【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及變電站安防，具體公開了一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法及系統。
技術介紹
1、變電站是電力系統中至關重要的環節，其安全與社會發展密切相關。目前，變電站作業主要依靠巡檢人員進行定期巡視維護，以判斷設備是否存在缺陷和隱患。然而，由于變電站作業場景的高危性，人員的安全保障顯得尤為重要。傳統的變電站作業方式存在技防不足的問題，缺乏科學高效的管控手段，容易導致作業人員安全預警滯后，管理者無法實時監控作業過程、無法進行軌跡回放、也無法進行實時指揮調度等操作。這種情況在一定程度上增加了人員傷亡和財產損失的風險。
2、針對上述問題，本項目面臨著三個主要痛點。首先，變電站作業環境復雜，電磁干擾嚴重，這將導致定位設備的精度不準確。其次，項目需要解決室內外一體化定位的難題。傳統的定位方式較為單一，無法在同一個設備上實現室內外的定位功能。最后，對于定位設備的精度要求較高，需要能夠實時預警告警，以應對區域內作業人員入侵的情況。
技術實現思路
1、本專利技術實施例的目的在于提供一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法及系統，以提高變電站作業的安全性和效率。該方案應考慮到變電站作業環境的復雜性和電磁干擾的影響，確保定位設備的精度準確。同時，它還應能夠打通室內外定位難題，并具備實時預警告警的功能，以滿足對定位設備精度和安全性的要求。通過解決上述痛點，我們將能夠提升變電站作業的效率和安全性，減少人員傷亡和財產損失的風險，為電力系統的穩定運行和社會的發展做出積極的貢獻。
3、第一方面，提供了一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，具體包括如下步驟：
4、結合北斗定位系統對變電站進行高精度地圖采集，根據變電站安全分區，通過系統應用服務器在采集的高精度地圖上預設禁止區域的范圍；
5、在變電站周圍或關鍵位置設置若干雙目攝像頭，通過所述若干雙目攝像頭實時采集圖像數據，通過視頻管理模塊劃定所采集的圖像數據的警戒區域和安全區域；
6、所述若干雙目攝像頭通過5g網絡與系統應用服務器連接，實時上傳采集的圖像數據；
7、目標檢測模塊利用單階段目標檢測算法yolov5的改進算法，對實時采集的圖像數據中警戒區域的行人位置進行目標檢測，并標記其位置；
8、利用北斗高精度智能穿戴設備，獲取行人精準位置信息，并通過5g網絡實時上傳行人精準位置信息；
9、當檢測到圖像數據中行人位置在警戒區域內時，入侵狀態判斷模塊發送行人位置獲取請求，調用相應圖像數據內行人的位置信息，根據行人精準位置信息與預設的入侵區域范圍進行比對；若行人位置在預設入侵區域內，則判斷行人入侵禁止區域，觸發相應警報，發出報警信息；
10、當檢測到行人位置信息在預設的禁止區域內時，入侵狀態判斷模塊發送視頻獲取請求，調用相應位置的圖像數據進行目標檢測；若確認行人在警戒區域內，觸發相應報警，發出報警信息。
11、通過采用上述技術方案能夠獲得以下有益效果：通過高精度地圖采集實現禁止區域的精準預設；利用5g網絡的高速傳輸能力，確保數據的及時上傳和處理；采用單階段目標檢測算法yolov5的改進算法，提升目標檢測時準確性和實時性；通過目標檢測和精準位置信息的雙重驗證，確保入侵檢測的準確性，減少誤報、漏報。
12、優選地，所述通過視頻管理模塊劃定所采集的圖像數據的警戒區域和安全區域的方法，包括：根據北斗雷達給出的圖像位置信息以及圖像像素坐標，在圖像的像素坐標系下，提取待檢測區域外接矩形的四點像素坐標，結合掩膜（mask）參數形成檢測區域，即警戒區域，在進行目標檢測時只對警戒區域進行檢測，減小了檢測范圍，提升檢測效率；
13、優選地，所述警戒區域至少包含禁止區域，防止漏檢；。
14、優選地，所述改進的yolov5算法，包括：在yolov5主干網絡backbone中引入cbam注意力機制，通過增大小目標在整張特征圖中的權重，促使待檢測目標特征信息更容易被網絡學習，同時避免待檢測目標的特征信息被卷積時冗余的背景信息所掩蓋，提升了檢測精度，節約了參數和計算力，同時能夠提高模型訓練的準確率。
15、優選地，所述改進的yolov5算法，還包括：在?prediction?部分增加一個額外的小目標檢測層，將較淺特征圖與較深特征圖拼接后再進行檢測；增強網絡對小目標的檢測能力。
16、優選地，所述目標檢測模塊利用單階段目標檢測算法yolov5的改進算法，對實時采集的圖像數據中警戒區域的行人位置進行目標檢測，并標記其位置外，還包括：對實時采集的圖像數據進行視頻分析和預警：利用視頻分析算法，對采集到的圖像數據進行處理和分析；通過識別行人的動作、行為模式等，結合歷史數據和規則設定，提前預警潛在的安全風險，以便相關人員采取必要的措施，避免安全事故的發生。
