CN113643149A - 一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置 - Google Patents

一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113643149A
CN113643149A CN202110767598.7A CN202110767598A CN113643149A CN 113643149 A CN113643149 A CN 113643149A CN 202110767598 A CN202110767598 A CN 202110767598A CN 113643149 A CN113643149 A CN 113643149A
Authority
CN
China
Prior art keywords
monitoring
point
monitored
video monitoring
video
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110767598.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113643149B (zh
Inventor
何鑫
刘俊勇
范荣全
明自强
黄媛
吕俊杰
唐杨
唐刚
应林志
王滨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan University
State Grid Sichuan Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Sichuan University
State Grid Sichuan Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan University, State Grid Sichuan Electric Power Co Ltd filed Critical Sichuan University
Priority to CN202110767598.7A priority Critical patent/CN113643149B/zh
Publication of CN113643149A publication Critical patent/CN113643149A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113643149B publication Critical patent/CN113643149B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04Constraint-based CAD
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/06Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,涉及视频监控布局技术领域,包括以下步骤:S1:建立视频监控设备可视化模型,基于可视化模型分析监控点能被监测到的约束条件;S2:建立以覆盖所有被监控网格点为约束条件,视频监控设备布局数量最少为目标函数的数学模型,基于改进后的遗传算法求解最终优化布局结果;通过此种设计建立了以全覆盖变电站建设工地区域为约束条件,布置最少视频监控设备为目标函数的数学模型,利用改进后的遗传算法进行求解,得出最终的视频监控设备的安装位置,较传统方式根据工程师经验的方法配置,解决了监控有盲区死角和视频监控设备的布置过多的问题。

Description

一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置
技术领域
本发明涉及视频监控布局技术领域,具体为一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置。
背景技术
随着电力事业的快速发展,变电站作为直接关系电网运行效果的关键设施,其施工质量关系到整个电网运行。但由于变电站施工现场地形复杂环境多样,施工工序较多,会涉及到多机具和工种的互相配合,所以对变电站建设工地进行有效的安全管理就变得极为重要。
目前,建设工地的安全管理从最早只依靠设立安全管理人员进行管控,到使用视频监控设备对建设工地进行单纯的监控,通过管理人员对监控内容进行管控;到现如今在新基建的背景下,更多的运用了5G技术的视频监控设备进入到电力建设工地,这些视频监控设备不仅只是单纯的对目标区域的显示,而是具有一定的识别和告警能力,并且对于一些有安全风险的区域能进行实时智能监控。
通过这些智能的视频监控设备,就能更好的对变电站施工现场进行安全管理。但由于在实际的工程实践中,视频传感设备都是工程师通过自己的经验进行布置,并没有考虑三维空间中物体(这里主要考虑建设工地上的地面建筑物和深基坑)对视频传感设备的遮挡,往往会导致视频监控设备的出现死角,具有一定的局限性。
因此,开展对于变电站施工现场全覆盖监控的优化配置的研究就变得尤为迫切。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:
一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,包括以下步骤:
