CN112737102A - 一种人工智能变电站微机防误处理方法 - Google Patents
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Abstract
一种通过对操作人员的实时监控和行为分析，对不规范操作和行为进行干预，实现视频监控和防误一体化可实现实现事故的“事后追溯”；具备智能分析功能，对特定事件、用户的行为进行监视，实现事故的“智能预警”。其步骤是：在变电站设备现场架设多台摄像机，对变电站站内的各摄像机视频信号进行采集并传送给计算机；搭建人工智能OpenCV视觉库，利用GPU并行处理技术；构建深度神经网络对图像进行识别，实现操作人员行为分析判断和监控；将视频监测、智能分析、行为监测和防误闭锁技术深度融合，当发现特定行为时自动产生报警，通知监控人员及时预警、联动及处理。
Description
技术领域
本发明涉及一种集成视频智能识别技术的人工智能变电站微机防误处理方法，属于变电站微机防误闭锁***领域。
背景技术
传统监控中摄像头是安防监控的眼睛，而视频分析、提取、预警、报警、检索及故障诊断等工作都是由人眼来完成，故传统的安防监控是由电子的眼睛+人工的大脑来完成监控***的运作。随着人工智能和视频处理技术的发展，智能识别技术的应用越来越广泛，通过对传统视频监控的升级和优化，实时采集摄像机的图像并进一步分析，当发现特定行为时自动产生报警，通知监控人员及时预警、联动及处理。
变电站的电气误操作事故会造成大面积停电、设备的损坏甚至人身伤害,给国家带来重大的经济损失。而防误闭锁***能有效防止此类事故的发生。微机五防闭锁装置实现的功能是：1、防止操作过程中误拉合断路器。2、防止带负荷拉合隔离开关。3、防止带电挂(合)地线(接地刀闸)。4、防止带地线(接地刀闸)合断路器(隔离开关)。5、防止误入带电间隔。微机五防***闭锁装置主要由主机、模拟屏、电脑钥匙、机械编码锁等功能元件组成，闭锁的设备有断路器、隔离开关、接地线、接地刀闸、遮栏网门(开关柜门)组成。根据现场设备的实际状态，对倒闸操作进行五防逻辑判断，开出正确的倒闸操作票，并将操作序列传送到电脑钥匙中，用户手持电脑钥匙到现场依次解锁后对断路器、隔离开关、接地刀闸、临时接地线、网门等设备进行倒闸操作。
随着电力***快速发展，无人值守变电站逐渐增多，为保障电网安全运行、解决无人值守变电站的安全防范问题，地区(市)、县供电公司已在逐步实施变电站远程视频监控***，实现了变电站运行状态的有效监控，视频监控***在变电站中扮演越来越重的角色。
视频监控***与设备虽然在功能和性能上得到了极大的提高，但仍然受到一些因素(人类自身的弱点，监控时间，误报漏报等)的限制，从而使整个***无法达到人们的期望。传统的视频监控***需要工作人员聚精会神的盯监控屏幕，从而获得有价值的甚至可疑的信息，不能有一刻的松懈，即便这样人员监控存在很多误报和漏报的情况。同时，大型视频监控***同时也产生很多问题，如面对成百上千的监控镜头，工作人员根本无法及时获得有价值的信息，视频监控也就失去了原有的预防和干预能力。传统监控中摄像头是安防监控的眼睛，而视频分析、提取、预警、报警、检索及故障诊断等工作都是由人眼来完成，故传统的安防监控是由电子摄像头的眼睛+人工的大脑来完成监控***的运作。不能实现事故的“事后追溯”，更不能对特定事件、用户的行为进行监视，无法实现事故的“智能预警”。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术存在的上述问题，提供一种通过对操作人员的实时监控和行为分析，对不规范操作和行为进行干预，实现视频监控和防误一体化可实现实现事故的“事后追溯”；具备智能分析功能，对特定事件、用户的行为进行监视，实现事故的“智能预警”。
本发明的技术解决方案是：
一种人工智能变电站微机防误处理方法，其步骤是：
步骤一 在变电站设备现场架设多台摄像机，对变电站站内的各摄像机视频信号进行采集并传送给计算机，由计算机对视频信号进行保存；
步骤二 搭建人工智能OpenCV视觉库，利用GPU并行处理，提高实时采集现场所有摄像机采集图像的处理速度；
步骤三 构建深度神经网络对图像进行识别，实现操作人员行为分析判断和监控；
步骤四 将视频监测、智能分析、行为监测和防误闭锁技术深度融合，当发现特定行为时自动产生报警，通知监控人员及时预警、使微机防误闭锁***联动及处理。
进一步地，步骤三中行为分析判断和监控过程是：
通过场景中背景和前景目标分离，进而检测、提取和跟踪在场景内的目标并进行行为识别，用户通过在场景中预设报警规则，一旦目标在场景中出现违反预定义行为规则的情形，***会自动发出报警，自动弹出报警信息并发出提示音。
进一步地，步骤三中利用深度神经网络建立深度学习模型，在网络的训练中通过权重衰减，有效的减小权重幅度，防止网络过拟合，结合GPU加速，使得在训练过程中可以产生更多的训练数据，使网络能够更好的进行训练数据。
进一步地，步骤三中报警规则是：
入侵检测：用户通过设置警戒区域，当有运动物体进入警戒区域，在警戒区域内移动，或跨越设置的警戒线，则触发报警，运动目标被报警框标示出来，监控画面提示报警信息，支持多移动目标同时识别、同时报警，所述运动物体指人或车；
行为检测：***监测运动物体的特性事件、特定行为，如发生拿物体过高行为时，则触发报警，运动目标被报警框标示出来，监控画面提示报警信息。
进一步地，步骤四微机防误闭锁***将允许的设备发送给计算机视频分析***智能检测用户操作行为，当操作允许的设备时，提示操作正确；当操作其他设备时，语音提示操作错误。
