[go: up one dir, main page]

CN112257532A - 一键顺控视频判据的智能分析方法 - Google Patents

一键顺控视频判据的智能分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112257532A
CN112257532A CN202011093453.5A CN202011093453A CN112257532A CN 112257532 A CN112257532 A CN 112257532A CN 202011093453 A CN202011093453 A CN 202011093453A CN 112257532 A CN112257532 A CN 112257532A
Authority
CN
China
Prior art keywords
video
sequence control
video monitoring
real
intelligent analysis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011093453.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112257532B (zh
Inventor
廖华
邓厚兵
蔡宇
朱永虎
李闯
梁阳
陈方之
袁卫义
申晓杰
邓朝翥
周韦
钟文明
董羊城
钟晖
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanning Monitoring Center of Extra High Voltage Power Transmission Co
Original Assignee
Nanning Monitoring Center of Extra High Voltage Power Transmission Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanning Monitoring Center of Extra High Voltage Power Transmission Co filed Critical Nanning Monitoring Center of Extra High Voltage Power Transmission Co
Priority to CN202011093453.5A priority Critical patent/CN112257532B/zh
Publication of CN112257532A publication Critical patent/CN112257532A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112257532B publication Critical patent/CN112257532B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种一键顺控视频判据的智能分析方法，包括：S1，通过顺控视频主站系统获取所有设备的实时视频监控信息；S2，顺控操作开始前，对所有待操作设备进行顺控操作前的状态确认；S3，顺控操作过程中，顺控操作的每一步操作结果由调度SCADA系统下发顺控操作预置信令至顺控视频主站系统的智能分析处理单元，根据实时视频监控信息分析出操作设备的最终操作状态，并结合顺控操作预置信令判断操作设备是否操作到位，最终将判断结果反馈至调度SCADA系统；S4，调度SCADA系统根据接收到的判断结果，以及自身遥信变位信号完成对操作设备是否操作到位的双重判定。本发明基于视频判据，利用智能分析处理单元和调度SCADA系统实现了顺控操作的双确认。

Description

一键顺控视频判据的智能分析方法
技术领域
本发明涉及一种一键顺控视频判据的智能分析方法，适用于变电站监控。
背景技术
传统的变电站运行状态的切换主要由人工完成：监控系统操作人员根据调度下发的任务工作票，形成纸质或电子文档，按文档操作步骤顺序，逐项对设备进行遥控操作，完成站内运行状态的切换。这种方式，依赖于调度工作任务票的正确编写，以及操作人员对于任务票的严格按步骤执行，作业效率较低，人为疏忽导致的误操作，会影响到变电站系统的安全可靠运行。
为了解决人工操作存在的问题，提出了一键顺控系统，一键顺控是变电站倒闸操作的一种操作模式，可实现操作项目软件预制、操作任务模块式搭建、设备状态自动判别、防误联锁智能校核、操作步骤一键启动、操作过程自动顺序执行。在站端监控后台机或调度监控电脑上调用对应的顺控票，即可将变电设备从一种状态转变为另一种状态，节约了大量的人力物力，同时无需人工直接对一次设备进行操作也相应的提高了安全性，突破了传统模式下操作工作量大、操作效率低的瓶颈，为电网运维效率提升带来了新的技术支持。充分利用现代科技缓解人力资源紧张的矛盾，保障电网安全、智能、高效、稳定运行一键顺控操作对智能变电站的智能化发展起着突破性和节约性的重要。
