一种面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法与流程

本发明涉及防误操作预警，特别是一种面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法。

背景技术：

1、目前智能头盔的走错间隔系统通常依赖于全球定位系统和惯性导航单元等技术，这些技术在室外环境下通常表现良好。然而，当用户处于室内环境、城市峡谷或建筑密集区域时，由于gnss信号的弱化或遮挡，导航系统的精确性可能受到影响，导致用户误入错误路径而不及时预警。现有技术在识别特定环境中的障碍物、楼梯和不规则地形等方面也存在限制，从而影响了智能头盔的实时导航性能。缺乏对走错路径的准确预测和及时预警机制，可能导致用户走入危险区域，增加了事故发生的风险。

技术实现思路

1、鉴于上述目前智能头盔的走错间隔系统通常依赖于全球定位系统和惯性导航单元中存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明所要解决的问题在于如何提供一种实现对设备的远程检查和监控，提高工作人员的安全性的方法。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法，其包括，智能头盔的摄像头实时采集开关柜或房间图像；头盔通过无线lan发送图像到后台服务器；后台服务器对图像进行处理，包括定位和识别；通过图像识别结果判断操作人员的位置；匹配文本信息，确定操作人员位置。

5、作为本发明所述面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法的一种优选方案，其中：所述对图像进行处理包括基于霍夫变换的图像的边界检测，基于投影法进行招牌图像字符分割和铭牌图像匹配。

6、作为本发明所述面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法的一种优选方案，其中：所述基于霍夫变换的图像的边界检测包括以下步骤：将原始图像转换为黑白图像；经过图像扩展和滤波的处理，得到初始图像的二值轮廓；将直角坐标原点设置在二值图像的左下角，然后对该图像进行hough变换：创建n×180矩阵ρ，其中n为二值图像中黑色像素的个数；利用x＝xi，y＝yi和θ＝k°，其中(xi，yi)是图像中ith黑色像素的坐标，

7、k＝0，1...179；将矩阵ρ求解到最接近的整数，ρ的范围是[0，dt]其中，dt是图像对角线的长度；对二值图像中的每个黑色像素重复进行利用x＝xi，y＝yi和θ＝k°和矩阵ρ求解。

8、作为本发明所述面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法的一种优选方案，其中：所述基于霍夫变换的图像的边界检测还包括以下步骤：创建(dt+1)×180矩阵c；扫描矩阵ρ的k(k＝0，1，2，....179)列，在这一列中，计算值等于元素的数量i(i＝0，1，2，...，dt)；找出矩阵中有最大值的四个元素，根据这四个元素的行和列，得到图像的四个边界的参数；将四组数据代入下式，得到四个方程，同时对这些方程进行求解，得到四个交点的直角坐标：

9、ρ＝xcosθ+ysinθ

10、根据四个交点的直角坐标得到检测到图像的边界。

11、作为本发明所述面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法的一种优选方案，其中：所述基于投影法的招牌图像字符分割包括，计算图像垂直投影时，加入注意力机制，网络自主学习字符的关键部位；结合ocr网络直接端到端学习字符分割；利用强化学习让agent主动调整图像角度和位置；使用gan生成大量合成字符样本，训练分割模型降低对真实样本的依赖。

12、作为本发明所述面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法的一种优选方案，其中：图像匹配步骤如下：采集所有招牌字符的图像，随机选择n个不同的字符作为样本进行训练；将所有字符归一化为32×32像素，设置每个字符像素的像素值作为输入，并为每个字符分配一个唯一的7-b二进制代码；将上述图像作为输入，将其关联的二进制码作为输出，训练bp网络；将包含字符的图像片段归一化为大小为32×32像素的图像，将每个归一化字符像素的像素值输入到bp网络中，使用bp网络输出的7-b二进制码识别该字符。

13、作为本发明所述面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法的一种优选方案，其中：所述通过图像识别结果判断操作人员的位置包括以下步骤：图像识别输出检测到的文本信息；映射文本信息中的实体节点到知识图谱；判断实体节点间的关系，进行语义解析；如果解析结果与知识图谱一致，确定操作位置，如果解析与知识图谱冲突，输出错误提示；学习新出现的实体和关系，更新知识图谱。

14、第二方面，本发明为进一步解决目前智能头盔的走错间隔系统通常依赖于全球定位系统和惯性导航单元中存在的问题，实施例提供了面向电力系统的智能头盔走错间隔预警系统，其包括：图像采集模块，用于由智能头盔摄像头实时采集场景图像；图像传输模块，用于将头盔采集的图像无线传输到后台服务器；图像处理模块，用于对接收的图像进行定位和文本识别处理；定位解析模块，用于分析图像文本，判断操作人员所在位置；信息匹配模块，用于通过匹配图像文本与场景信息，确定操作人员位置。

15、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法的任一步骤。

16、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法的任一步骤。

17、本发明有益效果为，本发明采用便携式视频采集装置，实时采集当前工作间的图像确定操作人员是否进入了错误的隔间，可以实时监控操作人员的位置和行为，降低人身事故风险，分析操作人员的身份，确保授权人员操作，提高安全性，检测危险动作，及时提醒和预警，避免操作失误，记录工作过程，追溯分析异常的根本原因；本发明可以实现对设备的远程检查和监控，提高工作人员的安全性，可以远程查看设备运行状态，及时发现故障隐患，可以远程控制设备，避免工作人员暴露在危险区。

技术特征：

1.一种面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法，其特征在于：所述对图像进行处理包括基于霍夫变换的图像的边界检测，基于投影法进行招牌图像字符分割和铭牌图像匹配。

3.如权利要求2所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法，其特征在于：所述基于霍夫变换的图像的边界检测包括以下步骤：

4.如权利要求3所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法，其特征在于：所述基于霍夫变换的图像的边界检测还包括以下步骤：

5.如权利要求4所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法，其特征在于：所述基于投影法的招牌图像字符分割包括，

6.如权利要求5所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法，其特征在于：图像匹配步骤如下：

7.如权利要求6所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法，其特征在于：所述通过图像识别结果判断操作人员的位置包括以下步骤：

8.一种面向电力系统的智能头盔走错间隔预警系统，基于权利要求1～7任一所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法，其特征在于：包括，

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种面向电力系统的智能头盔走错间隔预警方法，涉及防误操作预警技术领域，包括智能头盔的摄像头实时采集开关柜或房间图像；头盔通过无线LAN发送图像到后台服务器；后台服务器对图像进行处理，包括定位和识别；通过图像识别结果判断操作人员的位置；匹配文本信息，确定操作人员位置。本发明采用便携式视频采集装置，实时采集当前工作间的图像确定操作人员是否进入了错误的隔间，可以实现对设备的远程检查和监控，提高工作人员的安全性。

技术研发人员：班国邦,邓松,欧阳广泽,张迅,钟晶亮,杨凤生,李翱鹏,席光辉,何雨旻,孟令雯,郭思琪,杨昆桦,马金通,吴昊,黎安俊,罗莎莎,邹福,杨平安,张晓春
受保护的技术使用者：贵州电网有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/10