CN111582235B - 用于实时监控站内异常事件的警报方法、系统及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于实时监控站内异常事件的警报方法、系统及设备，所述警报方法包括以下步骤：采集站内的历史视频数据，对历史视频数据进行分析，生成模型数据训练集；将模型数据训练集输入到深度学习模型内，训练出警报模型；采集站内的实时视频数据，并将其输入到警报模型内，得到异常事件警报结果；通过学习历史视频数据，将刻画在历史视频数据中的异常事件的特征挖掘出来并建立警报模型，能够快速准确地识别是否发生异常事件，并能够识别异常事件的类型，发出警报信息；现场人员可根据警报信息，准确定位发生故障的部位，避免了因异常事件发生不及时导致的重大事故或能源浪费，同时降低了人力成本。

Description

用于实时监控站内异常事件的警报方法、系统及设备
技术领域
本发明涉及供暖领域，具体涉及一种用于实时监控站内异常事件的警报方法、系统及设备。
背景技术
供热站现场如果出现管道滴漏情况，需要维修人员进行检修和更换，如果没有及时发现问题，会导致热能浪费，还可能使现场设备被浸泡，导致电器元件毁坏。
电器元件毁坏时产生的火花还可能会引起火灾。
供热站、换热站数量多，地域分布广，不可能每个站点有人驻守看管。
现有技术中，需要现场人员采用巡站方式，逐个观察站内的视频，检查有无异常事件发生，但通过巡站的方式自动化程度低，速度慢，无法及时发现站内的管道滴漏或电器元件火花，最终可能导致严重事故；如果增加人工，则导致热力公司运营成本增加。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种用于实时监控站内异常事件的警报方法、系统及设备。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种用于实时监控站内异常事件的警报方法，包括以下步骤：
步骤一：采集站内的历史视频数据，对历史视频数据进行分析，生成模型数据训练集；
步骤二：将模型数据训练集输入到深度学习模型内，训练出警报模型；
步骤三：采集站内的实时视频数据，并将其输入到警报模型内，得到异常事件警报结果。
具体地，步骤一中，对历史视频数据进行分析时，将历史视频数据转化为多个历史图像，选取出一张不存在异常事件的历史图像作为正常基准图像，选取出一张存在异常事件的历史图像作为异常基准图像。
具体地，将其他历史图像分别与正常基准图像进行对比，如果其中一个其他历史图像与正常基准图像的相似度大于或者等于一定阈值，则将该其他历史图像划入到正常场景图像集，否则先将其划入到异常场景图像集；对异常场景图像集中的每个图像进行人工筛选，人工筛选时对异常事件的类型进行标注，并将其中不存在异常事件的图像划入到正常场景图像集中；则正常场景图像集、人工筛选前的异常场景图像集、人工筛选后的异常场景图像集即为所述模型数据训练集。
具体地，步骤二中，所述警报模型包括分类模型和目标检测模型，使用正常场景图像集和人工筛选前的异常场景图像集训练出所述的分类模型，使用人工筛选后的异常场景图像集训练所述的目标检测模型。
具体地，步骤三中，将实时视频数据输入到警报模型内得到异常事件警报结果时，先对实时视频数据进行处理得到实时图像，将实时图像输入到分类模型中进行分类，如果该实时图像被分类模型判定为包含异常事件，则将该实时图像输入到目标检测模型中，确定异常事件的类型，发出警报信息。
具体地，所述深度学习模型包括Alexnet模型和faster-rcnn模型，将正常场景图像集和人工筛选前的异常场景图像集输入到Alexnet模型中得到所述的分类模型，将人工筛选后的异常场景图像集输入到faster-rcnn模型中得到所述的目标检测模型。
具体地，所述正常基准图像和异常基准图像为基准图像，以图像间汉明距离、直方图比较、图像二值化比较或者感知哈希算法的方式计算其他历史图像与基准图像的相似度。
具体地，以直方图比较的方式计算其他历史图像与基准图像的相似度时，将其他历史图像的尺寸和基准图像的尺寸均缩小为原始尺寸的1/4，计算得到其他历史图像的直方图数据和基准图像的直方图数据，则相关系数