S1:建立视频监控设备可视化模型,基于可视化模型得到监控点能被监测到的约束条件,执行步骤S2;
S2:建立以覆盖所有被监控网格点为约束条件,视频监控设备布局数量最少为目标函数的数学模型,基于改进后的遗传算法求解最终优化布局结果;
将S2中的数学模型及改进后的遗传算法打包成一个以建设工地CAD图纸为输入,实际视频监控设备位置为输出的电脑软件,将其存放进可移动硬盘中,通过将其连接到计算机,实现视频监控布局的优化。
进一步的,所述步骤S1中,可视化模型是基于建设工地上地面建筑物和深基坑对视频监控设备视线的遮挡建立的,所述可视化模型包括:监控点在地面可视域模型图,监控点在基坑可视域模型图。
进一步的,将建设工地的地面以及深基坑区域划分为多个网格建立网格化图像,在网格化图像中,以建设工地顶点在深基坑底层平面的投影O为原点,建立空间三维坐标系,设任一视频安置点j,坐标为(xj,yj,zj),任一被监控网格点为i,其坐标为(xi,yi,zi),深基坑平面距离地面的距离为c,平面建筑高为h,视频监控设备j的控制半径监控距离为 R,视频监控点到基坑长侧壁的距离为a,视频监控点到基坑短侧壁的距离为b,视频监控点到建筑物长边的距离为b1,视频监控点到建筑物短边距离为a1,建筑物的宽度为b2, 建筑物的长度为a2,建筑物高度为h。
进一步的,所述约束条件包括监控点在地面上的约束条件以及监控点在深基坑的约束条件,所述监控点在地面上的约束条件计算方法为:根据监控点在地面可视域模型图可得视频监控设备视线方程:
Figure BDA0003152455040000021
其中,X,Y,Z代表空间中在任意满足视线方程的点的X,Y,Z轴的坐标,首先,判断被监控点是否能被监控到,要保证被监控点在监控设备的实际控制范围R之内,即满足 (xi-xj)2+(yi-yj)2+(zi-zj)2≤R2,此为第一个约束条件;其次,判断视线方程与地面建筑顶平面的交点与监控点之间的距离和监控点到地面建筑物侧边和建筑物长宽的之和的大小关系,即满足(yc-yj)2≥(b1+b2)2,(xc-xj)2>(a1+a2)2,此为第二个约束条件。
进一步的,所述监控点在深基坑的约束条件的计算方法为:判断视线方程与地面平面的交点与监控点之间的距离和监控点到基坑侧边和基坑长宽之和的大小关系,即满足(yc-yj)2≥b2,(xc-xj)2≥a2,此为第三个约束条件。
进一步的,所述目标函数为:
Figure BDA0003152455040000022
式中,i为施工现场被监控网格点序号;j为候选视频监控安置点序号;JN为候选视频监控安置点组成的集合;Xj为视频监控安置点布置摄像头情况。
进一步的,规定对于监控网格点如果能够观测到目标网格点,则
Figure BDA0003152455040000031
式中,JN为候选视频监控设备安置点组成的集合,IN施工现场被监控网格点的集合,aij为视频监控安置点j对被监控目标点i观测情况,能为1,否则为0;规定对于监控布置网格点,只有两种选择,一种是布置视频传感设备,另一种不布置,则
Figure BDA0003152455040000032
式中,Xj为视频监控安置点布置摄像头情况,布置为1,否则为0;规定对于被监控网格点来说,只有两者选择,一种是被至少一个视频监控设备监控到,一种是没有一个视频设备能够监控到,则
Figure BDA0003152455040000033
式中,Xi为被监控点网格点被监控的情况,布置为1,否则为0。
进一步的,所述约束条件的公式为:
Figure BDA0003152455040000034
I1为地面区域网格点数;I2基坑区域网格点数;表示I1+I2个Xi被监控网格点要被全覆盖,要使本式中两边相等, i必须为1,i为1的条件为满足上述的三个约束条件。
进一步的,所述步骤S2中,基于改进后的遗传算法求解最终优化布局结果的步骤为:
S21:初始化可视域模型函数,并且读取初始点数据。采用二进制编码方式,随机产生具有候选视频监控设备点数的基因位;S22:对初始的种群的进行改进处理;S23:对群体中的个体进行解码,根据
Figure BDA0003152455040000035
计算目标函数值;S24:根据目标函数值进行选择、交叉、变异操作;S25:对经过选择交叉变异之后的个体中不满足式
Figure BDA0003152455040000036
全覆盖的染色体进行修补;S26:若没有达到最大停滞代数,则返回步骤S23,否则迭代结束,调用画图函数,最终优化布局结果。
本发明的有益效果是:
1、针对变电站建设工地中地面建筑物和深基坑对视频监控设备视线遮挡情况,建立了对应的可视域模型,并且针对视频监控设备一般根据工程师的经验布置,没有科学方法的指导的情况,建立了以全覆盖变电站建设工地区域为约束条件,布置最少视频监控设备为目标函数的数学模型,利用改进后的遗传算法进行求解,得出最终的视频监控设备的安装位置,较传统方式根据工程师经验的方法配置,解决了监控有盲区死角和视频监控设备的布置过多的问题。
附图说明
图1为本发明的视频监控布局优化方法的流程图;
图2为本发明具体实施方法的实施例地面网格化处理图;
图3为本发明具体实施方法的实施例基坑网格化处理图;
图4为本发明具体实施方法的实施例目标监控点在地面可视域模型图;
图5为本发明具体实施方法的实施例目标监控点在基坑可视域模型图;
图6为本发明具体实施方法的算法种群初始化的改进过程;
图7为本发明具体实施方法的实施例的视频监控设备优化布局结果图;
