[发明专利]基于深度学习的配电网危险区域识别装置及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的配电网危险区域识别装置，其特征在于：包括获得标注区域模块、获得标注视频图像模块、获得预处理图像模块、获得人员区域模块和判断是否进入警戒区域模块共五个程序模块，获得标注区域模块，用于计算机获得视频图像，允许操作人员根据需要通过计算机在视频图像上标注警戒区域或危险区域并获得标注区域；获得标注视频图像模块，用于计算机将获得的视频图像与标注区域结合并获得标注视频图像；获得预处理图像模块，用于计算机从标注视频图像中抽取并获得帧图像，对帧图像进行预处理并获得预处理图像；获得人员区域模块，用于计算机通过目标检测算法从预处理图像中获得人员区域；判断是否进入警戒区域模块，用于计算机将人员区域与警戒区域对比，获得人员区域位于警戒区域内或外。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的配电网危险区域识别装置，其特征在于：获得标注区域模块，还用于摄像头获得现场的视频图像并发送至计算机；获得预处理图像模块，还用于计算机对帧图像进行灰度化、图像放大、图像增强并获得预处理图像；在获得人员区域模块中，人员区域为人员的三维边界框；判断是否进入警戒区域模块，还用于当人员区域位于警戒区域外时，执行获得标注视频图像模块。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的配电网危险区域识别装置，其特征在于：还包括判断是否远离危险区域模块、判断是否进入危险区域模块和播报模块三个程序模块，判断是否进入警戒区域模块，还用于当人员区域位于警戒区域内时，执行判断是否远离危险区域模块；判断是否远离危险区域模块，用于计算机获得一段时间的人员区域，通过轨迹预测算法获得人员接近或者远离危险区域，当人员远离危险区域，执行获得标注视频图像模块；当人员接近危险区域，生成预警信息并对外发送，执行判断是否进入危险区域模块；判断是否进入危险区域模块，用于计算机将人员区域与危险区域对比，当人员区域位于危险区域外时，执行判断是否远离危险区域模块；当人员区域位于危险区域内时，生成告警信息并对外发送，执行播报模块；播报模块，用于播放器接收到预警信息或者告警信息并进行播报。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的配电网危险区域识别装置，其特征在于：还包括摄像头、播放器和计算机，所述摄像头与计算机连接并通信，所述计算机与播放器连接并通信，在获得标注区域模块中，危险区域和警戒区域均为三维边界框；在获得人员区域模块中，目标检测算法为YOLO3D、Deep3Dbox或者Mono3D目标检测算法。

5.根据权利要求2所述的基于深度学习的配电网危险区域识别装置，其特征在于：在获得预处理图像模块中，对帧图像进行灰度化，采用加权平均法；图像放大，采用最近邻插值法；图像增强，采用直方图均衡化。

6.根据权利要求3所述的基于深度学习的配电网危险区域识别装置，其特征在于：在判断是否远离危险区域模块中，轨迹预测算法是通过卡尔曼滤波和LSTM算法进行人员跟踪以及轨迹预测的，将人员区域输入卡尔曼滤波器，以运动特征代替表现特征完成目标相似度计算，采用匈牙利算法完成目标匹配，以三维边界框的形式输出跟踪目标，通过LSTM算法对人员未来5秒的轨迹进行预测。