CN112689078A - 一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理*** - Google Patents
一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN112689078A CN112689078A CN202110086997.7A CN202110086997A CN112689078A CN 112689078 A CN112689078 A CN 112689078A CN 202110086997 A CN202110086997 A CN 202110086997A CN 112689078 A CN112689078 A CN 112689078A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rainwater
- water level
- model
- identification model
- level monitoring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A50/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE in human health protection, e.g. against extreme weather
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，所述管理***包括基础数据接入层、智能识别模型层、智能分析应用层，所述智能识别模型层包括雨水识别模型、水位监测模型，所述基础数据接入层分别将切图图片、辖区内各变电站的积水量传输到智能识别模型层的雨水识别模型、水位监测模型，智能识别模型层中的雨水识别模型、水位监测模型分别将雨水识别结果、水位监测结果传输至智能分析应用层，智能分析应用层根据接收到的数据对辖区内各个变电站进行防汛监控、预警提醒，有效解决的了目前现有技术中仍然依靠过多的人工干预对变电站进行管理，对各个变电站的防汛监测管理中没有形成一套自动化的防汛监测管理***的问题。
Description
技术领域
本发明涉及机器视觉技术领域，特别是涉及一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***。
背景技术
随着数字革命与能源革命的不断融合发展，以海量数据驱动的人工智能技术将发挥难以替代的作用，国家将人工智能定位为科技端的新型基础设施之一，电力行业是基础设施的一个重要领域，应积极拓展人工智能在设备运维、电网调度、智能客服等方面的应用。
目前对各个变电站的防汛监测管理中，仍然依靠过多的人工干预进行管理，一方面需要一定的人工管理成本，另一方面人工管理存在各种管理漏洞，现有技术中对各个变电站的防汛监测管理中没有形成一套自动化的防汛监测管理***。
本发明提供一种新的方案来解决此问题。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，有效解决的了目前现有技术中仍然依靠过多的人工干预对变电站进行管理，对各个变电站的防汛监测管理中没有形成一套自动化的防汛监测管理***的问题。
其解决的技术方案是，一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，所述管理***包括基础数据接入层、智能识别模型层、智能分析应用层；所述智能识别模型层包括雨水识别模型、水位监测模型，所述基础数据接入层获取统一视频平台上的视频流、获取辖区内变电站的监控摄像头上的视频流，并将上述视频流切图后得到的切图图片传输到智能识别模型层的雨水识别模型，基础数据接入层还获取辖区内各变电站的水位监测设备采集的积水量，并将积水量传输至智能识别模型层的水位监测模型，智能识别模型层中的雨水识别模型、水位监测模型分别将雨水识别结果、水位监测结果传输至智能分析应用层，智能分析应用层根据接收到的数据对辖区内各个变电站进行防汛监控、预警提醒；
所述基础数据接入层获取统一视频平台上的视频流，此处的统一视频平台将辖区内变电站中具有将视频流往外共享能力的监控摄像头上的视频流集中到一起，所述基础数据接入层还获取辖区内变电站的监控摄像头上的视频流，此处的监控摄像头指的是不具备将视频流共享给统一视频平台的监控摄像头，每一个监控摄像头都有编号，监控摄像头编号作为每一段视频流来源的唯一性标识，每一个水位监测设备都有编号，水位监测设备编号作为每一次积水量来源的唯一性标识。
本发明所实现的有益效果：
本发明公开的一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，利用基础数据接入层获取统一视频平台上的视频流、还获取辖区内变电站的监控摄像头上的视频流，并将上述视频流切图后得到的切图图片传输到智能识别模型层的雨水识别模型，基础数据接入层还获取辖区内各变电站的水位监测设备采集的积水量，并将积水量传输至智能识别模型层的水位监测模型，智能识别模型层中的雨水识别模型、水位监测模型分别将雨水识别结果、水位监测结果传输至智能分析应用层，智能分析应用层根据接收到的数据对辖区内各个变电站进行防汛监控、预警提醒，有效解决的了目前现有技术中仍然依靠过多的人工干预对变电站进行管理，对各个变电站的防汛监测管理中没有形成一套自动化的防汛监测管理***的问题。
附图说明
图1是本发明的***架构图。
图2是本发明的应用流程图。
具体实施方式
为有关本发明的前述及其他技术内容、特点与功效，在以下配合
参考附图1-2对实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的结构内容，均是以说明书附图为参考。