进一步地，步骤二利用GPU加速计算，将应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU，由CPU运行其余程序代码，从而提高应用程序的运行速度。
进一步地，所述GPU采用英伟达CUDA通用并行计算架构。
本发明将智能视频分析技术和微机防误闭锁技术深度融合，利用深度神经网络建立深度学***，保障无人值守变电站的安全运行，能够提升变电站运行管理水平，进一步推动国家电网公司的管理向自动化、智能化方向发展。
附图说明
图1是本发明的***构架图。
具体实施方式
如图所示，本发明涉及的人工智能变电站微机防误处理方法，其步骤是：
步骤一 在变电站设备现场架设多台摄像机，对变电站站内的各摄像机视频信号进行采集并传送给计算机，由计算机对视频信号进行保存；
步骤二 在计算机中搭建人工智能OpenCV视觉库，利用GPU并行处理技术，将应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU，由CPU运行其余程序代码，从而提高视频分析的运行速度，所述GPU采用英伟达CUDA通用并行计算架；
步骤三 构建深度神经网络对图像进行识别，实现操作人员行为分析判断和监控；
步骤四 将视频监测、智能分析、行为监测和防误闭锁技术深度融合，当发现特定行为时自动产生报警，通知监控人员及时预警、使微机防误闭锁***联动及处理。
进一步地，步骤三中行为分析判断和监控过程是：
通过场景中背景和前景目标分离，进而检测、提取和跟踪在场景内的目标并进行行为识别，用户通过在场景中预设报警规则，一旦目标在场景中出现违反预定义行为规则的情形，***会自动发出报警，自动弹出报警信息并发出提示音。
进一步地，步骤三中利用深度神经网络建立深度学习模型，在网络的训练中通过权重衰减，有效的减小权重幅度，防止网络过拟合，结合GPU加速，使得在训练过程中可以产生更多的训练数据，使网络能够更好的进行训练数据。
进一步地，步骤三中报警规则是：
入侵检测：用户通过设置警戒区域，当有运动物体进入警戒区域，在警戒区域内移动，或跨越设置的警戒线，则触发报警，运动目标被报警框标示出来，监控画面提示报警信息，支持多移动目标同时识别、同时报警，所述运动物体指人或车；
行为检测：***监测运动物体的特性事件、特定行为，如发生拿物体过高行为时，则触发报警，运动目标被报警框标示出来，监控画面提示报警信息。
进一步地，步骤四微机防误闭锁***将允许的设备发送给计算机视频分析***智能检测用户操作行为，当操作允许的设备时，提示操作正确；当操作其他设备时，语音提示操作错误。
以上为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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。
Claims (7)
1.一种人工智能变电站微机防误处理方法，其特征是，步骤是：
步骤一 在变电站设备现场架设多台摄像机，对变电站站内的各摄像机视频信号进行采集并传送给计算机，由计算机对视频信号进行保存；
步骤二 搭建人工智能OpenCV视觉库，利用GPU并行处理，提高实时采集现场所有摄像机采集图像的处理速度；
步骤三 构建深度神经网络对图像进行识别，实现操作人员行为分析判断和监控；
步骤四 将视频监测、智能分析、行为监测和防误闭锁技术深度融合，当发现特定行为时自动产生报警，通知监控人员及时预警、使微机防误闭锁***联动及处理。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能变电站微机防误处理方法，其特征是，步骤三中行为分析判断和监控过程是：
通过场景中背景和前景目标分离，进而检测、提取和跟踪在场景内的目标并进行行为识别，用户通过在场景中预设报警规则，一旦目标在场景中出现违反预定义行为规则的情形，***会自动发出报警，自动弹出报警信息并发出提示音。
3.根据权利要求1所述的一种人工智能变电站微机防误处理方法，其特征是，，步骤三中利用深度神经网络建立深度学习模型，在网络的训练中通过权重衰减，有效的减小权重幅度，防止网络过拟合，结合GPU加速，使得在训练过程中可以产生更多的训练数据，使网络能够更好的进行训练数据。
4.根据权利要求1所述的一种人工智能变电站微机防误处理方法，其特征是，步骤三中报警规则是：
入侵检测：用户通过设置警戒区域，当有运动物体进入警戒区域，在警戒区域内移动，或跨越设置的警戒线，则触发报警，运动目标被报警框标示出来，监控画面提示报警信息，支持多移动目标同时识别、同时报警，所述运动物体指人或车；
行为检测：***监测运动物体的特性事件、特定行为，如发生拿物体过高行为时，则触发报警，运动目标被报警框标示出来，监控画面提示报警信息。
5.根据权利要求1所述的一种人工智能变电站微机防误处理方法，其特征是，步骤四微机防误闭锁***将允许的设备发送给计算机视频分析***智能检测用户操作行为，当操作允许的设备时，提示操作正确；当操作其他设备时，语音提示操作错误。
6.根据权利要求1所述的一种人工智能变电站微机防误处理方法，其特征是，步骤二利用GPU加速计算，将应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU，由CPU运行其余程序代码，从而提高应用程序的运行速度。
7.根据权利要求1或6所述的一种人工智能变电站微机防误处理方法，其特征是，所述GPU采用英伟达CUDA通用并行计算架构。
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