一种变电站基于北斗定位的区域入侵检测方法及系统与流程

本发明涉及变电站安防，具体公开了一种变电站基于北斗定位的区域入侵检测方法及系统。

背景技术：

1、变电站是电力系统中至关重要的环节，其安全与社会发展密切相关。目前，变电站作业主要依靠巡检人员进行定期巡视维护，以判断设备是否存在缺陷和隐患。然而，由于变电站作业场景的高危性，人员的安全保障显得尤为重要。传统的变电站作业方式存在技防不足的问题，缺乏科学高效的管控手段，容易导致作业人员安全预警滞后，管理者无法实时监控作业过程、无法进行轨迹回放、也无法进行实时指挥调度等操作。这种情况在一定程度上增加了人员伤亡和财产损失的风险。

2、针对上述问题，本项目面临着三个主要痛点。首先，变电站作业环境复杂，电磁干扰严重，这将导致定位设备的精度不准确。其次，项目需要解决室内外一体化定位的难题。传统的定位方式较为单一，无法在同一个设备上实现室内外的定位功能。最后，对于定位设备的精度要求较高，需要能够实时预警告警，以应对区域内作业人员入侵的情况。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的在于提供一种变电站基于北斗定位的区域入侵检测方法及系统，以提高变电站作业的安全性和效率。该方案应考虑到变电站作业环境的复杂性和电磁干扰的影响，确保定位设备的精度准确。同时，它还应能够打通室内外定位难题，并具备实时预警告警的功能，以满足对定位设备精度和安全性的要求。通过解决上述痛点，我们将能够提升变电站作业的效率和安全性，减少人员伤亡和财产损失的风险，为电力系统的稳定运行和社会的发展做出积极的贡献。

2、为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

3、第一方面，提供了一种变电站基于北斗定位的区域入侵检测方法，具体包括如下步骤：

4、结合北斗定位系统对变电站进行高精度地图采集，根据变电站安全分区，通过系统应用服务器在采集的高精度地图上预设禁止区域的范围；

5、在变电站周围或关键位置设置若干双目摄像头，通过所述若干双目摄像头实时采集图像数据，通过视频管理模块划定所采集的图像数据的警戒区域和安全区域；

6、所述若干双目摄像头通过5g网络与系统应用服务器连接，实时上传采集的图像数据；

7、目标检测模块利用单阶段目标检测算法yolov5的改进算法，对实时采集的图像数据中警戒区域的行人位置进行目标检测，并标记其位置；

8、利用北斗高精度智能穿戴设备，获取行人精准位置信息，并通过5g网络实时上传行人精准位置信息；

9、当检测到图像数据中行人位置在警戒区域内时，入侵状态判断模块发送行人位置获取请求，调用相应图像数据内行人的位置信息，根据行人精准位置信息与预设的入侵区域范围进行比对；若行人位置在预设入侵区域内，则判断行人入侵禁止区域，触发相应警报，发出报警信息；

10、当检测到行人位置信息在预设的禁止区域内时，入侵状态判断模块发送视频获取请求，调用相应位置的图像数据进行目标检测；若确认行人在警戒区域内，触发相应报警，发出报警信息。

11、通过采用上述技术方案能够获得以下有益效果：通过高精度地图采集实现禁止区域的精准预设；利用5g网络的高速传输能力，确保数据的及时上传和处理；采用单阶段目标检测算法yolov5的改进算法，提升目标检测时准确性和实时性；通过目标检测和精准位置信息的双重验证，确保入侵检测的准确性，减少误报、漏报。

12、优选地，所述通过视频管理模块划定所采集的图像数据的警戒区域和安全区域的方法，包括：根据北斗雷达给出的图像位置信息以及图像像素坐标，在图像的像素坐标系下，提取待检测区域外接矩形的四点像素坐标，结合掩膜（mask）参数形成检测区域，即警戒区域，在进行目标检测时只对警戒区域进行检测，减小了检测范围，提升检测效率；