图8为本发明具体实施方法的实施例的视频监控设备优化布局装置的实现流程图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1~8,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,包括以下步骤:
S1:建立视频监控设备可视化模型,基于可视化模型得到监控点能被监测到的约束条件,执行步骤S2;
S2:建立以覆盖所有被监控网格点为约束条件,视频监控设备布局数量最少为目标函数的数学模型,基于改进后的遗传算法求解最终优化布局结果;
将S2中的数学模型以及改进后的遗传算法打包成一个以建设工地CAD图纸为输入,实际视频监控设备位置为输出的电脑软件,将其存放进可移动硬盘中,通过将其连接到计算机,实现视频监控布局的优化。
本方案的工作原理简述:
在本发明中,模拟变电站主要占地面积为A×B m2的矩形,中间区域有一个C×D m2的矩形基坑,基坑深E米,基坑中间还有不同的钢筋横断支撑,保证土方结构的牢固。将A×Bm2占地面积的区域进行网格化处理,变电站场地总大小为A×Bm2,地面基坑区域为C×D m2,选择2×2m2为一个小网格区域,以网格中心点作为视频监控设备的安装位置。根据计算可以算出:候选视频传感设备点为J=(A×B-C×D)/4个;基坑区域目标监控点为I1=C×D/4个;地面区域目标监控点为I2=(A×B-C×D)/4个。视频传感设备候选点有J个,将候选点组成一个集合JN,需要目标监控点I1+I2个,将被监控点组成一个集合IN
步骤一,将地面和基坑区域分别按照图1和图2划分为多个小网格。
步骤二,考虑变电站建设工地上地面建筑物和深基坑对视频监控设备视线的遮挡,建立如图4和图5所示可视化模型分析。
以电力建设工地现场左边端点,在基坑底层平面的投影O为原点,建立空间三维坐标系,设任一视频安置点j,坐标为(xj,yj,zj),任一被监控网格点为i,其坐标为(xi,yi,zi)。基坑平面距离地面的距离为c,平面建筑高为h。R为球形视频监控设备j的控制半径监控距离。 a为视频监控点到基坑长侧壁的距离,b为视频监控点到基坑短侧壁的距离。监控点到建筑物长边的距离为b1,建筑物的宽度为b2,监控点到建筑物短边距离为a1,建筑物的长度为a2。建筑物高度为h。
当被监控点在地面上,则基坑侧壁影响不到视频传感设备的视线,只需要考虑地面上建筑物对视线的遮挡,如图3所示:
实际上,从视线方程:
Figure BDA0003152455040000051
首先,判断被监控点是否能被监控到,要保证被监控点在监控设备的实际控制范围R之内。
(xi-xj)2+(yi-yj)2+(zi-zj)2≤R2 (2)
其次,需要判断视线方程与地面建筑顶平面的交点与监控点之间的距离和监控点到地面建筑物侧边和建筑物长宽的之和的大小关系。
(yc-yj)2≥(b1+b2)2 (3)
(xc-xj)2>(a1+a2)2 (4)
同时满足以上二个条件,则能保证能够被监控到。
当被监控点在基坑底层时,如图4所示,需要考虑地面建筑物和基坑侧壁对视线的影响。和上一节中的可视域模型不同的是,多了基坑侧壁对视线的影响。
需要判断视线方程与地面平面的交点与监控点之间的距离和监控点到基坑侧边和基坑长宽的之和的大小关系。
(yc-yj)2≥b2 (5)
(xc-xj)2≥a2 (6)
同时满足以上三个条件,则能保证能够被监控到。
步骤三,建立以覆盖所有被监控网格点为约束条件,视频监控设备布局数量最少为目标函数的数学模型;
目标函数为:
Figure BDA0003152455040000061
式中:i为施工现场被监控网格点序号;j为候选视频监控安置点序号;JN为候选视频监控安置点组成的集合;Xj为视频监控安置点布置摄像头情况;
本问题的约束条件是要求监控传感设备能够监控所有网格点,既满足全覆盖。在设立约束条件之下,因为采用要进行二进制编码,所以需要做如下0-1整数规划:
规定对于如果监控网格点能够观测到目标网格点。
Figure BDA0003152455040000062
式中:JN为候选视频监控安置点组成的集合;IN施工现场被监控网格点的集合;aij为视频监控安置点j对被监控目标点i观测情况;能为1,否则为0;
规定对于监控布置网格点,只有两种选择,一种是布置视频传感设备,另一种不布置。
Figure BDA0003152455040000063
式中:Xj为视频监控安置点布置摄像头情况,布置为1,否则为0;
规定对于被监控网格点来说,只有两者选择,一种是被至少一个视频监控设备监控到,一种是没有一个视频设备能够监控到。
Figure BDA0003152455040000064
式中:Xi为被监控点网格点被监控的情况,布置为1,否则为0;
约束条件:
Figure BDA0003152455040000065
式中:I1为地面区域网格点数;I2基坑区域网格点数;表示I1+I2个Xi被监控网格点要被全覆盖;
步骤四,进行基于改进后的遗传算法的求解。
(1)算法初始化。初始化可视域模型函数,并且读取初始点数据。采用二进制编码方式,随机产生具有候选视频传感设备点数的基因位。
(2)通过编码随机产生的个体,由于是随机生产,所以这个体可能不满足全覆盖的要求,所以需要对初始的种群的进行如图6改进处理
(3)对群体中的个体进行解码,根据式(7)计算目标函数值。
(4)本问题目标函数就是适应度函数,然后根据目标函数值进行选择、交叉、变异操作。
(5)修补算子,主要是对经过选择交叉变异之后的个体中不满足式(11)全覆盖的染色体进行修补。
采用循环的方式,先进行检测,检测出不符合条件的染色体。然后计算每个基因所能控制的目标监控点的个数进行从大到小的排序。