在减少人工干预和自动执行的同时，一键顺控系统的功能正确和安全可靠成了一键顺控系统的最关键因素。因此需要对一键顺控进行监测和分析，但是现在还没有能够对一键顺控进行较好分析的方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种一键顺控视频判据的智能分析方法。
本发明采用的一键顺控视频判据的智能分析方法，包括：
S1，通过顺控视频主站系统获取所有设备的实时视频监控信息；
S2，顺控操作开始前，顺控视频主站系统通过实时视频监控信息对所有待操作设备进行顺控操作前的状态确认；
S3，顺控操作过程中，顺控操作的每一步操作结果由调度SCADA系统通过正向隔离装置下发顺控操作预置信令至顺控视频主站系统的智能分析处理单元；所述智能分析处理单元根据实时视频监控信息分析出操作设备的最终操作状态，并结合顺控操作预置信令判断操作设备是否操作到位，最终将判断结果通过反向隔离装置反馈至调度SCADA系统；
S4，调度SCADA系统根据接收到的判断结果，以及自身遥信变位信号完成对操作设备是否操作到位的双重判定，根据双重判定确定是否解锁顺控操作的下一步操作。
进一步，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备进行检测，包括：
(1)视频质量检测，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备获取的实时视频监控信息的质量进行检测，包括清晰度异常检测、噪声检测、偏色检测、亮度异常检测、信号丢失检测、视频遮挡检测和画面冻结检测；
(2)在线状态检测，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备的在线状态进行检测，判定并记录视频监控设备在线或离线状态；
(3)录像功能检测，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备的录像功能进行检测，判断是否能够获取实时视频监控信息，以及获取的实时视频监控信息是否有间断，并记录检测结果。
进一步，所述顺控视频主站系统对于获取的实时视频监控信息，提供单屏或以阵列方式展示一个或多个监控视窗并提供方便快捷的操作方式。
进一步，对顺控操作过程中的实时视频监控信息进行存储，用于后期查询调用播放。
进一步，顺控操作过程中，顺控视频主站系统根据顺控操作预置信令，自动打开关联的视频监控设备，获取与顺控操作预置信令对应的待操作设备及周边环境的实时视频监控信息。
进一步，所述智能分析处理单元根据实时视频监控信息，利用人工智能算法分析出操作设备的最终操作状态。
进一步，所述利用人工智能算法分析出操作设备的最终操作状态的方法包括：
S31，将获取的实时视频监控信息输入特征提取网络进行特征提取；
S32，融合多种区域提取算法对实时视频监控信息提取区域特征；
S3，融合Softmax和SVM两种分类方法对提取的特征向量和区域特征进行分类识别，得到识别结果。
进一步，所述多种区域提取算法为MCG、Selective Search、Bing、Edgebox区域提取算法。
进一步，步骤S4中，当接收到的判断结果与自身遥信变位信号不一致，则进行异常告警。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
本发明基于视频判据，利用智能分析处理单元和调度SCADA系统实现了顺控操作的双确认。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明的一键顺控视频判据的智能分析方法原理图。
图2为本发明的智能分析处理单元人工智能算法原理图。
图3为本发明的特征提取网络结构示意图。
图4为本发明的融合多种区域提取算法提取区域特征的原理图。
如图5a所示为三柱水平旋转式隔离开关合状态监测效果图。
如图5b所示为三柱水平旋转式隔离开关分状态监测效果图。
如图6a所示为双柱水平旋转式隔离开关合状态监测效果图。
如图6b所示为双柱水平旋转式隔离开关分状态监测效果图。
如图7a所示为垂直伸缩式隔离开关合状态监测效果图。
如图7b所示为垂直伸缩式隔离开关分状态监测效果图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。
如图1所示，本实施例提供的一键顺控视频判据的智能分析方法，包括：
S1，通过顺控视频主站系统获取所有设备的实时视频监控信息；
也就是说，在变电站的各个操作设备及周边环境均配置有视频监控设备，以获取在顺控操作过程中的操作设备的实时视频监控信息，用于后期智能分析处理单元进行分析。
