[发明专利]一种道路和植被识别方法、装置及后台服务器

说明书

本申请公开了一种道路和植被识别方法、装置及后台服务器，包括：获取预置带电作业位置的多个地面方位的监控图像，标记每个地面方位的监控图像，同一个地面方位的监控图像的标记相同；将监控图像输入至训练好的道路及植被分割模型，分割出监控图像中的道路区域块及植被区域块；将分割出的道路区域块输入至训练好的道路区域危险车辆监测模型，判断道路区域块是否存在车辆；若道路区域块存在车辆，则发送报警信息至带电作业报警装置，使得带电作业人员接收到报警信息，报警信息中包括存在车辆的监控图像的标记信息。本申请通过对作业现场环境的道路特定区域进行智能监控，实时分析作业现场特定区域是否存在危险车辆信号并进行告警提醒。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种道路和植被识别方法、装置及后台服务器。

背景技术

带电作业现场环境通常具有复杂性，特别是当作业环境现场属于交通道路和植被覆盖等复杂环境下，过往的车辆会对现场作业的工作人员构成一定的危险，需要通过图像分割把作业环境下的交通道路和植被分割出来，然后在分割区域中监测过往的车辆。

为保证带电作业施工现场能够安全、可靠、经济进行作业施工，国家电网公司和南方电网公司都一直保持对带电作业现场的安全监督工作保持高度重视，严格按照各项国家标准和行业标准来指导和执行带电作业现场安全监督工作，并尝试使用智能AI手段进行图像分割识别道路和植被来提升现场作业的效率和水平。

发明内容

本申请提供了一种道路和植被识别方法及装置，使得对作业现场环境的道路特定区域进行智能监控，实时分析作业现场特定区域是否存在危险车辆信号并进行告警提醒。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种道路和植被识别方法，所述方法包括：

获取预置带电作业位置的多个地面方位的监控图像，标记每个所述地面方位的所述监控图像，同一个所述地面方位的所述监控图像的标记相同；

将所述监控图像输入至训练好的道路及植被分割模型，分割出所述监控图像中的道路区域块及植被区域块；

将分割出的所述道路区域块输入至训练好的道路区域危险车辆监测模型，判断所述道路区域块是否存在车辆；

若所述道路区域块存在车辆，则发送报警信息至带电作业报警装置，使得带电作业人员接收到报警信息，所述报警信息中包括存在车辆的所述监控图像的标记信息。

可选的，所述获取预置带电作业位置的多个地面方位的监控图像，具体为：

获取预置带电作业位置周围预置范围内的多个地面方位的监控图像，所述预置范围为3-5m；所述多个地面方位为所述预置带电作业位置的前、后、左、右四个方位，或者前、后、左、右、左前、右前、左后、右后八个方位。

可选的，在所述将所述监控图像输入至训练好的道路及植被分割模型，分割出所述监控图像中的道路区域块及植被区域块，之前还包括：

对所述监控图像进行预处理，所述预处理包括图像降噪。

可选的，所述道路及植被分割模型由深度学习框架TensorFlow或者pytorch构成。

可选的，在所述若所述道路区域块存在车辆，则发送报警信息至带电作业报警装置，使得带电作业人员接收到报警信息，所述报警信息中包括存在车辆的所述监控图像的标记信息之后，还包括：

根据所述标记信息发出包括车辆所处方位的报警信息，以提示带电作业人员危险车辆的所在方向。

本申请第二方面提供一种道路和植被识别装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取预置带电作业位置的多个地面方位的监控图像，标记每个所述地面方位的所述监控图像，同一个所述地面方位的所述监控图像的标记相同；