最后根据排序结构依次进行修补,每修补一次就进行一次是否满足式(11)全覆盖的要求的判断,直至完成修补任务。
若没有达到最大停滞代数,则返回步骤(3),否则迭代结束,调用画图函数,得到如图7所示的最终优化布局结果。
进一步的,所述步骤S1中,可视化模型是基于建设工地上地面建筑物和深基坑对视频监控设备视线的遮挡建立的,所述可视化模型包括:监控点在地面可视域模型图,监控点在基坑可视域模型图。
进一步的,将建设工地的地面以及深基坑区域划分为多个网格建立网格化图像,在网格化图像中,以建设工地顶点在深基坑底层平面的投影O为原点,建立空间三维坐标系,设任一视频安置点j,坐标为(xj,yj,zj),任一被监控网格点为i,其坐标为(xi,yi,zi),深基坑平面距离地面的距离为c,平面建筑高为h,视频监控设备j的控制半径监控距离为 R,视频监控点到基坑长侧壁的距离为a,视频监控点到基坑短侧壁的距离为b,视频监控点到建筑物长边的距离为b1,视频监控点到建筑物短边距离为a1,建筑物的宽度为b2, 建筑物的长度为a2,建筑物高度为h。
进一步的,所述约束条件包括监控点在地面上的约束条件以及监控点在深基坑的约束条件,所述监控点在地面上的约束条件计算方法为:根据监控点在地面可视域模型图可得视频监控设备视线方程:
Figure BDA0003152455040000071
其中,X,Y,Z代表空间中在任意满足视线方程的点的X,Y,Z轴的坐标,首先,判断被监控点是否能被监控到,要保证被监控点在监控设备的实际控制范围R之内,即满足 (xi-xj)2+(yi-yj)2+(zi-zj)2≤R2,此为第一个约束条件;其次,判断视线方程与地面建筑顶平面的交点与监控点之间的距离和监控点到地面建筑物侧边和建筑物长宽的之和的大小关系,即满足(yc-yj)2≥(b1+b2)2,(xc-xj)2>(a1+a2)2,此为第二个约束条件。
进一步的,所述监控点在深基坑的约束条件的计算方法为:判断视线方程与地面平面的交点与监控点之间的距离和监控点到基坑侧边和基坑长宽之和的大小关系,即满足(yc-yj)2≥b2,(xc-xj)2≥a2,此为第三个约束条件。
进一步的,所述目标函数为:
Figure BDA0003152455040000081
式中,i为施工现场被监控网格点序号;j为候选视频监控安置点序号;JN为候选视频监控安置点组成的集合;Xj为视频监控安置点布置摄像头情况。
进一步的,规定对于监控网格点如果能够观测到目标网格点,则
Figure BDA0003152455040000082
式中,JN为候选视频监控设备安置点组成的集合,IN施工现场被监控网格点的集合,aij为视频监控安置点j对被监控目标点i观测情况,能为1,否则为0;规定对于监控布置网格点,只有两种选择,一种是布置视频传感设备,另一种不布置,则
Figure BDA0003152455040000083
式中,Xj为视频监控安置点布置摄像头情况,布置为1,否则为0;规定对于被监控网格点来说,只有两者选择,一种是被至少一个视频监控设备监控到,一种是没有一个视频设备能够监控到,则
Figure BDA0003152455040000084
式中,Xi为被监控点网格点被监控的情况,布置为1,否则为0。
进一步的,所述约束条件的公式为:
Figure BDA0003152455040000085
I1为地面区域网格点数;I2基坑区域网格点数;表示I1+I2个Xi被监控网格点要被全覆盖,要使本式中两边相等, i必须为1,i为1的条件为满足上述的三个约束条件。
进一步的,所述步骤S2中,基于改进后的遗传算法求解最终优化布局结果的步骤为:S21:初始化可视域模型函数,并且读取初始点数据。采用二进制编码方式,随机产生具有候选视频监控设备点数的基因位;S22:对初始的种群的进行改进处理;S23:对群体中的个体进行解码,根据
Figure BDA0003152455040000091
计算目标函数值;S24:根据目标函数值进行选择、交叉、变异操作;S25:对经过选择交叉变异之后的个体中不满足式
Figure BDA0003152455040000092
全覆盖的染色体进行修补;S26:若没有达到最大停滞代数,则返回步骤S23,否则迭代结束,调用画图函数,最终优化布局结果。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当理解所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文所述构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (9)

1.一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,其特征在于,包括以下步骤:
S1:建立视频监控设备可视化模型,基于可视化模型得到监控点能被监测到的约束条件,执行步骤S2;
S2:建立以覆盖所有被监控网格点为约束条件,视频监控设备布局数量最少为目标函数的数学模型,基于改进后的遗传算法求解最终优化布局结果。
2.根据权利要求1所述的一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,其特征在于,所述步骤S1中,可视化模型是基于建设工地上地面建筑物和深基坑对视频监控设备视线的遮挡建立的,所述可视化模型包括:监控点在地面可视域模型图,监控点在基坑可视域模型图。