13、优选地，所述警戒区域至少包含禁止区域，防止漏检；。

14、优选地，所述改进的yolov5算法，包括：在yolov5主干网络backbone中引入cbam注意力机制，通过增大小目标在整张特征图中的权重，促使待检测目标特征信息更容易被网络学习，同时避免待检测目标的特征信息被卷积时冗余的背景信息所掩盖，提升了检测精度，节约了参数和计算力，同时能够提高模型训练的准确率。

15、优选地，所述改进的yolov5算法，还包括：在 prediction 部分增加一个额外的小目标检测层，将较浅特征图与较深特征图拼接后再进行检测；增强网络对小目标的检测能力。

16、优选地，所述目标检测模块利用单阶段目标检测算法yolov5的改进算法，对实时采集的图像数据中警戒区域的行人位置进行目标检测，并标记其位置外，还包括：对实时采集的图像数据进行视频分析和预警：利用视频分析算法，对采集到的图像数据进行处理和分析；通过识别行人的动作、行为模式等，结合历史数据和规则设定，提前预警潜在的安全风险，以便相关人员采取必要的措施，避免安全事故的发生。

17、优选地，所述北斗高精度智能穿戴设备，能同时支持北斗定位系统和uwb定位系统进行定位；当行人处于室外时，主要依赖北斗定位系统进行定位，当行人进入室内或uwb基站覆盖范围后，自动切换至uwb定位系统进行更精确的定位，打通室内外精准定位难题；

18、第二方面，提供了一种变电站基于北斗定位的区域入侵检测系统，该系统包括：系统应用服务器、若干个双目摄像头、北斗高精度智能穿戴设备，其中：所述系统应用服务器用于变电站高精度地图管理，预设禁止区域；接收所述若干个双目摄像头采集的图像数据，划分警戒区域，对图像信息进行目标检测；接收所述北斗高精度智能穿戴设备上传的行人精准位置信息；进行入侵状态判断，并触发报警，发出报警信息；同时对实时采集的图像数据进行视频分析和预警；所述若干个双目摄像头用于实时采集变电站周围和关键位置的图像数据，提供图像位置信息；所述北斗高精度智能穿戴设备用于获取进入变电站的行人的精准位置信息；

19、优选地，所述系统应用服务器，包括：数据接收模块：用于接收所述若干个双目摄像头采集的图像数据，接收所述北斗高精度智能穿戴设备上传的行人精准位置信息；视频管理模块：用于管理接收的图像数据，根据预设的禁止区域手动或自动划定所采集的图像数据的警戒区域和安全区域；目标检测模块：用于执行单阶段目标检测算法yolov5的改进算法，对实时采集的图像数据中警戒区域的行人位置进行目标检测，并标记其位置；同时对实时采集的图像数据进行分析和预警；入侵判断模块：用于根据目标检测模块检测结果和行人位置信息与预设的禁止区域对比结果进行双重验证，判断行人入侵状态；预警模块：用于当入侵判断模块确认行人入侵禁止区域时触发报警，发出报警信息；或目标检测模块检测到行人存在异常动作、行为时提前发出预警。

20、优选地，所述若干个双目摄像头和所述北斗高精度智能穿戴设备，与所述系统应用服务器之间通过5g网络进行数据传输。

21、本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

22、本发明实施例针对传统的区域入侵检测技术安装维护成本高、 误报率高、安全隐患大等问题，提出了一种变电站基于北斗定位的区域入侵检测算法。 算法以北斗精准定位信息为数据输入基础，算法以 yolov5 网络为核心目标检测算法，在主干网络中引入 cbam注意力机制， 并颈部增加一个额外的小目标检测层， 有效提升了网络的特征提取能力、提高了对小目标物体的检测精度。 在检测部分，应用图像像素坐标系与掩膜参数划分警戒区域进行入侵检测。实验表明，本文算法实时性好、能适应环境变化，进行入侵检测时有较高的准确率。