以下将参照附图，通过实施方式详细的描述本发明提供的一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***。
一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，所述管理***包括基础数据接入层、智能识别模型层、智能分析应用层；所述智能识别模型层包括雨水识别模型、水位监测模型，所述基础数据接入层获取统一视频平台上的视频流、还获取辖区内变电站的监控摄像头上的视频流，并将上述视频流切图后得到的切图图片传输到智能识别模型层的雨水识别模型，基础数据接入层还获取辖区内各变电站的水位监测设备采集的积水量，并将积水量传输至智能识别模型层的水位监测模型，智能识别模型层中的雨水识别模型、水位监测模型分别将雨水识别结果、水位监测结果传输至智能分析应用层，智能分析应用层根据接收到的数据对辖区内各个变电站进行防汛监控、预警提醒。
所述基础数据接入层负责数据的获取，获取的数据包含非结构化数据和结构化数据，非结构化数据指的是通过RTSP协议获取辖区内变电站的监控摄像头上的视频流、获取统一视频平台上的视频流，并将上述视频流切图后得到的切图图片通过实时传输的方式传送到智能识别模型层中的雨水识别模型；
结构化数据指的是辖区内各变电站的水位监测设备采集的积水量，将积水量传输至智能识别模型层的水位监测模型，定时获取辖区内各变电站的水位监测设备采集的积水量，在辖区内各变电站的指定位置铺设水位监测设备；
所述基础数据接入层的工作过程包含以下步骤：
S1:通过RTSP协议实时获取辖区内变电站的监控摄像头上的视频流、获取统一视频平台上的视频流；
通过标准接口定时获取辖区内各变电站的水位监测设备采集的积水量；
S2：对步骤S1中的视频流进行高频次的切图，得到切图图片；
S3：将步骤S2中的切图图片传输到智能识别模型层的雨水识别模型；
将步骤S1中的积水量传输至智能识别模型层的水位监测模型。
所述智能识别模型层包含雨水识别模型、水位监测模型，雨水识别模型接收基础数据接入层传输过来的切图图片，输出雨水识别结果到智能分析应用层，水位监测模型接收基础数据接入层传输过来的积水量，并将水位监测结果传输至智能分析应用层；
所述雨水识别模型的构建步骤为：
A1：通过拷贝历史监控视频流作为历史练***台和变电站的监控摄像头存储的视频流；
A2: 挑选历史练习样本进行切图，得到的切图图片需要在不同时间、不同光照、不同气象情况下的图片，具体的包含阴天、晴天、雨天、顺光、逆光、大风，不同的气候条件下的图片；
A3: 对切图图片进行识别区域的标注，识别区域指的是每个切图图片中某个相对固定的、静止不动的区域，识别区域可以是某一块固定的地面，因为不管什么条件下地面是不会动的，通过使用labelme图像标注工具，在切图图片中选定识别区域进行标注，目的是排除切图图片中其他区域对于雨水识别的干扰，减少样本的数量；
A4：提取切图图片识别区域中的雨点特征，雨点特征指的是雨点的大小及数量；
A5：根据步骤A4中的雨点特征创建雨水样本库；
A6: 使用雨水样本库训练雨水识别模型，雨水识别模型是一个机器学习的模型，雨水识别模型通过提供的学习资料即雨水样本库获得雨水识别的能力；
雨水识别模型的训练过程为：
A6.1：准备训练样本，训练样本来自雨水样本库，将训练样本分为三个部分，分别是练习样本、测试样本、验证样本；
A6.2：将练习样本输入到雨水识别模型用来训练雨水识别模型；
A6.3：通过测试样本对雨水识别模型进行调整和优化；
A6.4：利用验证样本来验证雨水识别模型的稳定性；
A7: 部署雨水识别模型进入实际应用，雨水识别模型接收基础数据接入层传输过来的切图图片，输出雨水识别结果，雨水识别结果包含：监控摄像头编号、识别时间、雨量大小，雨量大小具体分为：未下雨、小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨、特大暴雨；
所述水位监测模型接收基础数据接入层中水位监测设备采集的积水量，水位监测模型根据接收的积水量以及接收上述积水量的监测时间计算出增长速度，举例子为，t1时间积水量为h1，t2时间积水量为h2,则增长速度为(h2-h1)/(t2-t1),其中积水量采集的频率可以按照5分钟采集一次，也可以根据实际情况进行采集时间间隔的调整，水位监测模型将水位监测结果传输至智能分析应用层，水位监测结果包括水位监测设备采集的积水量、水位监测设备编号、监测时间、增长速度。
所述智能分析应用层根据接收到的智能识别模型层传输的雨水识别结果、水位监测结果，对辖区内各个变电站进行防汛监控管理、预警提醒；智能分析应用层包含监测中心、数据管理中心、预警管理中心、设备管理中心、全景分析中心；具体的，监测中心对辖区内各变电站的下雨、积水的实时状态进行监控，数据管理中心对智能识别模型层输出的雨水识别结果、水位监测结果进行全面的管理，预警管理中心对符合预警条件的情况及时发出告警提醒，设备管理中心对所有接入管理***的设备的运行状态、接入情况进行管理，接入管理***的设备包含监控摄像头、统一视频平台、水位监测设备，全景分析中心从接入管理***的设备所属区域、历史周期等角度对雨水、积水量进行分析和预测，智能分析应用层提供全方位、全天候的防汛监控和预警管理。
采用以上结合附图描述的本发明，在具体使用时，所述智能识别模型层包括雨水识别模型、水位监测模型，所述基础数据接入层通过RTSP协议获取辖区内变电站的监控摄像头上的视频流、获取统一视频平台上的视频流，并将上述视频流切图后得到的切图图片传输到智能识别模型层的雨水识别模型，基础数据接入层还获取辖区内各变电站的水位监测设备采集的积水量，并将积水量传输至智能识别模型层的水位监测模型，智能识别模型层中的雨水识别模型、水位监测模型分别将雨水识别结果、水位监测结果传输至智能分析应用层，智能分析应用层根据接收到的数据对辖区内各个变电站进行防汛监控、预警提醒，有效解决的了目前现有技术中仍然依靠过多的人工干预对变电站进行管理，对各个变电站的防汛监测管理中没有形成一套自动化的防汛监测管理***的问题。