3.根据权利要求2所述的一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,其特征在于,将建设工地的地面以及深基坑区域划分为多个网格建立网格化图像,在网格化图像中,以建设工地的顶点在深基坑底层平面的投影O为原点,建立空间三维坐标系,设任一视频安置点j,坐标为(xj,yj,zj),任一被监控网格点为i,其坐标为(xi,yi,zi),深基坑平面距离地面的距离为c,平面建筑高为h,视频监控设备j的控制半径监控距离为R,视频监控点到基坑长侧壁的距离为a,视频监控点到基坑短侧壁的距离为b,视频监控点到建筑物长边的距离为b1,视频监控点到建筑物短边距离为a1,建筑物的宽度为b2,建筑物的长度为a2,建筑物高度为h。
4.根据权利要求3所述的一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,其特征在于,所述约束条件包括监控点在地面上的约束条件以及监控点在深基坑的约束条件,所述监控点在地面上的约束条件计算方法为:根据监控点在地面可视域模型图可得视频监控设备视线方程:
Figure FDA0003152455030000011
其中,X,Y,Z代表空间中在任意满足视线方程的点的X,Y,Z轴的坐标,首先,判断被监控点是否能被监控到,要保证被监控点在监控设备的实际控制范围R之内,即满足(xi-xj)2+(yi-yj)2+(zi-zj)2≤R2,此为第一个约束条件;其次,判断视线方程与地面建筑顶平面的交点与监控点之间的距离和监控点到地面建筑物侧边和建筑物长宽的之和的大小关系,即满足(yc-yj)2≥(b1+b2)2,(xc-xj)2>(a1+a2)2,此为第二个约束条件。
5.根据权利要求4所述的一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,其特征在于,所述监控点在深基坑的约束条件的计算方法为:判断视线方程与地面平面的交点与监控点之间的距离和监控点到基坑侧边和基坑长宽之和的大小关系,即满足(yc-yj)2≥b2,(xc-xj)2≥a2,此为第三个约束条件。
6.根据权利要求1所述的一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,其特征在于,所述目标函数为:
Figure FDA0003152455030000021
式中,i为施工现场被监控网格点序号;j为候选视频监控安置点序号;JN为候选视频监控安置点组成的集合;Xj为视频监控安置点布置摄像头情况。
7.根据权利要求6所述的一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,其特征在于,规定对于监控网格点如果能够观测到目标网格点,则
Figure FDA0003152455030000022
式中,JN为候选视频监控设备安置点组成的集合,IN施工现场被监控网格点的集合,aij为视频监控安置点j对被监控目标点i观测情况,能为1,否则为0;规定对于监控布置网格点,只有两种选择,一种是布置视频传感设备,另一种不布置,则
Figure FDA0003152455030000023
式中,Xj为视频监控安置点布置摄像头情况,布置为1,否则为0;规定对于被监控网格点来说,只有两者选择,一种是被至少一个视频监控设备监控到,一种是没有一个视频设备能够监控到,则
Figure FDA0003152455030000024
式中,Xi为被监控点网格点被监控的情况,布置为1,否则为0。
8.根据权利要求5所述的一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,其特征在于,所述约束条件的公式为:
Figure FDA0003152455030000025
I1为地面区域网格点数;I2基坑区域网格点数;表示I1+I2个Xi被监控网格点要被全覆盖,要使本式中两边相等,i必须为1,i为1的条件为满足上述的三个约束条件。
9.根据权利要求1所述的一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置,其特征在于,所述步骤S2中,基于改进后的遗传算法求解最终优化布局结果的步骤为:S21:初始化可视域模型函数,并且读取初始点数据。采用二进制编码方式,随机产生具有候选视频监控设备点数的基因位;S22:对初始的种群的进行改进处理;S23:对群体中的个体进行解码,根据
Figure FDA0003152455030000031
计算目标函数值;S24:根据目标函数值进行选择、交叉、变异操作;S25:对经过选择交叉变异之后的个体中不满足式
Figure FDA0003152455030000032
全覆盖的染色体进行修补;S26:若没有达到最大停滞代数,则返回步骤S23,否则迭代结束,调用画图函数,最终优化布局结果。
CN202110767598.7A 2021-07-07 2021-07-07 一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置 Active CN113643149B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110767598.7A CN113643149B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110767598.7A CN113643149B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113643149A true CN113643149A (zh) 2021-11-12