首先需要确保视频监控设备的正常运行，由此一般设置有运维计划来对视频监控设备进行相应的检测，即根据运维计划，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备进行检测，包括：
(1)视频质量检测，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备获取的实时视频监控信息的质量进行检测，包括清晰度异常检测、噪声检测、偏色检测、亮度异常检测、信号丢失检测、视频遮挡检测和画面冻结检测；
该视频质量检测结果可以按按正常、异常等条件过滤，并且可以按变电站、区域统计正常和异常的视频监控设备个数，诊断结果异常时可以向用户推送告警信息。
(2)在线状态检测，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备的在线状态进行检测，判定并记录视频监控设备在线或离线状态；
该状态记录可以按变电站、区域统计在线或离线状态的视频监控设备个数，将视频监控设备处于离线状态时可以向用户推送告警信息。
(3)录像功能检测，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备的录像功能进行检测，判断是否能够获取实时视频监控信息，以及获取的实时视频监控信息是否有间断，并记录检测结果
该录像功能检测结果可以按正常、无录像、录像有间断等条件过滤，并且可以按变电站、区域统计录像功能正常和异常的视频监控设备个数，录像检测结果异常时可以向用户推送告警信息。
可以配置跟时间方案关联的运维计划，包括诊断目标(变电站的视频监控设备)，诊断内容(视频质量、在线状态、录像功能)，诊断触发时间(例如每周五上午)，可以添加、删除、修改运维计划，计划执行后可以按条件过滤查询诊断结果。
在一些示例中，所述顺控视频主站系统对于获取的实时视频监控信息，提供单屏或以阵列方式展示一个或多个监控视窗并提供方便快捷的操作方式，例如：
(1)支持从设备树形列表上显示本单位设备资源信息。
(2)不同用户根据权限显示不同资源信息，以不同图标显示不同设备类型。
(3)支持从树形列表中拖动视频设备至分屏窗口中，或者双击视频设备，从而打开该视频设备监控视窗。
(4)支持1/4/9/16画面预览，拖动画面调整分屏位置。
(5)支持手动发起截图和集中存储录像，并可自定义设置本次手动截图保存路径。
(6)支持播放实时视频(混合流)中音频。
(7)支持关闭单个画面和关闭所有画面。
(8)支持在任何分屏模式下，双击播放画面后全屏显示，按ESC退出全屏显示。
(9)支持显示视频监控设备的在线、离线状态。
(10)当切换至其他功能模块时，能够保存分屏数及每个分屏的内容，切换回实时监控，仍然能显示之前的内容。
(11)提供视频的轮视功能，轮视可设置分屏数量，所轮视的视频集合以及每一组视频轮视的时长。
(12)每个分屏窗口可提供与所展示内容相配套的工具(信息)栏，如在展示实时视频时，支持PTZ控制及预置点的调用与设置。
(13)分屏窗口工具栏支持显示视频网络速度。
另外，可以对顺控操作过程中的实时视频监控信息进行存储，用于后期查询调用播放。对于实时视频监控信息还可以有以下扩展：
(1)通过联动配置，根据实际需要，在顺控操作过程中系统将发起对指定视频监控设备进行设定时间的自动录像，该录像文件可通过设定条件支持查询和查看。
(2)支持查看远程(DVR设备)的录像信息，支持设置时间段时间到秒，快捷设置时间段：最近三天、昨天、今天。
(3)录像回放支持快放、慢放、拖拽、暂停、抓图、手动定位，支持同一路视频不同的时间点同时回放，以方便用户快速检索，支持最多4路录像同时回放。
(4)支持录像下载，可设置本次下载保存路径，显示当前下载录像列表及进度，并可批量对所有下载暂停和开始，对已下载完成的录像可删除下载记录。
S2，顺控操作开始前，顺控视频主站系统通过实时视频监控信息对所有待操作设备进行顺控操作前的状态确认；
也就是说，顺控视频主站系统需要在顺控操作开始前确认各个操作设备的状态，便于与顺控操作后的状态进行比较，以确定是否进行了操作和判断操作是否到位。
S3，顺控操作过程中，顺控操作的每一步操作结果由调度SCADA系统通过正向隔离装置下发顺控操作预置信令至顺控视频主站系统的智能分析处理单元；所述智能分析处理单元根据实时视频监控信息分析出操作设备的最终操作状态，并结合顺控操作预置信令判断操作设备是否操作到位，最终将判断结果通过反向隔离装置反馈至调度SCADA系统；
顺控操作过程中，所述顺控视频主站系统根据顺控操作预置信令，自动打开关联的视频监控设备，获取与顺控操作预置信令对应的待操作设备及周边环境的实时视频监控信息。也就是说，视频监控设备与待操作设备具有联动关系，一般可以分别设置相应的ID，通过建立映射关系进行联动。
在一些示例中，所述智能分析处理单元根据实时视频监控信息，利用人工智能算法分析出操作设备的最终操作状态，如图2所示，包括如下步骤：