17、優選地，所述北斗高精度智能穿戴設備，能同時支持北斗定位系統和uwb定位系統進行定位；當行人處于室外時，主要依賴北斗定位系統進行定位，當行人進入室內或uwb基站覆蓋范圍后，自動切換至uwb定位系統進行更精確的定位，打通室內外精準定位難題；
18、第二方面，提供了一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測系統，該系統包括：系統應用服務器、若干個雙目攝像頭、北斗高精度智能穿戴設備，其中：所述系統應用服務器用于變電站高精度地圖管理，預設禁止區域；接收所述若干個雙目攝像頭采集的圖像數據，劃分警戒區域，對圖像信息進行目標檢測；接收所述北斗高精度智能穿戴設備上傳的行人精準位置信息；進行入侵狀態判斷，并觸發報警，發出報警信息；同時對實時采集的圖像數據進行視頻分析和預警；所述若干個雙目攝像頭用于實時采集變電站周圍和關鍵位置的圖像數據，提供圖像位置信息；所述北斗高精度智能穿戴設備用于獲取進入變電站的行人的精準位置信息；
19、優選地，所述系統應用服務器，包括：數據接收模塊：用于接收所述若干個雙目攝像頭采集的圖像數據，接收所述北斗高精度智能穿戴設備上傳的行人精準位置信息；視頻管理模塊：用于管理接收的圖像數據，根據預設的禁止區域手動或自動劃定所采集的圖像數據的警戒區域和安全區域；目標檢測模塊：用于執行單階段目標檢測算法yolov5的改進算法，對實時采集的圖像數據中警戒區域的行人位置進行目標檢測，并標記其位置；同時對實時采集的圖像數據進行分析和預警；入侵判斷模塊：用于根據目標檢測模塊檢測結果和行人位置信息與預設的禁止區域對比結果進行雙重驗證，判斷行人入侵狀態；預警模塊：用于當入侵判斷模塊確認行人入侵禁止區域時觸發報警，發出報警信息；或目標檢測模塊檢測到行人存在異常動作、行為時提前發出預警。
20、優選地，所述若干個雙目攝像頭和所述北斗高精度智能穿戴設備，與所述系統應用服務器之間通過5g網絡進行數據傳輸。
21、本專利技術實施例提供的技術方案帶來的有益效果是：
22、本專利技術實施例針對傳統的區域入侵檢測技術安本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于，所述通過視頻管理模塊劃定所采集的圖像數據的警戒區域和安全區域的方法，包括：
3.根據權利要求1所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于：所述警戒區域至少包含禁止區域。
4.根據權利要求1所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于，所述改進的Yolov5算法，包括：
5.據權利要求2所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于，所述改進的Yolov5算法，還包括：
6.根據權利要求1所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于，所述目標檢測模塊利用單階段目標檢測算法Yolov5的改進算法，對實時采集的圖像數據中警戒區域的行人位置進行目標檢測，并標記其位置外，還包括：
7.根據權利要求1所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于：
8.一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測系統，其特征
9.根據權利要求8所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測系統，其特征在于，所述系統應用服務器，包括：
10.根據權利要求8所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測系統，其特征在于：
...【技術特征摘要】
1.一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于，所述通過視頻管理模塊劃定所采集的圖像數據的警戒區域和安全區域的方法，包括：
3.根據權利要求1所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于：所述警戒區域至少包含禁止區域。
4.根據權利要求1所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于，所述改進的yolov5算法，包括：
5.據權利要求2所述的一種變電站基于北斗定位的區域入侵檢測方法，其特征在于，所述改進的yolov5算法，還包括：
6.根據權利要求1所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：林婧，馮彬杰，徐才深，
申請(專利權)人：廣州勁源科技發展股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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