[发明专利]一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方法

权利要求书

1.一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：使用基于YOLO深度卷积神经网络和HSV色彩空间变化的静态目标检测算法实现变电站禁止攀爬标志检测；

S2：根据禁止攀爬标志和杆塔位置，采用Hough变换来检测禁止攀爬区域；

S3：基于视觉背景提取算法(Vibe)的动态目标跟踪实现人员攀登行为定位检测；

S4：根据步骤S3的定位检测与步骤S2的禁止攀爬区域的相对位置判断违规行为，并发出预警信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：采用HSV色彩空间变化方法对变电站禁止攀爬标志图片集进行数据增强的图片预处理，扩充神经网络训练数据集，防止YOLO神经网络过拟合，HSV色彩空间变化将图像从RGB空间映射到HSV空间，分解得到成亮度分量V、色度分量H和饱和度分量S；

图像数据集预处理后，采用锚框标注图像中需要检测的区域作为正样本，标注远离目标检测部分的区域为负样本，建立YOLO神经网络的训练数据集，搭建由池化层、卷积层和全连接层组成的YOLO神经网络模型，通过变电站禁止攀爬标志图像训练集来训练卷积神经网络，将视频捕获设备采集到的图片输入训练好的YOLO神经网络，输出带有目标检测框的变电站禁止攀爬区域图像，实现变电站禁止攀爬标志检测。

3.根据权利要求2所述的一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方法，其特征在于，所述步骤S1中HSV映射过程如下：

式中，R、G、B表示红绿蓝通道值，H、S、V表示色度、饱和度和亮度分量，其中0≤H≤360，0≤S≤1，0≤V≤1。

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知技术的变电站违规攀爬行为检测预警方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：根据步骤S1中检测出的变电站禁止攀爬标志，结合图片中杆塔位置，采用Hough变换来实现禁止攀爬区域的矩形定位，Hough变换利用点与线的对偶性将原始图像空间中的直线转化为参数空间中的点，通过寻找参数空间中的点的峰值实现原始图像的矩形直线定位，将任意直线表示为：

ρ＝xcosθ+ysinθ (2)

式中，0°≤θ≤180°，(x,y)为步骤S1中检测出的变电站禁止攀爬标志边缘像素点坐标，根据(2)式计算出ρ的值并取整，再累加数组c(ρ,θ)代表满足式(2)的变电站原始图像中禁止攀登标志像素点的个数，结合图片中杆塔位置，选择满足c(ρ,θ)＞T阈值条件的点作为检测出的峰值点，根据检测出的4个峰值点得到所对应原始(x,y)平面中的直线方程式，确定变电站攀爬区域的矩形边框定位。