S31，将获取的实时视频监控信息输入特征提取网络进行特征提取；
所述特征提取网络如图3所示，基于R-CNN网络构建特征提取网络，预训练后的特征提取网络可以用于对实时视频监控信息进行特征提取，在特征提取网络的最后的卷积层中，可以采用多层特征融合的方式获取给定区域的网络特征，以提升不同尺度下的识别结果。其流程如下：
(1)使用深度网络进行一次前向计算；
(2)在最后的几个卷积层平面上分别进行区域特征采样；
(3)使用L2 Norm进行归一化后合并为一个特征向量。
S32，融合多种区域提取算法对实时视频监控信息提取区域特征；
本实施例融合MCG、Selective Search、Bing、Edgebox区域提取算法来其余区域特征，以提升识别效果，如图4所示，其中MCG与Selective Search算法从图像的底层分割出发，以向上合并的方式给出了图像中可能存在物体的候选区域。Bing算法从物体轮廓的HOG特征给出了与目标类别相似的候选区域。Edgebox算法从图像边缘检测出发，将不同的边进行聚类合并，从而获得目标类别候选区域。最终四种不同的算法所产产生的目标候选区域通过非极大值抑制(NMS)进行区域合并，留存置信度最高的候选区域进入分类识别网络进行区域分类。
S3，融合Softmax和SVM两种分类方法对提取的特征向量和区域特征进行分类识别，得到识别结果。具体包括：
在训练过程中，采用Softmax进行反向回传(BP)学习参数；
在训练过程中，使用SVM对区域特征进行线性多分类；
在识别过程中，对Softmax获得的伪概率进行L2 Norm归一化；
在识别过程中，对SVM获得的伪概率进行L2 Norm归一化；
采用Group Lasso正则化算法融合概率，得到最终分类结果。
以隔离开关为例，根据外形不同可以分成三个不同大类，分别是三柱水平旋转式、双柱水平旋转式和垂直伸缩式。
如图5a所示为三柱水平旋转式隔离开关合状态监测效果图。
如图5b所示为三柱水平旋转式隔离开关分状态监测效果图。
如图6a所示为双柱水平旋转式隔离开关合状态监测效果图。
如图6b所示为双柱水平旋转式隔离开关分状态监测效果图。
如图7a所示为垂直伸缩式隔离开关合状态监测效果图。
如图7b所示为垂直伸缩式隔离开关分状态监测效果图。
S4，调度SCADA系统根据接收到的判断结果，以及自身遥信变位信号完成对操作设备是否操作到位的双重判定，根据双重判定确定是否解锁顺控操作的下一步操作。
在一些示例中，当接收到的判断结果与自身遥信变位信号不一致，则进行异常告警，针对该异常告警信息可以做如下设置：
(1)告警信息在全局右上角进行显示。
(2)告警信息确认后，该告警信息可从告警窗口消除，确认信息包括确认人、确认时间。
(3)支持通过实时告警信息快速在站内布防图中定位相关设备。
(4)支持配置告警联动视频，在收到告警消息后，将及时推出告警视频图像，并可同步录像。
(5)支持在实时告警窗口中，对本次客户端收到的历史告警快速查看关联视频。
(6)支持查询顺控告警历史记录，可在记录中直接查看配置的关联视频录像。
(7)支持导出告警记录成Excel文档。
(8)支持对告警进行订阅，只会出现用户关心的分析告警信息。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种一键顺控视频判据的智能分析方法，其特征在于，包括：
S1，通过顺控视频主站系统获取所有设备的实时视频监控信息；
S2，顺控操作开始前，顺控视频主站系统通过实时视频监控信息对所有待操作设备进行顺控操作前的状态确认；
S3，顺控操作过程中，顺控操作的每一步操作结果由调度SCADA系统通过正向隔离装置下发顺控操作预置信令至顺控视频主站系统的智能分析处理单元；所述智能分析处理单元根据实时视频监控信息分析出操作设备的最终操作状态，并结合顺控操作预置信令判断操作设备是否操作到位，最终将判断结果通过反向隔离装置反馈至调度SCADA系统；
S4，调度SCADA系统根据接收到的判断结果，以及自身遥信变位信号完成对操作设备是否操作到位的双重判定，根据双重判定确定是否解锁顺控操作的下一步操作。
2.根据权利要求1所述的一键顺控视频判据的智能分析方法，其特征在于，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备进行检测，包括：
(1)视频质量检测，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备获取的实时视频监控信息的质量进行检测，包括清晰度异常检测、噪声检测、偏色检测、亮度异常检测、信号丢失检测、视频遮挡检测和画面冻结检测；
(2)在线状态检测，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备的在线状态进行检测，判定并记录视频监控设备在线或离线状态；
(3)录像功能检测，所述顺控视频主站系统可对视频监控设备的录像功能进行检测，判断是否能够获取实时视频监控信息，以及获取的实时视频监控信息是否有间断，并记录检测结果。