Figure BDA0002509192020000021
其中X为基准图像的直方图数据，Yn为其他历史图像的直方图数据，Cov(X,Yn)为X和Yn的协方差，var(X)为X的方差，var(Yn)为Yn的方差；所述相关系数r(X,Yn)即为其他历史图像与基准图像的相似度。
一种用于实时监控站内异常事件的警报系统，包括：
数据采集模块，其采集站内的历史视频数据，对历史视频数据进行分析，生成模型数据训练集；
模型生成模块，其将模型数据训练集输入到深度学习模型内，训练出警报模型；
预警模块，其采集站内的实时视频数据，并将其输入到警报模型内，得到异常事件警报结果。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行所述警报方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益技术效果是：
1.本发明通过学习历史视频数据，将刻画在历史视频数据中的异常事件的特征挖掘出来，并建立警报模型，将站内的实时视频数据输入到警报模型中，能够快速准确地识别是否发生异常事件，并能够识别异常事件的类型，发出警报信息；现场人员可根据警报信息，准确定位发生异常事件的部位和类型，避免了因异常事件发现不及时导致的重大事故或能源浪费；另一方面，对现场人员的需求量减少，降低了人力成本。
附图说明
图1为本发明的警报方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的一种优选实施方式作详细的说明。
供热站现场如果出现管道滴漏情况，需要维修人员进行检修和更换，如果没有及时发现问题，会导致热能浪费，还可能使现场设备被浸泡，导致电器元件毁坏。
电器元件毁坏时产生的火花还可能会引起火灾。
供热站、换热站数量多，地域分布广，不可能每个站点有人驻守看管。
现有技术中，需要现场人员采用巡站方式，逐个观察站内的视频，检查有无异常事件发生，但通过巡站的方式自动化程度低，速度慢，无法及时发现站内的管道滴漏或电器元件火花，最终可能导致严重事故；如果增加人工，则导致热力公司运营成本增加。
本发明通过学习历史视频数据，将刻画在历史视频数据中的异常事件的特征挖掘出来，并建立警报模型，将站内的实时视频数据输入到警报模型中，能够快速准确地识别是否发生异常事件，并能够识别异常事件的类型，发出警报信息；现场人员可根据警报信息，准确定位发生异常事件的部位和类型，避免了因异常事件发现不及时导致的重大事故或能源浪费；另一方面，对现场人员的需求量减少，降低了人力成本。
深度学习是机器学习领域中一个研究方向。
深度学习模型可以学习样本数据的内在特征和规律，并在学习过程中获得信息，其可以使机器模仿人类的视听和思考过程，能够在一定程度上替代作业人员。
供热站的站内存在异常事件时会被视频所记录，例如发生管道滴漏或者电器元件产生火花时，都能在视频中看到，故历史视频数据已经存储了异常事件的视觉特征；深度学习算法通过学习历史视频数据，并在人工干预下完成训练，具有识别异常事件的能力。
一种用于实时监控站内异常事件的警报方法，包括以下步骤：
S1：采集站内的历史视频数据，对历史视频数据进行分析，生成模型数据训练集。
具体地，步骤一中，对历史视频数据进行分析时，将历史视频数据转化为多个历史图像，选取出一张不存在异常事件的历史图像作为正常基准图像，选取出一张存在异常事件的历史图像作为异常基准图像。
视频数据实际上是由多帧图像组成的，可以将视频数据解析为多个连续的图像；本实施例中按YUV格式读取图像，并保留图像的亮度分量。
具体地，将其他历史图像分别与正常基准图像进行对比，如果其中一个其他历史图像与正常基准图像的相似度大于或者等于一定阈值，则将该其他历史图像划入到正常场景图像集，否则先将其划入到异常场景图像集；对异常场景图像集中的每个图像进行人工筛选，标注异常事件的类型，并将其中不存在异常事件的图像划入到正常场景图像集中；则正常场景图像集、人工筛选前的异常场景图像集、人工筛选后的异常场景图像集即为所述模型数据训练集。
本实施例中，所述阈值为0.7。
异常事件的类型包括但不仅限于管道滴漏、元器件电火花。
