[发明专利]一种变电站刀闸确认视频图像分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种变电站刀闸确认视频图像分析方法及系统。在应用上述方案时，首先确定实时告警窗口信息和关联运维参数，根据特征分布片段信息对目标刀闸确认视频图像进行异常特征分析得到多个异常特征分布信息。其次对异常告警对象对应的抗压力进行分析得到第一告警可靠性参数，进一步基于对目标刀闸确认视频图像的告警间隔信息进行分析得到第二告警可靠性参数。最后对第一告警可靠性参数与第二告警可靠性参数进行统计得到告警可靠性参数集合，判断告警可靠性参数集合是否与预设的告警规则匹配，若匹配，则判定目标刀闸确认视频图像为告警训练样本。这样设计，最终产生的告警训练样本可以准确体现告警可靠性特征，进而提高后续样本训练的精确性。

技术领域

本公开涉及异常告警对象检测技术领域，特别涉及一种变电站刀闸确认视频图像分析方法及系统。

背景技术

告警训练样本对于告警分类的准确性显得至关重要，而现有变电站刀闸确认视频图像分析方法产生的告警训练样本，无法准确体现告警可靠性特征，进而影响后续样本训练的精确性。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本公开提供了一种变电站刀闸确认视频图像分析方法及系统。

本发明提供了一种变电站刀闸确认视频图像分析方法，应用于云服务平台，所述方法包括：

确定目标刀闸确认视频图像的实时告警窗口信息和关联运维参数；

基于预设视频行为特征集合中的多个预设视频行为特征确定多组预设视频行为特征集，依据每组预设视频行为特征集中的特征分布片段信息对变电站刀闸监控设备中检测到的目标刀闸确认视频图像进行异常特征分析，得到分别与所述多组预设视频行为特征集对应的多个异常特征分布信息，并将每个异常特征分布信息对应的预设视频行为特征集的关联运维参数作为每个异常特征分布信息的运维比较影响元素信息；其中，每组预设视频行为特征集中包括的每个预设视频行为特征的参数不同，且一个预设视频行为特征对应的一个参数；

根据所述多个异常特征分布信息分别从所述变电站刀闸监控设备中确定出多个实际确认行为信息，基于每个异常特征分布信息的运维比较影响元素信息对根据所述多个异常特征分布信息采集到的多个实际确认行为信息进行异常告警对象对应的告警可靠性分析得到第一告警可靠性参数；其中，每个异常特征分布信息用于检测不同的实时告警窗口信息对应的实际确认行为信息，所述异常特征分布信息基于所述视频行为特征集合进行异常特征分析后得到；

基于所述视频行为特征集合和多个实时告警窗口信息对所述目标刀闸确认视频图像的告警间隔信息进行分析得到第二告警可靠性参数；

对所述第一告警可靠性参数与所述第二告警可靠性参数进行统计得到告警可靠性参数集合，判断所述告警可靠性参数集合是否与预设的告警规则匹配，若匹配，则判定所述目标刀闸确认视频图像为告警训练样本。

可选地，依据每组预设视频行为特征集中的特征分布片段信息对变电站刀闸监控设备中检测到的目标刀闸确认视频图像进行异常特征分析，得到分别与所述多组预设视频行为特征集对应的多个异常特征分布信息，具体包括：

采集每组预设视频行为特征集所对应的变电站刀闸监控设备在预设的刀闸检测区域内检测到的触发控制节点信息以及所述触发控制节点信息对应的触发监控信息；

获取基于所述触发控制节点信息在对应的触发监控信息中确定出的特征分布片段信息；

基于所述变电站刀闸监控设备所检测到的触发控制节点信息所对应的触发监控信息以及预先设置的刀闸检测区域的关键特征点和关键分布移动方向确定所述变电站刀闸监控设备对应的多个分布单元；

针对每个分布单元，确定所述分布单元包括的触发控制节点信息在对应的触发监控信息中的特征分布片段信息，得到所述分布单元对应的特征分布片段信息，对所述分布单元对应的触发监控信息中的不同的特征分布片段信息进行随机森林数分类，得到随机森林数分类参数；