Claims (6)
1.一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，其特征在于，所述管理***包括基础数据接入层、智能识别模型层、智能分析应用层，所述智能识别模型层包括雨水识别模型、水位监测模型；利用基础数据接入层获取统一视频平台上的视频流、还获取辖区内变电站的监控摄像头上的视频流，并将上述视频流切图后得到的切图图片传输到智能识别模型层的雨水识别模型，基础数据接入层还获取辖区内各变电站的水位监测设备采集的积水量，并将积水量传输至智能识别模型层的水位监测模型，智能识别模型层中的雨水识别模型、水位监测模型分别将雨水识别结果、水位监测结果传输至智能分析应用层，智能分析应用层根据接收到的数据对辖区内各个变电站进行防汛监控、预警提醒。
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，其特征在于，所述基础数据接入层获取统一视频平台上的视频流，此处的统一视频平台将辖区内变电站中具有将视频流往外共享能力的监控摄像头上的视频流集中到一起，所述基础数据接入层还获取辖区内变电站的监控摄像头上的视频流，此处的监控摄像头指的是不具备将视频流共享给统一视频平台的监控摄像头，每一个监控摄像头都有编号，监控摄像头编号作为每一段视频流来源的唯一性标识，每一个水位监测设备都有编号，水位监测设备编号作为每一次积水量来源的唯一性标识。
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，其特征在于，所述基础数据接入层的工作过程包含以下步骤：
S1:通过RTSP协议实时获取辖区内变电站的监控摄像头上的视频流、获取统一视频平台上的视频流；
定时获取辖区内各变电站的水位监测设备采集的积水量；
S2：对步骤S1中的视频流进行切图，得到切图图片；
S3：将步骤S2中的切图图片传输到智能识别模型层的雨水识别模型；
将步骤S1中的积水量传输至智能识别模型层的水位监测模型。
4.如权利要求1所述的一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，其特征在于，所述智能识别模型层中雨水识别模型的构建步骤为：
A1：拷贝历史监控视频流作为历史练***台和变电站的监控摄像头存储的视频流；
A2: 挑选历史练习样本进行切图，得到的切图图片需要在不同时间、不同光照、不同气象情况下的图片；
A3: 对切图图片进行识别区域的标注，识别区域指的是每个切图图片中相对固定的、静止不动的区域；
A4：提取切图图片识别区域中的雨点特征，雨点特征指的是雨点的大小及数量；
A5：根据步骤A4中的雨点特征创建雨水样本库；
A6: 使用雨水样本库训练雨水识别模型，雨水识别模型是一个机器学习的模型，雨水识别模型通过提供的学习资料即雨水样本库获得雨水识别的能力；
A7: 雨水识别模型根据基础数据接入层传输过来的切图图片，输出雨水识别结果，雨水识别结果包含：监控摄像头编号、识别时间、雨量大小。
5.如权利要求4所述的一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，其特征在于，所述雨水识别模型的构建步骤A6中，使用雨水样本库训练雨水识别模型的步骤为：
A6.1：准备训练样本，训练样本来自雨水样本库，将训练样本分为三个部分，分别是练习样本、测试样本、验证样本；
A6.2：将练习样本输入到雨水识别模型来训练雨水识别模型；
A6.3：通过测试样本对雨水识别模型进行调整和优化；
A6.4：利用验证样本来验证雨水识别模型的稳定性。
6.如权利要求1所述的一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理***，其特征在于，所述智能识别模型层中的水位监测模型接收基础数据接入层中水位监测设备采集的积水量，水位监测模型根据接收的积水量以及接收上述积水量的监测时间计算出增长速度，水位监测模型将水位监测结果传输至智能分析应用层，水位监测结果包括水位监测设备采集的积水量、水位监测设备编号、监测时间、增长速度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110086997.7A CN112689078A (zh) | 2021-01-22 | 2021-01-22 | 一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110086997.7A CN112689078A (zh) | 2021-01-22 | 2021-01-22 | 一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112689078A true CN112689078A (zh) | 2021-04-20 |
Family
ID=75458905
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110086997.7A Pending CN112689078A (zh) | 2021-01-22 | 2021-01-22 | 一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112689078A (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107195164A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-09-22 | 长江水利委员会长江科学院 | 山洪灾害在线监测识别预警方法及其预警*** |
