[发明专利]电力作业现场高精度动态目标定位方法及装置

权利要求书

1.电力作业现场高精度动态目标定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、获取电力作业现场的视频图像，对视频图像进行处理、对视频图像中新增目标进行检测识别；其中，所述新增目标为每一个进入电力作业现场的动态目标；

S2、对识别出的所述新增目标的图像进行裁剪并缩放，获取目标背景的上下文信息，使目标对象居中；跟踪裁剪后图像中的目标对象。

2.根据权利要求1所述的电力作业现场高精度动态目标定位方法，其特征在于，该方法还包括：步骤S3、建立电力作业场景的三维场景模型，结合电力作业现场的三维空间位置、电气状态、安全作业规则信息，建立电力作业场景危险态势感知模型，对跟踪的目标对象进行在线危险态势感知。

3.根据权利要求1所述的电力作业现场高精度动态目标定位方法，其特征在于，步骤S1中对视频图像进行处理、对图像中新增目标进行检测识别的步骤包括：

S101、预处理，将图像缩放至固定大小；

S102、对缩放后的图像进行卷积操作；

S103、对卷积后产生的特征图进行处理产生候选框；

S104、目标区域池化层从所述特征图中提取候选区域的特征，完成目标识别。

4.根据权利要求3所述的电力作业现场高精度动态目标定位方法，其特征在于，步骤S102中，所述卷积操作包括N个卷积层、N个激活函数和M个池化层，其中N＞M。

5.根据权利要求3所述的电力作业现场高精度动态目标定位方法，其特征在于，步骤S103中，卷积后产生的特征图通过区域推荐网络进行处理而产生候选框。

6.根据权利要求5所述的电力作业现场高精度动态目标定位方法，其特征在于，所述区域推荐网络首先进行卷积操作，分别生成正向锚点positive anchors和对应边框回归bounding box regression偏移量，然后计算出候选框。

7.根据权利要求1所述的电力作业现场高精度动态目标定位方法，其特征在于，步骤S2包括以下子步骤：

S201、输入当前帧图像，对检测识别到的目标对象进行中心剪裁；

S202、对前一帧图像进行剪裁操作；

S203、对前后两帧图像分别进行卷积操作；

S204、当前帧和前一帧卷积层的输出经全连接层完成回归任务；

S205、迭代S201～S204，查找到当前帧中目标位置，实现目标对象的跟踪。

8.根据权利要求7所述的电力作业现场高精度动态目标定位方法，其特征在于，所述全连接层比较目标帧与当前帧的特征，查找目标对象的移动位置，完成回归任务。

9.根据权利要求7或8所述的电力作业现场高精度动态目标定位方法，其特征在于，步骤S201中进行中心剪裁后，得到对目标对象的搜索区域，对搜索区域经卷积层进行卷积操作；

步骤S202中对前一帧图像进行剪裁操作后，得到对目标对象的目标区域，对目标区域经卷积层进行卷积操作。

10.电力作业现场高精度动态目标定位装置，其特征在于，该装置支持如权利要求1至9中任意一项所述的电力作业现场高精度动态目标定位方法，该装置包括：

获取单元：用于获取电力作业现场的视频图像；

第一处理单元，用于对视频图像进行处理、对视频图像中新增目标进行检测识别；其中，所述新增目标为每一个进入电力作业现场的动态目标；

第二处理单元，用于对识别出的所述新增目标的图像进行裁剪并缩放，获取目标背景的上下文信息，使目标对象居中；跟踪裁剪后图像中的目标对象；

感知单元，用于建立电力作业场景的三维场景模型，结合电力作业现场的三维空间位置、电气状态、安全作业规则信息，建立电力作业场景危险态势感知模型，对跟踪的目标对象进行在线危险态势感知。