现的时候,发送第三异常信息给监控系统
[0086]
s500:监控系统基于步骤s400接收到的不同信息进行区分处理;
[0087]
当监控系统接收到预正常信息,监控系统发送出勤校验信息给当天出勤工作人员的移动端,当天出勤工作人员在移动端对自己的基本身份信息进行确认,监控系统接收到信息确认的结果后,重复进行步骤s100

s300,将重复进行步骤s100

s300得到的数据对系统内记录的当天出勤信息和在变电站入口登记的当天外来人员信息和身份区分识别采用
的识别数据进行实时更新;
[0088]
当监控系统接收到第一异常信息,监控系统发送出勤复审信息给当天出勤工作人员的移动端进行出勤情况的复审,同时发起出勤补充信息至用户端;当天出勤工作人员给监控系统发送复审反馈信息,复审反馈信息包括:当天出勤员工的工作工位的定位信息、当天出勤工作人员的预计出勤时间;用户端在接收到出勤补充信息时可以进行出勤补充登记;依据当天出勤员工的工作工位的定位信息、当天出勤工作人员的预计出勤时间、出勤补充登记情况对当天出勤工作人员的人数异常情况进行二次排查;
[0089]
当监控系统接收到第二异常信息,监控系统基于变电站入口登记的信息对异常外来人员进行监控锁定,与在变电站入口登记的外来人员的基本身份信息进行匹配,根据匹配得到的结果给变电站监控人员发送警示信息或者发起出勤补充信息至用户端,根据相关工作人员提交的出勤补充信息对相关工作人员发送安全警示信息;
[0090]
当监控系统接收到第三异常信息,监控系统将身份区分识别结果出现当天外来人员的人数异常作为优先处理情况,将身份区分识别结果中当天出勤工作人员的人数异常作为优先处理情况的辅助处理情况进行异常排查。
[0091]
其中,异常排查的过程包括:
[0092]
当身份区分识别结果中当天外来人员的异常人数和当天出勤工作人员的异常人数出现数值上互补的情况,监控系统对当天外来人员的异常人数进行身份排查,获取当天外来人员的异常人数的人脸特征图像与变电站当天出勤工作人员异常人数的人脸特征图像进行智能匹配;当人脸特征图像进行智能匹配得到的结果显示匹配成功,监控系统发送出勤校验信息给当天出勤工作人员的移动端,当天出勤工作人员在移动端对自己的基本身份信息进行确认,监控系统接收到信息确认的结果后,重复进行步骤s100

s300,将重复进行步骤s100

s300得到的数据对系统内记录的当天出勤信息和在变电站入口登记的当天外来人员信息和身份区分识别采用的识别数据进行实时更新;
[0093]
当人脸特征图像进行智能匹配得到的结果显示匹配失败,对变电站内的异常人员进行施工动作识别,施工动作识别采用的识别数据为变电站内人员工作时工位上的视频监控图像,对视频监控图像进行分帧处理;采用训练好的施工动作识别检测框架对经过分帧处理后的视频监控图像序列进行施工动作特征信息提取,当检测到重合的动作特征数未超过系统设定的阈值,监控系统给变电站监控人员发送警示信息;
[0094]
当检测到重合的动作特征数超过系统设定的阈值,提取每一幅分帧图像的时间信息,将其与系统根据正常情况下采集得到的分帧图像的时间信息进行对比,求出动作偏差率,详细步骤如下:
[0095]
ss1:对实际检测到的每一幅分帧图像之间的动作间隔时间求取平均值;公式如下:
[0096][0097]
其中u
i
表示第i帧图像的采集时间,u
i
‑1表示第i

1帧图像的采集时间,其中n表示采集到的图像总帧数;
[0098]
ss2:对系统根据正常情况下采集的每一幅分帧图像之间的动作间隔时间求取平均值;公式如下:
[0099][0100]
其中t
i
表示第i帧图像的采集时间,t
i
‑1表示第i

1帧图像的采集时间,其中r表示采集到的图像总帧数;
[0101]
ss3:动作偏差率公式为:
[0102]
t

=(u/t)
×
100%
[0103]
其中u表示实际检测到的每一幅分帧图像之间的平均间隔时间,t表示系统根据正常情况下采集的每一幅分帧图像之间的平均间隔时间;
[0104]
当动作偏差率小于系统设定的阈值,监控系统发送出勤校验信息给当天出勤工作人员的移动端,给当天出勤工作人员在移动端对自己的基本身份信息进行确认,监控系统接收到信息确认的结果后,重复进行步骤s100

s300,将重复进行步骤s100

s300得到的数据对系统内记录的当天出勤信息和在变电站入口登记的当天外来人员信息和身份区分识别采用的识别数据进行实时更新;当动作偏差率大于系统设定的阈值,给变电站监控人员发送警示信息。
[0105]
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0106]
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
再多了解一些

本文用于企业家、创业者技术爱好者查询,结果仅供参考。

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