具体地，所述正常基准图像和异常基准图像为基准图像，以图像间汉明距离、直方图比较、图像二值化比较或者感知哈希算法的方式计算其他历史图像与基准图像的相似度。
图像之间相似度的比较方法有很多，本实施例中，以直方图比较的方式计算其他历史图像与基准图像的相似度，将其他历史图像的尺寸和基准图像的尺寸均缩小为原始尺寸的1/4，计算得到其他历史图像的直方图数据和基准图像的直方图数据，则相关系数
Figure BDA0002509192020000051
其中X为基准图像的直方图数据，Yn为其他历史图像的直方图数据，Cov(X,Yn)为X和Yn的协方差，var(X)为X的方差，var(Yn)为Yn的方差；所述相关系数r(X,Yn)即为其他历史图像与基准图像的相似度。
S2：将模型数据训练集输入到深度学习模型内，训练出警报模型。
具体地，步骤二中，所述警报模型包括分类模型和目标检测模型，使用正常场景图像集和人工筛选前的异常场景图像集训练出所述的分类模型，使用人工筛选后的异常场景图像集训练所述的目标检测模型。
采用两级模型可以兼顾效率和准确度，视频产生的数据量很大，如果对每个图像都进行非常细致的识别，则需要大量的计算能力，否则就要牺牲识别的准确度；本实施例中采用分类模型对异常事件进行初步识别，只判断是否存在异常事件，异常事件的发生是小概率事件，通过分类模型可以过滤掉大部分图像数据，以低硬件成本达到快速识别目的；目标检测模型可以检测异常事件的类型，其对数据的处理更加细致，所花费的时间更长，要求的算力更大，故适合少量精确识别，分类模型判断存在异常事件后，将图像传递至目标检测模型中进行更加细致的识别，能够将异常事件的具体类型识别出来。
基于不同的识别目的，训练分类模型和训练目标检测模型的数据也有所不同，使用正常场景图像集和人工筛选前的异常场景图像集训练出所述的分类模型，经人工筛选前，异常场景图像集中可能存在一些不存在异常事件的图像，但由于现场环境影响，这些图像与正常基准图像的相似度大于设定的阈值，所以被归类为异常场景图片集，而且未经人工筛选前，各图像也不包含确切的异常事件类型，故其无法对图像中异常事件的类型进行精确识别，也会将一些与正常基准图像相差较多但不存在异常事件的图像进行误认，此时需要目标检测模型对其进行进一步验证；经人工筛选后，对图像中异常事件的类型进行了确切的标注，而且将部分被错误归类的无异常事件的图像重新归类至正常场景图片集，故目标检测模型不仅能够得到异常事件的类型，还能够防止误报警。
S3：采集站内的实时视频数据，并将其输入到警报模型内，得到异常事件警报结果。
具体地，步骤三中，将实时视频数据输入到警报模型内得到异常事件警报结果时，先对实时视频数据进行处理得到实时图像，将实时图像输入到分类模型中进行分类，如果该实时图像被分类模型判定为包含异常事件，则将该实时图像输入到目标检测模型中，确定异常事件的类型，发出警报信息。
具体地，所述深度学习模型包括Alexnet模型和faster-rcnn模型，将正常场景图像集和人工筛选前的异常场景图像集输入到Alexnet模型中得到所述的分类模型，将人工筛选后的异常场景图像集输入到faster-rcnn模型中得到所述的目标检测模型。
一种用于实时监控站内异常事件的警报系统，包括：
数据采集模块，其采集站内的历史视频数据，对历史视频数据进行分析，生成模型数据训练集；
模型生成模块，其将模型数据训练集输入到深度学习模型内，训练出警报模型；
预警模块，其采集站内的实时视频数据，并将其输入到警报模型内，得到异常事件警报结果。
警报系统可根据警报结果发出包含异常事件存在情况和异常事件类型的警报信息。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行所述警报方法的步骤。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为了清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (7)

1.一种用于实时监控站内异常事件的警报方法，包括以下步骤：
步骤一：采集站内的历史视频数据，对历史视频数据进行分析，生成模型数据训练集；
步骤二：将模型数据训练集输入到深度学习模型内，训练出警报模型；