CN113643149B CN113643149B (zh) 2024-03-19

Family

ID=78416843

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110767598.7A Active CN113643149B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113643149B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114639040A (zh) * 2022-03-14 2022-06-17 哈尔滨博敏科技开发有限公司 一种基于物联网的监控视频分析系统及方法
CN117119148A (zh) * 2023-08-14 2023-11-24 中南民族大学 基于三维场景的视频监控效果可视化评估方法和系统
CN117494031A (zh) * 2024-01-02 2024-02-02 深圳市伟昊净化设备有限公司 一种压缩空气管路的智能监测方法及系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150003470A (ko) * 2013-07-01 2015-01-09 버츄얼빌더스 주식회사 감시카메라 배치 시스템 및 그 제공방법
CN104469322A (zh) * 2014-12-24 2015-03-25 重庆大学 一种面向大场景监控的摄像机布局优化方法
CN104700154A (zh) * 2014-12-23 2015-06-10 中国矿业大学 含不确定性的井下射频识别阅读器的高维多目标优化布局
CN109522580A (zh) * 2018-03-20 2019-03-26 广东电网有限责任公司清远供电局 一种基于变电站区域重要程度的监控摄像头布点方法
KR20190058230A (ko) * 2017-11-20 2019-05-29 (주)포스트미디어 감시카메라 배치 모델링 시스템 및 방법
CN111090899A (zh) * 2019-11-07 2020-05-01 郑州大学 一种用于城市建筑空间布局设计方法
CN111355922A (zh) * 2018-12-24 2020-06-30 台达电子工业股份有限公司 摄影机布建与排程方法、监控系统以及非暂态电脑可读取媒体
CN112282847A (zh) * 2020-09-17 2021-01-29 中煤(天津)地下工程智能研究院有限公司 一种煤矿井下巷道形变监测系统及其监测方法
CN112969034A (zh) * 2021-03-01 2021-06-15 华雁智能科技(集团)股份有限公司 摄像装置布点方案图的验证方法、装置及可读存储介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150003470A (ko) * 2013-07-01 2015-01-09 버츄얼빌더스 주식회사 감시카메라 배치 시스템 및 그 제공방법
CN104700154A (zh) * 2014-12-23 2015-06-10 中国矿业大学 含不确定性的井下射频识别阅读器的高维多目标优化布局
CN104469322A (zh) * 2014-12-24 2015-03-25 重庆大学 一种面向大场景监控的摄像机布局优化方法
KR20190058230A (ko) * 2017-11-20 2019-05-29 (주)포스트미디어 감시카메라 배치 모델링 시스템 및 방법
CN109522580A (zh) * 2018-03-20 2019-03-26 广东电网有限责任公司清远供电局 一种基于变电站区域重要程度的监控摄像头布点方法
CN111355922A (zh) * 2018-12-24 2020-06-30 台达电子工业股份有限公司 摄影机布建与排程方法、监控系统以及非暂态电脑可读取媒体
CN111090899A (zh) * 2019-11-07 2020-05-01 郑州大学 一种用于城市建筑空间布局设计方法
CN112282847A (zh) * 2020-09-17 2021-01-29 中煤(天津)地下工程智能研究院有限公司 一种煤矿井下巷道形变监测系统及其监测方法
CN112969034A (zh) * 2021-03-01 2021-06-15 华雁智能科技(集团)股份有限公司 摄像装置布点方案图的验证方法、装置及可读存储介质

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114639040A (zh) * 2022-03-14 2022-06-17 哈尔滨博敏科技开发有限公司 一种基于物联网的监控视频分析系统及方法
CN114639040B (zh) * 2022-03-14 2023-01-17 广东正艺技术有限公司 一种基于物联网的监控视频分析系统及方法
CN117119148A (zh) * 2023-08-14 2023-11-24 中南民族大学 基于三维场景的视频监控效果可视化评估方法和系统
CN117119148B (zh) * 2023-08-14 2024-02-02 中南民族大学 基于三维场景的视频监控效果可视化评估方法和系统
