(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 202211071153.6 (22)申请日 2022.09.01 (71)申请人 华雁智能科技 （集团） 股份有限公司 地址 610000 四川省成 都市高新区天华 二 路219号天府软件园C区10号楼16层 (72)发明人 李光国　冯宇　刘洪　李捷　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 于彬 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/62(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 变电站入侵物的检测方法、 装置、 电子设备 及存储介质 (57)摘要 本申请提供了一种变电站入侵物的检测方 法、 装置、 电子设备及存储介质， 检测方法包括： 获取目标变电站的监控视频， 并提取监控视频中 的N个视频帧； 从N个视频帧中第一个视频帧开始 作为当前视频帧， 确定当前视频帧是否是关键 帧； 若是关键帧， 则将关键帧输入至入侵物检测 模型中， 得到关键帧的检测结果图像； 若不是关 键帧， 则将当前视频帧和距离当前视频帧最近的 关键帧输入至入侵物检测模型中， 得到当前视频 帧的检测结果图像， 根据检测结果图像中的入侵 物的类别和入侵物的位置生 成报警信息。 采用本 申请提供的技术方案能够有效利用视频帧的时 序信息， 解决变电站中对小目标检测不到位的情 况， 提高由于某些小动物运动速度快引起的截图 模糊的检测精度。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 115457438 A 2022.12.09 CN 115457438 A 1.一种变电站入侵物的检测方法， 其特 征在于， 所述检测方法包括： 获取目标变电站的监控视频， 并提取 所述监控视频中的N个视频帧； 从所述N个视频帧中第一个视频帧开始作为当前视频帧， 确定所述当前视频帧是否是 关键帧； 其中， 所述关键帧为满足预定条件的视频帧； 若是关键帧， 则将所述关键帧输入至入侵物检测模型中， 得到所述关键帧的检测结果 图像， 根据所述检测结果图像中的入侵物的类别和入侵物的位置生成报警信息以避免所述 入侵物对所述目标变电站造成破坏， 并将所述关键帧的下一帧更新为当前视频帧继续确定 所述当前视频帧是否是关键帧， 直至遍历到第N个视频帧为止； 若不是关键帧， 则在预先确定的关键帧里获取距离所述当前视频帧最近的关键帧， 将 所述当前视频帧和距离所述当前视频帧最近的关键帧输入至入侵物检测模 型中， 得到所述 当前视频帧的检测结果图像， 根据所述检测结果图像中的入侵物的类别和入侵物的位置生 成报警信息以避免所述入侵物对所述目标变电站造成破坏， 并将所述当前视频帧的下一帧 更新为当前视频帧继续确定所述当前视频帧是否是关键帧， 直至遍历到第N个视频帧为止 。 2.根据权利要求1所述的检测方法， 其特征在于， 所述将所述关键帧输入至入侵物检测 模型中， 得到所述关键帧的检测结果图像的步骤， 包括： 将所述关键帧输入至入侵物检测模型的特征提取网络 中进行特征提取， 得到所述关键 帧的特征图像； 将所述关键帧的特征图像输入至所述入侵物检测模型的任务网络中检测所述入侵物 的类别和所述入侵物的位置， 得到所述关键帧的检测结果图像。 3.根据权利要求1所述的检测方法， 其特征在于， 所述将所述当前视频帧和距离所述当 前视频帧最近的关键帧输入至入侵物检测模型中， 得到所述当前视频帧的检测结果图像的 步骤， 包括： 将所述当前视频帧和距离所述当前视频帧最近的关键帧输入至入侵物检测模型的光 流网络中， 得到所述当前视频帧和距离所述当前视频帧最近的关键帧之间的光 流信息； 获取距离所述当前视频帧最近的关键帧的特 征图像； 根据所述光流信 息和距离所述当前视频帧最近的关键帧的特征图像， 得到所述当前视 频帧的特 征图像； 将所述特征图像输入至所述入侵物检测模型的任务网络中检测所述入侵物的类别和 所述入侵物的位置， 得到所述当前视频帧的检测结果图像。 