(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111655980.5 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 苏州电力设计 研究院有限公司 地址 215007 江苏省苏州市姑苏区南环东 路10号 (72)发明人 夏梦　赵凌骏　周林康　王慧　 庄汝学　姚浩威　王勇　刘娜　 周震海　陈孔阳　孙杰　黄欣　 耿莲　崔鲁　杨阳　顾少平　 (74)专利代理 机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204 代理人 向文 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 40/20(2022.01)G06T 7/246(2017.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬 行为检测预警方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于视觉感知技术的变 电站违规攀爬行为检测预警方法， 包括： 使用基 于YOLO深度卷积神经网络和HSV色彩 空间变化的 静态目标检测算法实现变电站禁止攀爬标志检 测； 根据禁止攀爬标志和杆塔位置， 采用Hough变 换来检测禁止攀爬区域； 基于视觉背景提取算法 (Vibe)的动态目标跟踪实现人员 攀登行为定位 检测； 根据定位检测与禁止攀爬区域的相对位置 判断违规行为， 并发出预警信号。 本发明在无人 变电站内采用中小型视频捕获设备 获取图像， 通 过智能检测手段识别违规登高行为并预警， 主动 预防减小安全风险， 保护人身和变电站设备安 全。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114299437 A 2022.04.08 CN 114299437 A 1.一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方法， 其特征在于， 包括如 下步骤： S1： 使用基于YOLO深度卷积神经网络和HSV色彩空间变化的静态目标检测算法实现变 电站禁止 攀爬标志检测； S2： 根据禁止 攀爬标志和杆塔位置， 采用Hough变换来检测禁止 攀爬区域； S3： 基于视觉背景提取算法(Vibe)的动态目标跟踪实现人员攀登行为定位检测； S4： 根据步骤S3的定位检测与步骤S2的禁止攀爬区域的相对位置判断违规行为， 并发 出预警信号。 2.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方 法， 其特征在于， 所述步骤S1具体为： 采用HSV色彩空间变化方法对变电站禁止攀爬标志图 片集进行数据增强的图片预处理， 扩充神经网络训练数据集， 防止YOLO神经网络过拟合， HSV色彩空间变化将图像从RGB空间映射到HSV空间， 分解得到成亮度分量V、 色度分量H和饱 和度分量S； 图像数据集预处理后， 采用锚框标注图像中需要检测的区域作为正样本， 标注远离目 标检测部 分的区域为负样 本， 建立Y OLO神经网络的训练数据集， 搭建由池化层、 卷积层和全 连接层组成的Y OLO神经网络模型， 通过变电站禁止攀爬标志图像训练集来训练卷积神经网 络， 将视频捕获设备采集到的图片输入训练好的YOLO神经网络， 输出带有目标检测 框的变 电站禁止 攀爬区域图像， 实现变电站禁止 攀爬标志检测。 3.根据权利要求2所述的一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方 法， 其特征在于， 所述 步骤S1中HSV映射过程如下： 式中， R、 G、 B表示红绿蓝通道值， H、 S、 V表示色度、 饱和度和亮度分量， 其中0≤H≤360， 0 ≤S≤1， 0 ≤V≤1。 4.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方 法， 其特征在于， 所述步骤S2具体为： 根据步骤S1中检测出的变电站禁止攀爬标志， 结合图 片中杆塔位置， 采用Hough变换来实现禁止攀爬区域的矩形定位， Hough变换利用点与线的 对偶性将原始图像空间中的直线转化为参数空间中的点， 通过寻找参数空间中的点的峰值 实现原始图像的矩形直线定位， 将任意 直线表示 为： ρ ＝xcosθ +ysi nθ                            (2) 式中， 0°≤θ≤180 °， (x,y)为步骤S1中检测出的变电站禁止攀爬标志边缘像素点坐标，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114299437 A 2根据(2)式计算出ρ 的值并取整， 再累加数组c( ρ, θ )代表满足式(2)的变电站原始图像中禁 止攀登标志像素点的个数， 结合图片中杆塔位置， 选择满足c( ρ, θ )＞T阈值条件的点作为检 测出的峰值点， 根据检测出的4个峰值点得到所对应原始(x,y)平面中的直线方程式， 确定 变电站攀 爬区域的矩形边框 定位。 5.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方 法， 其特征在于， 所述 步骤S3具体为： 基于视觉背景提取算法(Vibe)和视频序列运动检测技术， 实现人员攀登行为定位检 测， Vibe算法作用于像素级， 通过收集背景样 本进行背景像素建模， 对某像素点构建背 景样 本集合的初始化公式为： M0(x)＝{v0[y|y∈NG(x)]}                         (3) 式中， M0(x)是像素点x的初始化背景样本集合， v0(y)为x在初始化时的采样元素， y为x 所在区域内随机 选取的像素点， NG(x)为像素点x相邻且具有相似特 征的像素点 集合； 将待检测视频序列中人员攀登动作的像素点特征与背景模型进行匹配， 通过阈值判断 对该点进行背景前景划分， 前景则为需要检测的人员攀登动作， Sr[v(x)]是以v(x)为球心， r为半径的球形区域， 当Sr[v(x)]与背景样本集合M(x)的交集满足阈值要求， 则将像素点v (x)划分为背景像素， 即{ Sr[v(x)]∩{v1,v2,...,vN}}∈R#， 其中R#为满足欧式阈值的像素点 集合， vi为x邻域内背景样本集中索引为 i的元素， N为样本集大小。 6.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方 法， 其特征在于， 所述步骤S4具体为： 违规攀登行为辨识， 判断步骤S3中人员攀登动作检测 定位区域存在且与步骤S2禁止攀爬区域矩形区域相交， 则判断为存在违反调度规程行为， 并向作业现场安全生产智能管控平台发出 预警信号， 及时提醒违章人员。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114299437 A 3