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电力作业工器具现场遗留智能视频识别方法.pdf

  • 上传人:GAME****980
  • 文档编号:4541156
  • 上传时间:2018-10-18
  • 格式:PDF
  • 页数:4
  • 大小:275.01KB
  • 摘要
    申请专利号:

    CN201410345996.X

    申请日:

    2014.07.21

    公开号:

    CN104123567A

    公开日:

    2014.10.29

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情:

    发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06K 9/66申请公布日:20141029|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/66申请日:20140721|||公开

    IPC分类号:

    G06K9/66

    主分类号:

    G06K9/66

    申请人:

    国家电网公司; 江苏省电力公司; 江苏省电力公司南通供电公司; 江苏濠汉信息技术有限公司

    发明人:

    朱富云; 丁然; 杨小平; 李学钧; 戴相龙; 朱卫; 徐勤; 黄金鑫; 张宏林; 陈天香

    地址:

    100031 北京市西城区西长安街86号

    优先权:

    专利代理机构:

    南通市永通专利事务所 32100

    代理人:

    葛雷

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    内容摘要

    本发明公开了一种电力作业工器具现场遗留智能视频识别方法,通过前端摄像机采集视频图像;将采集回来的视频图像进行解压缩,并且分解成YUV图片;将YUV图片转换成RGB图片;分解成一帧一帧图片,然后从中随机抽取多帧进行分析对比;将后一帧图片和前一帧图片进行对比,并且利用自学习,实时更新背景环境,从中抽离目标物体,从而判断是否有工器具遗留在工作现场。本发明能方便、及时对电力作业现场工器具的遗留情况进行识别。能对工作人员由于疏忽将工器具遗留在电力作业现场进行主动报警,规范工作人员工作,排除安全隐患。

    权利要求书

    1.  一种电力作业工器具现场遗留智能视频识别方法,其特征是:具体步骤
    (1)通过前端摄像机采集视频图像;
    (2)将采集回来的视频图像进行解压缩,并且分解成YUV图片
    (3)将YUV图片转换成RGB图片;
    (4)分解成一帧一帧图片,然后从中随机抽取多帧进行分析对比;
    (5)将后一帧图片和前一帧图片进行对比,并且利用自学习,实时更新背景环境,从中抽离目标物体,从而判断是否有工器具遗留在工作现场。

    说明书

    电力作业工器具现场遗留智能视频识别方法
    技术领域
    本发明涉及一种电力作业工器具现场遗留智能视频识别方法。
    背景技术
    对于电力设施而言,如何通过对电力作业现场工器具的遗留情况进行分析,是技术人员长期追求的目标,至今仍未有理想的方法。
    发明内容
    本发明的目的在于提供一种能方便、及时对电力作业现场工器具的遗留情况进行识别的电力作业工器具现场遗留智能视频识别方法。
    本发明的技术解决方案是:
    一种电力作业工器具现场遗留智能视频识别方法,其特征是:具体步骤
    (1)通过前端摄像机采集视频图像;
    (2)将采集回来的视频图像进行解压缩,并且分解成YUV图片
    (3)将YUV图片转换成RGB图片;
    (4)分解成一帧一帧图片,然后从中随机抽取多帧进行分析对比;
    (5)将后一帧图片和前一帧图片进行对比,并且利用自学习,实时更新背景环境,从中抽离目标物体,从而判断是否有工器具遗留在工作现场。
    本发明能方便、及时对电力作业现场工器具的遗留情况进行识别。能对工作人员由于疏忽将工器具遗留在电力作业现场进行主动报警,规范工作人员工作,排除安全隐患。主要用于智能视频分析,对电力作业现场工器具的遗留和规范工作进行报警。
    下面结合实施例对本发明作进一步说明。
    具体实施方式
    一种电力作业工器具现场遗留智能视频识别方法,具体步骤
    (1)通过前端摄像机采集视频图像;
    (2)将采集回来的视频图像进行解压缩,并且分解成YUV图片
    (3)将YUV图片转换成RGB图片;
    (4)分解成一帧一帧图片,然后从中随机抽取多帧进行分析对比;
    (5)将后一帧图片和前一帧图片进行对比,并且利用自学习,实时更新背景环境,从中抽离目标物体,从而判断是否有工器具遗留在工作现场。
    将前端摄像机采集的图像分解成一帧一帧图片,根据实际情况选择合适帧传到核心智能图像分析模块进行图像分析,将后一帧的图像和前一帧的图像进行对比,并且利用自动学习场景的细微变化,从而建立并维护一个实时更新的背景环境,这个背景环境会根据环境的细微变化而变化。再将背景以外的东西从中抽离,从而形成画面上的物件。由于每样物件可以从背景中抽离,并可给出物件在画面中相对应的像素坐标,我们便可根据用户设置的遗留时间判定是否有工器具遗留在电力作业现场。

    关 键  词:
    电力 作业 器具 现场 遗留 智能 视频 识别 方法
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