一种基于多维视频的变电站监控方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202210291623.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114387558A | 公开（公告）日 | 2022-06-21 |
| 申请公布号 | CN114387558A | 申请公布日 | 2022-06-21 |
| 分类号 | G06V20/40;G06V20/52;G06V10/46;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 唐泰可;王威;林仁辉;苏茂才;廖峪 | 申请（专利权）人 | 诺比侃人工智能科技（成都）股份有限公司 |
| 代理机构 | 西安正华恒远知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 傅晓 |
| 地址 | 610014 四川省成都市青羊区光华南三路88号1栋15层1534号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于多维视频的变电站监控方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、依次在多维视频流的每个维度中抽取出所有包含目标对象图像特征的视频帧，并在每个维度上进行图像融合得到融合视频帧；步骤S2、计算每个维度的融合视频帧中表征目标对象图像特征的像素量级，以及构建特征权重，并利用特征权重对每个维度的融合视频帧进行加权求和得到表征目标对象多维图像特征的多维视频帧；步骤S3、构建识别目标对象类别及目标对象故障的分析模型，并利用所述分析模型对所述多维视频帧进行分析得到目标对象的类别属性及故障属性。本发明利用所述分析模型对所述多维视频帧进行分析得到目标对象的类别属性及故障属性，保障故障识别效率和精度。 |