3.根据权利要求1所述的一键顺控视频判据的智能分析方法，其特征在于，所述顺控视频主站系统对于获取的实时视频监控信息，提供单屏或以阵列方式展示一个或多个监控视窗并提供方便快捷的操作方式。
4.根据权利要求1所述的一键顺控视频判据的智能分析方法，其特征在于，对顺控操作过程中的实时视频监控信息进行存储，用于后期查询调用播放。
5.根据权利要求1所述的一键顺控视频判据的智能分析方法，其特征在于，顺控操作过程中，顺控视频主站系统根据顺控操作预置信令，自动打开关联的视频监控设备，获取与顺控操作预置信令对应的待操作设备及周边环境的实时视频监控信息。
6.根据权利要求1所述的一键顺控视频判据的智能分析方法，其特征在于，所述智能分析处理单元根据实时视频监控信息，利用人工智能算法分析出操作设备的最终操作状态。
7.根据权利要求6所述的一键顺控视频判据的智能分析方法，其特征在于，所述利用人工智能算法分析出操作设备的最终操作状态的方法包括：
S31，将获取的实时视频监控信息输入特征提取网络进行特征提取；
S32，融合多种区域提取算法对实时视频监控信息提取区域特征；
S3，融合Softmax和SVM两种分类方法对提取的特征向量和区域特征进行分类识别，得到识别结果。
8.根据权利要求7所述的一键顺控视频判据的智能分析方法，其特征在于，所述多种区域提取算法为MCG、Selective Search、Bing、Edgebox区域提取算法。
9.根据权利要求1所述的一键顺控视频判据的智能分析方法，其特征在于，步骤S4中，当接收到的判断结果与自身遥信变位信号不一致，则进行异常告警。
CN202011093453.5A 2020-10-14 2020-10-14 一键顺控视频判据的智能分析方法 Active CN112257532B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011093453.5A CN112257532B (zh) 2020-10-14 2020-10-14 一键顺控视频判据的智能分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011093453.5A CN112257532B (zh) 2020-10-14 2020-10-14 一键顺控视频判据的智能分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112257532A true CN112257532A (zh) 2021-01-22
CN112257532B CN112257532B (zh) 2024-07-16

Family

ID=74242686

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011093453.5A Active CN112257532B (zh) 2020-10-14 2020-10-14 一键顺控视频判据的智能分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112257532B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114760445A (zh) * 2022-04-21 2022-07-15 北京新童瑞科技有限公司 一种用于电力一次设备遥控视频双确认方法
CN116189033A (zh) * 2022-12-14 2023-05-30 珠海万力达电气自动化有限公司 基于ai识别和信号双确认的电力五防操作票系统控制方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101681627B1 (ko) * 2016-04-19 2016-12-01 주식회사 자이솜 Ｓｃａｄａ 시스템의 이벤트 기록 장치 및 방법
CN107516944A (zh) * 2017-10-10 2017-12-26 囯网湖北省电力公司随州供电公司 一种通过图像分析刀闸状态用于辅助确认的顺控操作方法
CN110707823A (zh) * 2019-11-08 2020-01-17 国网上海市电力公司 一种变电站多维智能远程巡检系统
CN110829602A (zh) * 2019-11-28 2020-02-21 上海昌鹭智能技术有限公司 一键顺控双确认的辅助确认方法
CN111025137A (zh) * 2019-12-13 2020-04-17 苏州华电电气股份有限公司 敞开式隔离开关状态感知装置
CN111600386A (zh) * 2020-05-18 2020-08-28 山东电工电气集团有限公司 一种面向gis设备刀闸分合闸状态确认的实时监测系统及方法