步骤三：采集站内的实时视频数据，并将其输入到警报模型内，得到异常事件警报结果；
步骤一中，对历史视频数据进行分析时，将历史视频数据转化为多个历史图像，选取出一张不存在异常事件的历史图像作为正常基准图像，选取出一张存在异常事件的历史图像作为异常基准图像；
将其他历史图像分别与正常基准图像进行对比，如果其中一个其他历史图像与正常基准图像的相似度大于或者等于一定阈值，则将该其他历史图像划入到正常场景图像集，否则先将其划入到异常场景图像集；对异常场景图像集中的每个图像进行人工筛选，人工筛选时对异常事件的类型进行标注，并将其中不存在异常事件的图像划入到正常场景图像集中；则正常场景图像集、人工筛选前的异常场景图像集、人工筛选后的异常场景图像集即为所述模型数据训练集；
步骤二中，所述警报模型包括分类模型和目标检测模型，使用正常场景图像集和人工筛选前的异常场景图像集训练出所述的分类模型，使用人工筛选后的异常场景图像集训练所述的目标检测模型。
2.根据权利要求1所述的用于实时监控站内异常事件的警报方法，其特征在于：步骤三中，将实时视频数据输入到警报模型内得到异常事件警报结果时，先对实时视频数据进行处理得到实时图像，将实时图像输入到分类模型中进行分类，如果该实时图像被分类模型判定为包含异常事件，则将该实时图像输入到目标检测模型中，确定异常事件的类型，发出警报信息。
3.根据权利要求1所述的用于实时监控站内异常事件的警报方法，其特征在于：所述深度学习模型包括Alexnet模型和faster-rcnn模型，将正常场景图像集和人工筛选前的异常场景图像集输入到Alexnet模型中得到所述的分类模型，将人工筛选后的异常场景图像集输入到faster-rcnn模型中得到所述的目标检测模型。
4.根据权利要求1所述的用于实时监控站内异常事件的警报方法，其特征在于：所述正常基准图像和异常基准图像为基准图像，以图像间汉明距离、直方图比较、图像二值化比较或者感知哈希算法的方式计算其他历史图像与基准图像的相似度。
5.根据权利要求4所述的用于实时监控站内异常事件的警报方法，其特征在于，以直方图比较的方式计算其他历史图像与基准图像的相似度时，将其他历史图像的尺寸和基准图像的尺寸均缩小为原始尺寸的1/4，计算得到其他历史图像的直方图数据和基准图像的直方图数据，则相关系数
Figure FDA0004055140050000021
其中X为基准图像的直方图数据，Yn为其他历史图像的直方图数据，Cov(X，Yn)为X和Yn的协方差，var(X)为X的方差，var(Yn)为Yn的方差；所述相关系数r(X，Yn)即为其他历史图像与基准图像的相似度。
6.一种用于实时监控站内异常事件的警报系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，其采集站内的历史视频数据，对历史视频数据进行分析，生成模型数据训练集；
模型生成模块，其将模型数据训练集输入到深度学习模型内，训练出警报模型；
预警模块，其采集站内的实时视频数据，并将其输入到警报模型内，得到异常事件警报结果；
对历史视频数据进行分析时，将历史视频数据转化为多个历史图像，选取出一张不存在异常事件的历史图像作为正常基准图像，选取出一张存在异常事件的历史图像作为异常基准图像；将其他历史图像分别与正常基准图像进行对比，如果其中一个其他历史图像与正常基准图像的相似度大于或者等于一定阈值，则将该其他历史图像划入到正常场景图像集，否则先将其划入到异常场景图像集；对异常场景图像集中的每个图像进行人工筛选，人工筛选时对异常事件的类型进行标注，并将其中不存在异常事件的图像划入到正常场景图像集中；则正常场景图像集、人工筛选前的异常场景图像集、人工筛选后的异常场景图像集即为所述模型数据训练集；
所述警报模型包括分类模型和目标检测模型，使用正常场景图像集和人工筛选前的异常场景图像集训练出所述的分类模型，使用人工筛选后的异常场景图像集训练所述的目标检测模型。
7.一种计算机设备，其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述警报方法的步骤。
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