(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211094369.4 (22)申请日 2022.09.08 (71)申请人 上海置信电气有限公司 地址 200000 上海市长 宁区天山西路58 8- 590号2幢1楼东区 (72)发明人 袁靖　潘明　宋云翔　朱宁　 姚彦良　孙晶晶　刘毅　徐梦潇　 李自清　李国艺　李丰攀　 (74)专利代理 机构 南京纵横知识产权代理有限 公司 32224 专利代理师 董建林 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/75(2022.01) (54)发明名称 一种基于巡检视频的隐患检测方法、 系统及 电子设备 (57)摘要 本发明公开了电力巡检领域的一种基于巡 检视频的隐患检测方法、 系统及电子设备， 包括： 获取电力系统的实时巡检视频， 由巡检视频中提 取检测目标的检测图像， 按照检测目标的位置和 类型进行图像捕捉获得目标 实例图像； 对目标 实 例图像进行特征提取获取特征向量； 再逐一让每 个特征向量在预先构建的特征向量匹配库中进 行匹配并计算匹配值， 记录匹配值最高的特征向 量及其匹配值； 响应于所述匹配值高于设定阈值 时， 判断检测目标为电力系统中 已有目标； 响应 于所述匹配值低于设定阈值时， 判断检测目标为 电力系统中隐患目标； 本发明对电力系统进行巡 检并排查隐患， 同时避免了检测结果的冗余， 提 升了检测速度。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115457466 A 2022.12.09 CN 115457466 A 1.一种基于巡检视频的隐患检测方法， 其特征在于， 包括： 获取电力系统 的实时巡检视 频， 由巡检视频中提取检测目标 的检测图像， 通过目标检测算法获得检测图像中检测目标 的位置和类型， 按照检测目标的位置和类型进行图像捕捉获得目标实例图像； 对目标实例图像进行特征提取获取特征向量； 再逐一让每个特征向量在预先构建的特 征向量匹配库中进行匹配并计算匹配值， 记录匹配值 最高的特 征向量及其匹配值； 响应于所述匹配值高于设定阈值时， 判断检测目标为电力系统中已有目标； 响应于所 述匹配值低于设定阈值时， 判断检测目标为电力系统中隐患目标； 对捕捉到的各实例图像进行编 号， 将各目标实例图像中提取的特征向量建立为下次隐 患检测中的特 征向量匹配库； 重复上述过程对电力系统进行隐患检测。 2.根据权利要求1所述的一种基于巡检视频的隐患检测方法， 其特征在于， 首次构建特 征向量匹配库的方法包括： 获取电力系统的历史巡检视频， 由历史巡检视频中提取包含检测目标的多帧图像， 在 包含检测目标的多帧图像中选取一帧图像作为历史检测图像， 通过目标检测算法获得历史 检测图像中检测目标的位置和类型， 按照检测目标的位置和类型进行图像捕捉获得目标历 史图像； 对目标历史图像进行特征提取获取特征向量； 对捕捉到的各目标历史图像进行编 号， 将各各目标历史图像中提取的特 征向量建立 为特征向量匹配库。 3.根据权利要求1所述的一种基于巡检视频的隐患检测方法， 其特征在于， 由巡检视频 中提取包含检测目标的检测图像， 通过目标检测算法获得检测图像中检测目标的位置和类 型， 按照检测目标的位置和类型进行图像捕捉获得目标实例图像的方法包括： 通过训练完备的目标检测推理模型对巡检视频进行逐帧检测提取包含检测目标的检 测图像， 通过目标检测算法获得检测图像中检测目标的位置和类型， 按照检测目标 的位置 移动相应种类的检测框， 在检测框中央位置 设定捕捉区域， 当检测目标进入捕捉区域， 触发 实例图像捕捉获得目标实例图像。 4.根据权利要求1所述的一种基于巡检视频的隐患检测方法， 其特征在于， 目标检测推 理模型的训练过程包括： 获取电力系统的历次巡检视频构建巡检视频集合； 通过巡检视频 集合对目标检测推理模型进行训练， 响应于目标检测概率大于 设定值输出训练完备的目标 检测推理模型。 5.根据权利要求1所述的一种基于巡检视频的隐患检测方法， 其特征在于， 对目标实例 图像进行 特征提取获取 特征向量的方法包括： 通过训练完备的特征学习推理模型由目标实例图像提取特征， 根据提取特征建立双精 度向量作为特 征向量； 所述特征学习推理模型的训练过程包括： 获取电力系统的历史巡检视频， 由历史巡检视频中提取包含检测目标的多帧图像， 在 包含检测目标的多帧图像中选取一帧图像作为历史检测图像， 重复提取历史检测图像构建 检测图像训练集合； 通过检测图像训练集合对特征学习推理模型进行训练获得训练完备的 特征学习推理模型。 6.一种基于 巡检视频的隐患检测系统， 其特 征在于， 包括： 采集模块， 用于获取电力系统的实时巡检视频； 提取模块， 用于由巡检视频中提取检测目标的检测图像；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115457466 A 2捕捉模块， 通过目标检测算法获得检测图像中检测目标的位置和类型， 按照检测目标 的位置和类型进 行图像捕捉 获得目标实例图像； 对目标实例图像进行特征提取获取特征向 量； 匹配模块， 用于逐一让每个特征向量在预先构建的特征向量匹配库中进行匹配并计算 匹配值， 记录匹配值 最高的特 征向量及其匹配值； 判断模块， 用于响应于所述匹配值高于设定阈值时， 判断检测目标为电力系统中已有 目标； 响应于所述匹配值低于设定阈值时， 判断检测目标为电力系统中隐患目标； 存储模块， 用于对捕捉到的各实例图像进行编号， 将各目标实例图像中提取的特征向 量建立为下次隐患检测过程中的特 征向量匹配库； 重复上述过程对电力系统的隐患检测。 7.根据权利要求6所述的一种基于巡检视频的隐患检测系统， 其特征在于， 所述采集模 块包括第一终端和第二终端； 所述第一终端为嵌入式终端、 平板电脑、 智能手机、 便携式计 算机、 台式机计算机或者智能眼镜； 所述第二终端上 连接有视频采集设备。 8.根据权利要求6所述的一种基于巡检视频的隐患检测系统， 其特征在于， 存储模块设 置于所述数据库服务器内； 所述提取模块、 捕捉模块、 判断模块设置于所述应用服务器内； 所述数据库服务器、 应用服务器、 第一 终端和第二终端通过网络连接； 所述网络为5 G通信或 者无线通信。 9.根据权利要求8所述的一种基于巡检视频的隐患检测系统， 其特征在于， 所述应用服 务器上能够调用数据库服务器上的数据， 所述第一终端和 第二终端能够更新和调用数据库 服务器上的数据。 10.电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程 序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现权利要求 1至权利要求 10任意一项 所述隐 患检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115457466 A 3