CN111614913A (zh) * 2020-05-06 2020-09-01 许昌许继软件技术有限公司 基于隔离开关位置智能识别的一键顺控双确认系统及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101681627B1 (ko) * 2016-04-19 2016-12-01 주식회사 자이솜 Ｓｃａｄａ 시스템의 이벤트 기록 장치 및 방법
CN107516944A (zh) * 2017-10-10 2017-12-26 囯网湖北省电力公司随州供电公司 一种通过图像分析刀闸状态用于辅助确认的顺控操作方法
CN110707823A (zh) * 2019-11-08 2020-01-17 国网上海市电力公司 一种变电站多维智能远程巡检系统
CN110829602A (zh) * 2019-11-28 2020-02-21 上海昌鹭智能技术有限公司 一键顺控双确认的辅助确认方法
CN111025137A (zh) * 2019-12-13 2020-04-17 苏州华电电气股份有限公司 敞开式隔离开关状态感知装置
CN111614913A (zh) * 2020-05-06 2020-09-01 许昌许继软件技术有限公司 基于隔离开关位置智能识别的一键顺控双确认系统及方法
CN111600386A (zh) * 2020-05-18 2020-08-28 山东电工电气集团有限公司 一种面向gis设备刀闸分合闸状态确认的实时监测系统及方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114760445A (zh) * 2022-04-21 2022-07-15 北京新童瑞科技有限公司 一种用于电力一次设备遥控视频双确认方法
CN116189033A (zh) * 2022-12-14 2023-05-30 珠海万力达电气自动化有限公司 基于ai识别和信号双确认的电力五防操作票系统控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112257532B (zh) 2024-07-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104167818B (zh) 一种与gis变电站综合自动化系统联动的远程智能巡检系统及方法
US20200092520A1 (en) Computer implemented systems frameworks and methods configured for enabling review of incident data
CN112257532A (zh) 一键顺控视频判据的智能分析方法
CN109348176A (zh) 集成有视频系统的风力发电机组监控与数据采集系统
CN106327605A (zh) 一种巡检方法
CN110570536A (zh) 一种特高压输电线路智能巡线系统
CN114999019B (zh) 一种基于摄像机预置位的巡视任务并行处理方法及系统
CN112528742A (zh) 一种变电站压板的状态核对方法及装置
CN103079061A (zh) 一种视频跟踪处理装置以及视频链处理装置
CN102572508A (zh) 一种视频故障诊断系统及方法
US20240305750A1 (en) Video reception/search apparatus and video display method
CN112437255A (zh) 核电厂智能视频监控系统及方法
CN115131505A (zh) 一种变电站多系统融合的全景感知系统
CN118097543A (zh) 基于ai的预警方法、装置、存储介质及电子设备
CN118279834A (zh) 一种基于视觉识别的智能安全监控系统
CN115269438A (zh) 针对图像处理算法的自动化测试方法及装置
CN102340179A (zh) 网络型多站监控集成矩阵显示控制系统
CN113435433B (zh) 一种基于作业现场的音视频数据提取处理系统
CN114023076B (zh) 一种基于多源异构数据的特定车辆追踪方法
CN119596894A (zh) 控制棒驱动系统的运行监测及故障诊断平台、故障诊断方法
CN111062932A (zh) 一种网络服务程序的监控方法
CN111612088B (zh) 叠加字符的图像的检测方法及装置
CN111209464A (zh) 一种面向特定渠道内容校验和取证的自动化装置及其方法
CN112162906A (zh) 一种探针管理平台架构的服务器行为监测方法
CN115618303B (zh) 基于信息融合技术的调度自动化监测及故障定位系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant