CN110692619A - 基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置及方法 - Google Patents

基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置及方法 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种基于边缘计算的视频监控‑激光驱鸟一体化装置及方法，包括监控摄像头、智能控制单元、激光发射装置、供电系统及底座，所述智能控制单元分别与监控摄像头和供电系统连接，所述监控摄像头、智能控制单元、激光发射装置和供电系统均固定在底座上，所述底座固定在变电站或输电杆塔上；所述智能控制单元实时接收所述监控摄像头采的监控照片，识别鸟类活动行为，并根据鸟类活动行为进行深度学习以优化驱鸟算法，并根据驱鸟算法控制激光发射装置发射驱鸟激光；解决了现有激光驱鸟装置的无效运动、能耗大和误识别的问题，能够在配电网安全监控的同时，有效减少因鸟类活动导致的电网安全运行问题。

Description

基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置及方法
技术领域
本公开涉及电网视频监控及驱鸟技术领域，特别涉及一种基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置及方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
随着国内生态环境的改善和人民保护鸟类意识的提高，越来越多的鸟儿“飞入寻常百姓家”，也飞进了变电站、飞上了输电杆塔，给电网的安全稳定运行造成极大困扰。
目前电网上已采取防鸟刺、风车、占位器、超声波、仿生波、驱鸟涂料等多种驱鸟方式，其中防鸟刺运用最广，但防鸟刺往往对大型鸟类有一定作用，对小鸟无作用甚至提供了筑巢的便利；风车、占位器、仿生波、超声波等驱鸟方式安装之处会起有一定作用，但长时间运行会被鸟类适应进而失效；驱鸟涂料不适用于电网运行环境，暴晒和雨雪都会导致其快速失效。
本公开发明人发现，之前有相关文献中提及采用红外技术驱动激光驱鸟仪启动进行驱鸟，但是红外技术只能对活物进行检测，无法有效的区分鸟类或者人类，容易对鸟类产生误识别；当人体或车辆进入扫描区后激光驱鸟仪启动，激光驱鸟仪会对人体进行照射，并对人眼造成不适感，容易发生成产安全事故；目前国内电力领域激光驱鸟一般采用水平-垂直角度移动扫描方式，这些方式目标性差、耗电大。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开提供了基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置及方法，解决了现有激光驱鸟装置的无效运动、能耗大和误识别的问题，能够在配电网安全监控的同时，有效减少因鸟类活动导致的电网安全运行问题。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
本公开第一方面提供了一种基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置。
一种基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置，包括监控摄像头、智能控制单元、激光发射装置、供电系统及底座，所述智能控制单元分别与监控摄像头和供电系统连接，所述监控摄像头、智能控制单元、激光发射装置和供电系统均固定在底座上，所述底座固定在变电站或输电杆塔上；
所述智能控制单元实时接收所述监控摄像头采的监控照片，识别鸟类活动行为，并根据鸟类活动行为进行深度学习以优化驱鸟算法，并根据驱鸟算法控制激光发射装置发射驱鸟激光。
作为可能的一些实现方式，所述智能控制单元包括图像处理模块、前置深度学习模块和激光控制模块，所述图像处理模块用于接收所述监控摄像头拍摄的照片并识别监控区域内的鸟类活动；
所述前置深度学习模块用于接收图像处理模块识别到的鸟类活动行为，根据识别结果优化驱鸟算法并反馈给激光控制模块，所述激光控制模块根据优化后的驱鸟算法控制激光发射装置发出驱鸟激光。
作为进一步的限定，所述智能控制单元还包括通信模块，所述激光控制模块通过通信模块与外界设备通信，用于向外界设备发送采集到的图像或者识别结果或者驱鸟控制指令。
作为进一步的限定，所述激光发射装置包括532nm二极管激光模组和光栅，所述二极管激光模组根据所述激光控制模块的控制指令发射多种激光图案或者满天星激光。
作为进一步的限定，所述图像处理模块包括图像分类存储模组、图像训练模组及图像测试模组，图像分类储存模组中包含人类、鸟类及其他种类物体的图像特征信息；所述图像训练模组用于对接收到的图像进行特征提取；所述图像测试模组用于进行图像特征比对并作出分类判断。
作为可能的一些实现方式，所述供电系统包括太阳能电池板、超级电容、锂电池及EMS系统，所述太阳能电池板、超级电容及锂电池均与所述EMS系统连接；所述EMS系统用以实现太阳能电池板、超级电容和锂电池有序工作，优先控制超级电容进行充放电。
本公开第二方面提供了一种驱鸟方法。
一种驱鸟方法，利用本公开第一方面所述的基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置，步骤如下：
步骤(1)：智能控制单元接收并存储高清摄像头采集的具有代表性的可见光原始图像信息，构建包可见光原始图像数据库；
步骤(2)：智能控制单元实时获取所述高清摄像头发送的识别区域内的可见光图像信息，并与可见光原始图像数据库中的可见光原始图像进行比对，确定是否有异物闯入；
步骤(3)：当确定有异物闯入时，智能控制单元对采集到的识别区域内的可见光图像进行图像处理和特征比对，确定动态物体的类别；
步骤(4)：当识别到的动态物体的类别为鸟类时，智能控制单元根据驱鸟算法向激光发射装置发送驱鸟控制指令，激光发射装置发出驱鸟激光。
作为可能的一些实现方式，所述步骤(2)中，
在没有异物闯入的情况下，智能控制单元按照随机函数RAND(T1)和RAND(S)来控制激光发射装置随机发射激光；
进一步的，所述RAND(T1)用以控制激光发射时间，以随机的时间间隔发射激光，最大时间间隔不大于1h；所述RAND(S)用以控制发射激光的图案，随机从激光图案库中抽取；
作为可能的一些实现方式，所述步骤(3)中，所述动态物体的类别根据动物的特征信息进行判断，鸟类的特征信息包括鸟喙的形状、翅膀的形状、尾巴的形状、腿的形状；所述人类的特征信息包括人体腿部、人体肩膀、人体头部或者头部所戴安全帽。
作为可能的一些实现方式，所述步骤(4)中，
当识别到的动态物体的类别为鸟类时，智能控制单元按照随机函数RAND(T2)和RAND(S)来控制激光发射装置随机发射激光；
进一步的，所述RAND(T2)以随机的时间间隔发射激光，最大时间间隔不大于1s；所述RAND(S)用以控制发射激光的图案，随机从激光图案库中抽取，直至红外感应到鸟类离开，所述智能控制系统记录鸟类的靠近的时间戳Tarrive及离开的时间戳Tleave，所述时间戳包括年、月、日、时、分、秒；
智能控制单元中的前置深度学习模块根据时间戳Tarrive和Tleave自动进行优化学习，优化随机算法RAND(T1)，在时间戳集合Tarrive{}的前后1h内，将最大时间间隔调整为10min，其它时段不调整，其中，时间戳集合Tarrive{}由最近30天的Tarrive组成；
作为可能的一些实现方式，所述步骤(4)中，如果发射激光后鸟类一直未离开，则触发通信模块，通信模块将驱鸟控制指令以短消息或者微信的形式推送至客户端或后台服务器。
作为可能的一些实现方式，所述步骤(4)中，当识别到的动态物体的类别为鸟类时，智能控制单元向供电系统发送控制指令，供电系统接收到控制指令后，对摄像头云台进行上电驱动，使得摄像头始终对准运动物体。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
1、本公开所述的装置及方法，采用视频监控与激光驱鸟相结合的方式，能够在输电网安全监控的同时，有效减少因鸟类活动导致的电网安全运行问题，同时解决了现有激光驱鸟装置的无效运动、能耗大和误识别的问题。
2、本公开所述的装置及方法，通过对动态物体的类别，能够有效的区分是人类、鸟类或者其他动物，能够有效的防止误识别，极大的减少了激光对检修维护人员的损害。
3、本公开所述的装置及方法，在发射了激光之后动态物体依然没有离开时，及时的将相应的信息发送给远程的移动终端或者后台服务器，由后台服务器进行远程查看和控制，从而防止其他动态物体对电网的损害。
4、本公开所述的装置及方法，可有效避免鸟类在电力设施附近活动，减少了因鸟类活动导致的线路短路、接地故障等问题，有利于保证电力设施的安全运行。
5、本本公开所述的装置及方法，采用了鸟类眼感的波长为532nm的绿色激光，可通过程序能控制激光的随机发射，并通过前置深度学习模块不断的学习，可有效降低鸟类的适应性，不会出现长期使用后设备导致设备失效的问题。
附图说明
图1为本公开实施例1所述的基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置的结构示意图。
图2为本公开实施例1所述的基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置的驱鸟方法流程示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1：
如图1所示，本公开实施例1提供了一种基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置，包括监控摄像头、智能控制单元、激光发射装置、供电系统及底座，所述智能控制单元分别与监控摄像头和供电系统连接，所述监控摄像头、智能控制单元、激光发射装置和供电系统均固定在底座上，所述底座通过螺栓固定在变电站内或输电杆塔上；
所述智能控制单元实时接收所述监控摄像头采的监控照片，识别鸟类活动行为，并根据鸟类活动行为进行深度学习以优化驱鸟算法，并根据驱鸟算法控制激光发射装置发射驱鸟激光。
所述智能控制单元包括图像处理模块、前置深度学习模块和激光控制模块，所述图像处理模块用于接收所述监控摄像头拍摄的照片并识别监控区域内的鸟类活动；
所述前置深度学习模块用于接收图像处理模块识别到的鸟类活动行为，根据识别结果优化驱鸟算法并反馈给激光控制模块，所述激光控制模块根据优化后的驱鸟算法控制激光发射装置发出驱鸟激光。
所述智能控制单元还包括通信模块，所述激光控制模块通过通信模块与外界设备通信，用于向外界设备发送采集到的图像或者识别结果或者驱鸟控制指令。
所述激光发射装置包括532nm二极管激光模组和光栅，所述二极管激光模组根据所述激光控制模块的控制指令发射多种激光图案或者满天星激光。
所述图像处理模块包括图像分类存储模组、图像训练模组及图像测试模组，图像分类储存模组中包含人类、鸟类及其他种类物体的图像特征信息；所述图像训练模组用于对接收到的图像进行特征提取；所述图像测试模组用于进行图像特征比对并作出分类判断，当判断为鸟类时，形成相应的字节并发送给激光控制模块和供电系统；激光控制模块接收到图像处理模块输出字节后，进行激光控制逻辑判断，根据优化后的驱鸟算法控制激光发射装置发出驱鸟激光。
所述图像分类储存模组中包括动态物体数据库，所述动态物体数据库包括不同类别的动态物体的数据库，每一动态物体的类别对应一数据库，根据所述实时图像数据，匹配所述服务器中对应的动态物体数据库，确定动态物体的类别。
所述供电系统包括太阳能电池板、超级电容、锂电池及EMS系统，所述太阳能电池板、超级电容及锂电池均与所述EMS系统连接；所述EMS系统用以实现太阳能电池板、超级电容和锂电池有序工作，优先控制超级电容进行充放电。
所述一种基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置的工作方法，具体为：
步骤(1)：智能控制单元接收并存储高清摄像头采集的具有代表性的可见光原始图像信息，构建包可见光原始图像数据库；
步骤(2)：智能控制单元实时获取所述高清摄像头发送的识别区域内的可见光图像信息，并与可见光原始图像数据库中的可见光原始图像进行比对，确定是否有异物闯入；
步骤(3)：当确定有异物闯入时，智能控制单元对采集到的识别区域内的可见光图像进行图像处理和特征比对，确定动态物体的类别；
步骤(4)：当识别到的动态物体的类别为鸟类时，智能控制单元根据驱鸟算法向激光发射装置发送驱鸟控制指令，激光发射装置发出驱鸟激光。
所述步骤(2)中，在没有异物闯入的情况下，智能控制单元按照随机函数RAND(T1)和RAND(S)来控制激光发射装置随机发射激光；
所述RAND(T1)用以控制激光发射时间，以随机的时间间隔发射激光，最大时间间隔不大于1h；所述RAND(S)用以控制发射激光的图案，随机从激光图案库中抽取；
所述步骤(3)中，所述动态物体的类别根据动物的特征信息进行判断，鸟类的特征信息包括鸟喙的形状、翅膀的形状、尾巴的形状、腿的形状；所述人类的特征信息包括人体腿部、人体肩膀、人体头部或者头部所戴安全帽。
所述步骤(4)中，当识别到的动态物体的类别为鸟类时，智能控制单元按照随机函数RAND(T2)和RAND(S)来控制激光发射装置随机发射激光；
所述RAND(T2)以随机的时间间隔发射激光，最大时间间隔不大于1s；所述RAND(S)用以控制发射激光的图案，随机从激光图案库中抽取，直至红外感应到鸟类离开，所述智能控制系统记录鸟类的靠近的时间戳Tarrive及离开的时间戳Tleave，所述时间戳包括年、月、日、时、分、秒；
智能控制单元中的前置深度学习模块根据时间戳Tarrive和Tleave自动进行优化学习，优化随机算法RAND(T1)，在时间戳集合Tarrive{}的前后1h内，将最大时间间隔调整为10min，其它时段不调整，其中，时间戳集合Tarrive{}由最近30天的Tarrive组成；
所述步骤(4)中，如果发射激光后鸟类一直未离开，则触发通信模块，通信模块将驱鸟控制指令以短消息或者微信的形式推送至客户端或后台服务器，远程人员根据控制指令实时的对相应的摄像头和激光发射装置进行远程查看和控制，当发现时其他动物时，通过增强激光强度等方式实现动物的人工激光驱离，当发现是其他非活物时，安排工作人员及时到现场进行处理。
所述步骤(4)中，当识别到的动态物体的类别为鸟类时，智能控制单元向供电系统发送控制指令，供电系统接收到控制指令后，对摄像头云台进行上电驱动，使得摄像头始终对准运动物体。