4.根据权利要求1所述的检测方法， 其特征在于， 所述预定条件为清晰度 大于预设清晰 度阈值且具有抖动情况的条件； 通过以下步骤确定所述当前视频帧是否是关键帧： 确定所述当前视频帧是否是 所述N个视频帧中的第一个视频帧； 若是， 则将所述第一个视频帧确定为关键帧； 若不是， 则确定所述当前视频帧的清晰度是否大于预设清晰度阈值； 若大于预设清晰度阈值， 则确定所述当前视频帧是否发生抖动， 若发生抖动， 则确定所 述当前视频帧是关键帧， 若未发生抖动， 则确定所述当前视频帧不是关键帧； 若不大于预设清晰度阈值， 则确定所述当前视频帧不是关键帧。 5.根据权利要求4所述的检测方法， 其特征在于， 通过以下步骤确定所述当前视频帧是 否发生抖动：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115457438 A 2将所述当前视频帧和所述当前视频帧的上一个视频帧输入至所述入侵物检测模型的 光流网络中， 得到所述当前视频帧的光 流场； 针对所述当前视频帧的每 个像素， 根据所述当前视频帧的光 流场， 确定该像素的位移； 将所述当前视频帧的每 个像素的位移的加 和确定为所述当前视频帧的总位移； 确定所述当前视频帧的总位移是否大于预设位移阈值； 若大于， 则确定所述当前视频帧发生抖动； 若不大于， 则确定所述当前视频帧未发生抖动。 6.一种变电站入侵物的检测装置， 其特 征在于， 所述检测装置包括： 获取模块， 用于获取目标变电站的监控视频， 并提取 所述监控视频中的N个视频帧； 判断模块， 用于从所述N个视频帧中第一个视频帧开始作为当前视频帧， 确定所述当前 视频帧是否是关键帧； 其中， 所述关键帧为满足预定条件的视频帧； 第一处理模块， 用于在所述当前视频帧是关键帧时， 将所述关键帧输入至入侵物检测 模型中， 得到所述关键帧的检测结果图像， 根据所述检测结果图像中的入侵物的类别和入 侵物的位置生成报警信息以避免所述入侵物对所述目标变电站造成破坏， 并将所述关键帧 的下一帧更新为当前视频帧继续确定所述当前视频帧是否是关键帧， 直至遍历到第N个视 频帧为止； 第二处理模块， 用于在所述当前视频帧不是关键帧时， 在预先确定的关键帧里获取距 离所述当前视频帧最近的关键帧， 将所述当前视频帧和距离所述当前视频帧最近的关键帧 输入至入侵物检测模型中， 得到所述当前视频帧的检测结果图像， 根据所述检测结果图像 中的入侵物的类别和入侵物的位置生成报警信息以避免所述入侵物对所述目标变电站造 成破坏， 并将所述当前视频帧的下一帧更新为当前视频帧继续确定所述当前视频帧是否是 关键帧， 直至遍历到第N个视频帧为止 。 7.根据权利要求6所述的检测装置， 其特征在于， 所述第 一处理模块在用于将所述关键 帧输入至入侵物检测模型中， 得到所述关键 帧的检测结果图像时， 所述第一处理模块具体 用于： 将所述关键帧输入至入侵物检测模型的特征提取网络 中进行特征提取， 得到所述关键 帧的特征图像； 将所述关键帧的特征图像输入至所述入侵物检测模型的任务网络中检测所述入侵物 的类别和所述入侵物的位置， 得到所述关键帧的检测结果图像。 8.根据权利要求6所述的检测装置， 其特征在于， 所述第 二处理模块在用于将所述当前 视频帧和距离所述当前视频帧最近的关键帧输入至入侵物检测模型中， 得到所述当前视频 帧的检测结果图像时， 所述第二处 理模块具体用于： 将所述当前视频帧和距离所述当前视频帧最近的关键帧输入至入侵物检测模型的光 流网络中， 得到所述当前视频帧和距离所述当前视频帧最近的关键帧之间的光 流信息； 获取距离所述当前视频帧最近的关键帧的特 征图像； 根据所述光流信 息和距离所述当前视频帧最近的关键帧的特征图像， 得到所述当前视 频帧的特 征图像； 将所述特征图像输入至所述入侵物检测模型的任务网络中检测所述入侵物的类别和 所述入侵物的位置， 得到所述当前视频帧的检测结果图像。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115457438 A 3