[发明专利]一种5G MEC分流的电力系统人员行为自动识别系统

权利要求书

1.一种5G MEC分流的电力系统人员行为自动识别系统，其特征在于，现场视频采集设备、无线CPE、5G基站、MEC边缘计算服务器、算法服务器、操作员站主机；所述现场视频采集设备与无线CPE通信连接，无线CPE与5G基站通信连接，5G基站与MEC边缘计算服务器通信连接；所述MEC边缘计算服务器分别与算法服务器和操作员站主机通信连接；所述算法服务器与操作员站主机通信连接；

视频信号分流的具体过程为：

无线CPE接收现场传输的视频信号，并将视频信号转发至5G基站通过5G网络传输至MEC边缘计算服务器，避开公网，实现第一次分流；然后MEC边缘计算服务器对第一次分流结果进行第二次分流得到监控视频流和人员行为流，并将分流结果传输至防火墙进行过滤，过滤后的监控视频流发送至中控室主机，人员行为流发送至算法服务器；通过所述算法服务器将对人员行为流进行运动目标检测，识别视频帧中的人员运动区域，并对运动区域进行特征提取，以提取的特征作为样本在神经网络算法中进行训练并建模，最终完成人员运动行为的分类和识别。

2.根据权利要求1所述的一种5G MEC分流的电力系统人员行为自动识别系统，其特征在于，所述MEC边缘计算服务器内配置有实现第二次分流的分流结构，具体为：

MEC边缘计算服务器内配置有接入和移动性管理单元AMF、会话管理单元SMF、用户平面功能单元UPF、授信域PCF、非授信域NEF、边缘计算业务功能单元MEC AF、业务功能请求单元AF Request、用户平面功能单元UPF(UL CL)、终端UE、接入网RAN、锚点1UPF anchor1、锚点2UPF anchor2；

终端UE与MEC AF通信连接，MEC AF与NEF通信连接，NEF与PCF通信连接，NEF、PCF分别与AMF、SMF通信连接，AMF分别与UE和RAN通信连接，UE与RAN通信连接，SMF、RAN分别与UPF(UL-CL)通信连接，UPF(UL-CL)设置有两个锚点UPF anchor1、UPF anchor2将所述监控视频流和人员行为流接入到同一数据网络的两条不同路径。

3.根据权利要求1或2所述的一种5G MEC分流的电力系统人员行为自动识别系统，其特征在于，所述前端视频采集设备、无线CPE、5G基站布设在现场；所述前端视频采集设备为多个，在相邻两个前端视频采集设备之间部署一个无线CPE；在距无线CPE3-5m范围内部署5G基站。

4.根据权利要求1或2所述的一种5G MEC分流的电力系统人员行为自动识别系统，其特征在于，所述MEC边缘计算服务器、算法服务器布置在通信机房。

5.根据权利要求4所述的一种5G MEC分流的电力系统人员行为自动识别系统，其特征在于，通信机房内还布设有隔离网闸；所述5G基站通过A型号光纤与隔离网闸连接；隔离网闸与交换机通信连接，交换机与MEC边缘计算服务器连接；在所述交换机的旁路部署有堡垒机；所述MEC边缘计算服务器对信号进行分流后，将现场实时监控视频流基于A型号光纤通过威努特防火墙传输至操作员站主机，所述操作员站主机位于集控室内；所述MEC边缘计算服务器将人员行为视频流基于B型号光纤通过威努特防火墙传输至算法服务器进行计算识别，该B型号光纤带宽与A型号光纤带宽将依据传输数据量的上行限制选择；所述算法服务器将通过B型号光纤连接至操作员站主机。

6.根据权利要求1所述的一种5G MEC分流的电力系统人员行为自动识别系统，其特征在于，所述算法服务器内配置有电力系统人员安全行为识别程序，具体识别过程为：

步骤1.获取电力工作人员操作行为视频信息；

步骤2.采用VIBE算法检测视频信息中的运动区域，得到运动区域；

步骤3.采用Itti算法提取运动区域特征，特征包括亮度特征、颜色特征、方向特征、纹理特征、形状特征五类特征；

步骤4.利用训练好的目标BP神经网络算法对运动区域进行电力系统工作人员行为进行安全识别。