本实施例所述的装置结构简单、成本低廉，具有较好的实用及市场价值。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置，其特征在于，包括监控摄像头、智能控制单元、激光发射装置、供电系统及底座，所述智能控制单元分别与监控摄像头和供电系统连接，所述监控摄像头、智能控制单元、激光发射装置和供电系统均固定在底座上，所述底座固定在变电站或输电杆塔上；
所述智能控制单元实时接收所述监控摄像头采的监控照片，识别鸟类活动行为，并根据鸟类活动行为进行深度学习以优化驱鸟算法，并根据驱鸟算法控制激光发射装置发射驱鸟激光。
2.如权利要求1所述的基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置，其特征在于，所述智能控制单元包括图像处理模块、前置深度学习模块和激光控制模块，所述图像处理模块用于接收所述监控摄像头拍摄的照片并识别监控区域内的鸟类活动；
所述前置深度学习模块用于接收图像处理模块识别到的鸟类活动行为，根据识别结果优化驱鸟算法并反馈给激光控制模块，所述激光控制模块根据优化后的驱鸟算法控制激光发射装置发出驱鸟激光。
3.如权利要求2所述的基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置，其特征在于，所述智能控制单元还包括通信模块，所述激光控制模块通过通信模块与外界设备通信，用于向外界设备发送采集到的图像或者识别结果或者驱鸟控制指令。
4.如权利要求2所述的基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置，其特征在于，所述激光发射装置包括532nm二极管激光模组和光栅，所述二极管激光模组根据所述激光控制模块的控制指令发射多种激光图案或者满天星激光。
5.如权利要求2所述的基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置，其特征在于，所述图像处理模块包括图像分类存储模组、图像训练模组及图像测试模组，图像分类储存模组中包含人类、鸟类及其他种类物体的图像特征信息；所述图像训练模组用于对接收到的图像进行特征提取；所述图像测试模组用于进行图像特征比对并作出分类判断。
6.如权利要求1所述的基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置，其特征在于，所述供电系统包括太阳能电池板、超级电容、锂电池及EMS系统，所述太阳能电池板、超级电容及锂电池均与所述EMS系统连接；所述EMS系统用以实现太阳能电池板、超级电容和锂电池有序工作，优先控制超级电容进行充放电。
7.一种利用权利要求1-6任一项所述的基于边缘计算的视频监控-激光驱鸟一体化装置的驱鸟方法，其特征在于，步骤如下：
步骤(1)：智能控制单元接收并存储高清摄像头采集的具有代表性的可见光原始图像信息，构建包可见光原始图像数据库；
步骤(2)：智能控制单元实时获取所述高清摄像头发送的识别区域内的可见光图像信息，并与可见光原始图像数据库中的可见光原始图像进行比对，确定是否有异物闯入；
步骤(3)：当确定有异物闯入时，智能控制单元对采集到的识别区域内的可见光图像进行图像处理和特征比对，确定动态物体的类别；
步骤(4)：当识别到的动态物体的类别为鸟类时，智能控制单元根据驱鸟算法向激光发射装置发送驱鸟控制指令，激光发射装置发出驱鸟激光。
8.如权利要求7所述的驱鸟方法，其特征在于，所述步骤(2)中，
在没有异物闯入的情况下，智能控制单元按照随机函数RAND(T1)和RAND(S)来控制激光发射装置随机发射激光；
或者，所述步骤(3)中，所述动态物体的类别根据动物的特征信息进行判断，鸟类的特征信息包括鸟喙的形状、翅膀的形状、尾巴的形状、腿的形状；所述人类的特征信息包括人体腿部、人体肩膀、人体头部或者头部所戴安全帽。
9.如权利要求7所述的驱鸟方法，其特征在于，所述步骤(4)中，
当识别到的动态物体的类别为鸟类时，智能控制单元按照随机函数RAND(T2)和RAND(S)来控制激光发射装置随机发射激光；
智能控制单元中的前置深度学习模块根据时间戳Tarrive和Tleave自动进行优化学习，优化随机算法RAND(T1)，在时间戳集合Tarrive{}的前后1h内，将最大时间间隔调整为10min，其它时段不调整，其中，时间戳集合Tarrive{}由最近30天的Tarrive组成。
10.如权利要求7所述的驱鸟方法，其特征在于，所述步骤(4)中，
如果发射激光后鸟类一直未离开，则触发通信模块，通信模块将驱鸟控制指令以短消息或者微信的形式推送至客户端或后台服务器；
或者，所述步骤(4)中，当识别到的动态物体的类别为鸟类时，智能控制单元向供电系统发送控制指令，供电系统接收到控制指令后，对摄像头云台进行上电驱动，使得摄像头始终对准运动物体。
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