[发明专利]工业设备安全监控方法、装置、中控设备及可读存储介质

说明书

本发明实施例提供一种工业设备安全监控方法、装置、中控设备及可读存储介质，属于安全监控领域。该方法包括：获取多个图像采集器采集的多个监控区域范围的多个图像信息；对于每一个图像信息，提取图像信息中的特定像素，将提取的特定像素作为一个子图像信息；多个图像采集器对应的多个子图像信息中的特定像素对应于一个目标三维区域，多个图像采集器对应的多个监控区域覆盖目标三维区域；将多个子图像信息输入到预设机器学习模型中，获得用于表征工业设备是否处于安全状态的输出结果。该中控设备可实时获得工业设备在目标三维区域内的图像信息，从而可对工业设备进行实时监控，以提高工业设备的安全性，进而避免了人力物力资源的浪费问题。

技术领域

本发明涉及安全监控领域，具体而言，涉及一种工业设备安全监控方法、装置、中控设备及可读存储介质。

背景技术

在一些对安全有较高要求的工程和工业领域，例如电力、化工、建筑等领域，安全和规范监测是一个长期存在的需求。例如，在电力设施施工和电力设备巡检领域，传统的做法都是安排人工的巡检方式，对高压电塔等设备进行定期的巡视，以确认设备状态良好，没有异物滞留、入侵、破坏以及周边违规施工。这种方法往往需要大量的人力物力资源，甚至还会造成人的生命造成威胁，从而无法对这些工业设备的安全进行实时监控。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种工业设备安全监控方法、装置、中控设备及可读存储介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种工业设备安全监控方法，所述方法包括：获取多个图像采集器采集的多个监控区域范围的多个图像信息；对于每一个图像信息，提取所述图像信息中的特定像素，将提取的特定像素作为一个子图像信息；所述多个图像采集器对应的多个子图像信息中的像素对应于一个目标三维区域，所述多个图像采集器对应的多个监控区域覆盖所述目标三维区域；将所述多个子图像信息输入到预设机器学习模型中，获得用于表征工业设备是否处于安全状态的输出结果。

可选地，将所述多个子图像信息输入到预设机器学习模型中，获得用于表征所述工业设备是否处于安全状态的输出结果，包括：将所述多个子图像信息输入到预设机器学习模型中，获得目标物体的特征信息；根据所述目标物体的特征信息判断所述工业设备是否处于安全状态，获得用于表征所述工业设备是否处于安全状态的输出结果。

可选地，所述预设机器学习模型为神经网络模型、卷积神经网络模型、深度神经网络模型中的任意一种。

可选地，所述目标物体的特征信息包括至少以下一种：所述目标物体的种类、所述目标物体的数量、所述目标物体的状态信息、所述目标物体处于所述目标三维区域内的时间及所述目标物体处于所述目标三维区域内的存在方式。

可选地，所述多个图像采集器分别设置于的所述工业设备的附近空间区域中的不同位置，或设置于所述工业设备上的不同位置，所述多个图像采集器监控所述工业设备的多个监控区域范围至少有一定区域不重叠或部分重叠，以使所述多个图像采集器的总的监控区域覆盖所述目标三维区域。

可选地，将所述多个子图像信息输入到预设机器学习模型中，获得用于表征所述工业设备是否处于安全状态的输出结果，包括：将所述多个子图像信息进行拼接，获得所述工业设备对应于所述目标三维区域的图像信息；将所述工业设备对应于所述目标三维区域的图像信息输入到所述预设机器学习模型中，获得用于表征所述工业设备是否处于安全状态的输出结果。

可选地，将所述图像信息输入到预设机器学习模型中，获得用于表征所述工业设备是否处于安全状态的输出结果之后，还包括：在判断所述工业设备处于危险状态时，发送报警信息。

可选地，所述工业设备设置于预定场所，所述预定场所为高压电塔、水电站机轮组、石油管道、地下电缆中的至少一种。