| CN109191358A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-01-11 | 中电科新型智慧城市研究院有限公司 | 城市防汛防涝监测指挥作业*** |
| CN110610190A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-12-24 | 浙江大学 | 一种针对雨天图片的卷积神经网络降雨强度分类方法 |
| CN111353380A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-06-30 | 广州华工中云信息技术有限公司 | 一种基于机器图像识别技术的城市道路积水图像识别*** |
| KR20200087347A (ko) * | 2018-12-31 | 2020-07-21 | 부산대학교 산학협력단 | Tsn을 이용한 도로 감시 카메라 영상의 강우량 인식방법 및 장치 |
-
2021
- 2021-01-22 CN CN202110086997.7A patent/CN112689078A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107195164A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-09-22 | 长江水利委员会长江科学院 | 山洪灾害在线监测识别预警方法及其预警*** |
| CN109191358A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-01-11 | 中电科新型智慧城市研究院有限公司 | 城市防汛防涝监测指挥作业*** |
| KR20200087347A (ko) * | 2018-12-31 | 2020-07-21 | 부산대학교 산학협력단 | Tsn을 이용한 도로 감시 카메라 영상의 강우량 인식방법 및 장치 |
| CN110610190A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-12-24 | 浙江大学 | 一种针对雨天图片的卷积神经网络降雨强度分类方法 |
| CN111353380A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-06-30 | 广州华工中云信息技术有限公司 | 一种基于机器图像识别技术的城市道路积水图像识别*** |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 褚泽帆等: "基于视频的水位识别监测***设计", 《电子设计工程》 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108109385B (zh) | 一种输电线防外破的车辆识别与危险行为判别***与方法 | |
| CN110784511B (zh) | 一种基于边缘物联代理的智慧路灯*** | |
| CN113780312B (zh) | 一种高速公路路面状况检测*** | |
| CN101709954B (zh) | 一种基于机器视觉技术的架空线路覆冰在线监测装置 | |
| CN111667230A (zh) | 一种无人机自主巡检作业监控分析***及方法 | |
| CN110188586A (zh) | 基于气象观测、道路摄像能见度识别的***及应用方法 | |
| CN110955288B (zh) | 一种基于大数据的环境监管*** | |
| CN113110200A (zh) | 一种基于气象和雨洪模型的城市内涝预警*** | |
| CN109208468B (zh) | 一种基于视频分析的桥梁自动检查*** | |
| CN202331779U (zh) | 农作物多源履历信息采集器，采集装置及采集*** | |
| CN111985352B (zh) | 一种ai前端化的变电站巡检视频实时识别方法及*** | |
| CN113888871B (zh) | 高速公路交通事件自动化处置联动***及方法 | |
| CN113645302B (zh) | 一种基于物联网的绿化养护智能监测*** | |
| CN206649006U (zh) | 一种用于空气污染的监测装置 | |
| CN114333313B (zh) | 一种基于高速公路监控的智能巡检方法 | |
| CN113115248A (zh) | 一种基于Lora的高压输电设备在线监测*** | |
| CN210865032U (zh) | 城市内涝监测预警*** | |
| CN201742505U (zh) | 基于3g网络传输的车载式监控*** | |
| CN102523432A (zh) | 一种基于3g的智能车载监控*** | |
| CN109543588A (zh) | 交通事故责任判定的方法、装置、***、服务平台及介质 | |
| CN114690693A (zh) | 一种基于遥测终端机的远程闸门监控***及方法 | |
| CN112689078A (zh) | 一种基于人工智能视频分析的雨水识别管理*** | |
| CN116886869A (zh) | 一种基于ai的视频监控***及视频追溯方法 | |
| CN115421503B (zh) | 一种用于桥梁的无人机巡检*** | |
| CN114882682B (zh) | 一种高压线缆状态监测平台及监测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210420 |