[发明专利]一种基于图像识别技术的数字立体化布防系统

说明书

本发明公开了一种基于图像识别技术的数字立体化布防系统，包括感应围栏和移动平台架，所述移动平台架包括支撑杆和底座；所述支撑杆固定连接在底座顶端；所述支撑杆顶端设置有智能分析摄像机，且支撑杆顶端的两侧分别设置有高清球形摄像机和智能APP；所述底座的底部设置有万向轮和普通车轮；所述底座内设置有控制器、配重块和蓄电池，且控制器与蓄电池电性连接；所述感应围栏的一角安装有声光报警器，且感应围栏和声光报警器通过导线与控制器电性连接；它采用高清摄像机对变电站进行实时监控，并通过3G通信模块将现场信息发送到指定的安全管理人员手机，实现实时监控，实用性强，易于推广使用。

技术领域

本发明涉及布防系统技术领域，具体为一种基于图像识别技术的数字立体化布防系统。

背景技术

对于变电站内的检修、施工现场的安全措施布防，现在普遍采用设置安全围栏、设置警示标示、现场定置管理及安排人员看守等手段，其中设置安全围栏是变电站检修、施工现场一、二次设备安全布防的一个重要设施，在检修工作期间，用以防止工作人员误入带电设备间隔，误碰、误动带电设备，造成人身触电或设备损坏等事故。

人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变，都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。即使在这种情况下，人们仍然可以认出他们过去知觉过的图像。甚至图像识别可以不受感觉通道的限制。例如，人可以用眼看字，当别人在他背上写字时，他也可认出这个字来。

图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息，抽出关键的信息。同时，在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形，由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。

图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。例如有一个字母A，如果在脑中有个A模板，字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致，字母A就被识别了。图像识别中的模式识别(PatternRecognition)，是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价的过程。模式识别包括两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。这个模式识别的模板匹配模型简单明了，也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像，也能识别与模板不完全一致的图像。例如，人们不仅能识别某一个具体的字母A，也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时，人能识别的图像是大量的，如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板，也是不可能的。

不过，传统的布防措施主要依靠施工人员的自觉性和警惕性，存在很大的安全隐患，控制中心也不能对施工现场进行实时监控和指导。

发明内容