CN117494031A (zh) * 2024-01-02 2024-02-02 深圳市伟昊净化设备有限公司 一种压缩空气管路的智能监测方法及系统
CN117494031B (zh) * 2024-01-02 2024-04-26 深圳市伟昊净化设备有限公司 一种压缩空气管路的智能监测方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN113643149B (zh) 2024-03-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113643149A (zh) 一种面向全覆盖监控的变电站监控布局优化方法及装置
Soltani et al. Path planning in construction sites: performance evaluation of the Dijkstra, A∗, and GA search algorithms
Sanchez et al. Deconstruction programming for adaptive reuse of buildings
Osman et al. A hybrid CAD-based construction site layout planning system using genetic algorithms
CN103984333B (zh) 一种电厂监控管理系统
Zhang et al. Optimal camera placement for monitoring safety in metro station construction work
US9471720B1 (en) Combined vertical and horizontal load modeling for concrete structures
Qiu et al. Scan planning for existing buildings without BIM based on user-defined data quality requirements and genetic algorithm
Wu et al. Intelligent optimal design of floor tiles: A goal-oriented approach based on BIM and parametric design platform
Liu et al. Automated clash resolution for reinforcement steel design in precast concrete wall panels via generative adversarial network and reinforcement learning
Chen et al. BIM-based optimization of camera placement for indoor construction monitoring considering the construction schedule
CN109559070A (zh) 装配式建筑平台的设备生产信息管理方法及装置
CN116777678A (zh) 一种基于多源数据的输电线路塔施工进程监控方法
KR100683120B1 (ko) 일조권 침해 분석 시스템 및 그 방법
Singh et al. BIM-based approach for automatic pipe systems installation coordination and schedule optimization
Wang et al. Integrating building information modelling and firefly algorithm to optimize tower crane layout
CN113343401A (zh) 无线网络覆盖方法及装置、存储介质、电子设备
KR102129589B1 (ko) 센서 네트워크 구축 방법 및 시스템
Saad et al. Visually Programming Automated Slab Positioning Tool (ASPT) using Evolutionary Solvers
KR20120102291A (ko) 일조권 침해 분석 시스템 및 그 방법
CN113382200A (zh) 摄像机布局方法及装置
Chen et al. Smart camera placement for building surveillance using OpenBIM and an efficient Bi-level optimization approach
Hu Automatic construction process of prefabricated buildings on geometric reasoning
JP2021128717A (ja) プラント設計支援システム
Yang et al. Optimized configuration of video surveillance layout for substation construction site for full coverage surveillance

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant