CN114325573A - 变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及变电站智能安防技术领域，公开了一种变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，包括如下步骤：安装设备，运行测距模块、人员检测模块和实时融合定位模块，测距模块将获取到的定位标签到UWB基站的距离信息与定位标签信息一起实时发送给融合定位模块，人员检测模块将运维人员图像信息实时发送给融合定位模块，融合定位模块将距离信息和运维人员图像信息进行融合匹配处理，输出运维人员的身份及位置信息。本发明变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，将摄像头定位与单UWB基站测距技术相结合，能够实时、快速地检测出变电站运维人员的高精确位置及身份信息，降低了应用实施和维护成本。

Description

变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法

技术领域

本发明涉及变电站智能安防技术领域，具体涉及一种变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法。

背景技术

近年来，随着计算机技术及物联网技术的不断发展，各类新技术逐渐应用到国家电网的建设当中，智能电网的概念应运而生。而变电站作为国家电网的重要枢纽，其运维工作点多面广，传统的工作人员人工现场监控很难实现全过程有效管控，因此开发智能安防管理平台，实现对变电站的无人值守方式是监管未来变电站智能化、数字化管理的主流方向。

为实现对变电站园区运维人员作业安全进行有效管控，需要对运维人员的位置信息及身份信息进行实时检测，一旦出现违规行为，通过安防管理平台播放实时告警信息，从而杜绝事故的发生。经过不断的探索和创新，科研人员提出了多种人员位置及身份信息定位技术和方法，其中一部分科研成果已在实际中应用，并取得了一定的成效。

中国专利(公开日：2019年01月01日、公开号：CN109115211A)公开了一种厂区高精度人员定位方法及定位系统，利用UWB基站采集人员佩戴的标签发送信号，结合卡尔曼滤波进行计算人员位置信息和身份信息，实现人员定位。该方法在厂区相对空旷环境按30米×30米设置一个定位空间部署5个UWB基站,在遮挡情况较复杂的环境则按不大于15米×15米设置一个定位空间部署至少4个以上。该方法需要配置部署的基站数量多，这导致应用实施维难，经济成本较高；再则结合采用卡尔曼滤波方法进行位置预估计算，在空旷区域有一定的效果，但是在复杂环境情况下，预估位置出现偏差的概率大大增加，容易出现位置飘的现象。因为卡尔曼滤波一般是针对线性模型(假定恒速)预估效果比较好，但是在实际应用过程中，人员运动速度几乎不恒定，且方向不定性较大，是非线性模型。

中国专利(公开日：2020年04月03日、公开号：CN110958575A)公开了一种基于WiFi融合预测的定位方法及系统。该方法根据连接WiFi信号的设备采集来自各个WiFi接入点的接收信号强度来计算位置信息，然后再利用神经网络改进卡尔曼滤波模型，预估人员位置，模型复杂度增加。该方法无线WiFi接入点至少需要3个，虽然设备成本较UWB基站低，安装和维护成本也较低，但是在相对情况下，该方法的定位精度不高，一般2-3米定位精度，最高定位精度一般也只能达到1米，无法满足安全距离小于1米的人员安全检测。

中国专利(公开日：2021年06月18日、公开号：CN112996109A)公开了一种基于UWB和蓝牙技术融合的定位方法、移动装置及目标装置。该方法本质上是采用了两种定位技术相结合，即蓝牙和UWB定位技术，当定位距离适合UWB定位时，采用UWB定位，否则采用蓝牙定位模式。UWB定位的优略已在前章节进行了描述，再次不再赘述。蓝牙定位技术需要安装蓝牙检测点较多，虽然成本相对UWB基站低，但是数量会是翻倍甚至好几倍，因为蓝牙信号传输距离一般为10米左右。同时蓝牙技术定位精度实现厘米级别定位，是基于蓝牙5.1采用AOA算法实现了厘米级别的定位，但是稳定性很差，因为蓝牙信号容易受干扰。所以该融合定位方法无法较好用于高精度定位应用场景。

中国专利(公开日：2018年12月25日、公开号：CN109087353A)公开了一种基于机器视觉的室内人员定位方法。该方法通过摄像头拍摄人员图像，然后检测识别人员在图像的像素位置，再利根据标定的位置计算出人员在环境中的世界坐标。该方法只计算出了人员的位置，无法提供人员的身份信息。在对需要确定人员身份的应用场景不能实施应用。

中国专利(公开日：2021年08月06日、公开号：CN113223087A)公开了一种基于视频监控的目标物体地理坐标定位方法和装置。该方法实现人员定位的原理本质上和专利CN201810946348.8是一样的，因此同样存在无法提供定位目标的身份信息。

中国专利(公开日：2019年05月31日、公开号：CN109826668A)公开了一种井下多源精确人员定位系统及方法。该方法采用了基站定位方法和摄像头定位方法，基站定位与专利CN201810864700.3所公开实现方式相同，摄像头定位原理与专利CN201810946348.8所公开实现的方式相同，但该方法不用的地方在于，在最终确定人员位置和身份位置的规则为，人员位置坐标简单的取二者的均值，身份信息采用基站定位计算的身份信息。这样得到的位置信息可信度不高，因为当其中一种位置信息偏差比较大的时候，得到的位置坐标会出现较大的偏差；再则，同时计算定位基站计算模型和摄像头定位计算模型，计算量大；同时二者坐标计算同步只是简单的以时间最近为规则，这无法保证最近的一帧图像计算的坐标位置是最准确的。

发明内容

本发明的目的就是针对上述技术的不足，提供一种变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，将摄像头定位与单UWB基站测距技术相结合，能够实时、快速地检测出变电站运维人员的高精确位置及身份信息，降低应用实施成本。

为实现上述目的，本发明所设计的变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，包括如下步骤：

A)在变电站定位环境安装定位摄像头、UWB基站和服务器，运维人员携带有定位标签；

B)在所述服务器上安装运行测距模块、人员检测模块和实时融合定位模块，并储存有运维人员身份信息、运维人员姿态特征矢量数据信息和定位标签信息，所述运维人员身份信息与所述定位标签信息匹配，所述运维人员姿态特征矢量数据信息与运维人员身份信息匹配；

C)所述测距模块包括标签数据采集单元和数据输出单元，通过这2个单元将定位标签到UWB基站的距离信息、定位标签信息和UWB基站接收到该定位标签信号的时间戳一起实时发送给所述融合定位模块；

D)所述运维人员检测模块包括图像数据采集单元、人员特征计算单元、坐标映射单元和人员检测信息输出单元，通过这4个单元从所述定位摄像头获取运维人员图像数据，然后进行人员特征计算得到图像中人员信息，再经过坐标映射后，将人员检测结果信息发送给所述融合定位模块；

E)所述融合定位模块包括数据接收单元、融合计算单元和定位信息输出单元，通过这3个单元将距离信息和人员图像信息进行融合匹配处理，存储本次计算结果数据，更新服务器人员姿态特征矢量数据，输出人员的身份及位置信息。

优选地，所述步骤A)包括如下步骤：

A1)在变电站定位环境中在2.5至5米高位置安装所述定位摄像头，增大监控视野；

A2)将所述定位摄像头用网线连接到POE交换机；

A3)在变电站定位环境中在2.5至5米高的位置安装所述UWB基站，减少实体物遮挡；

A4)将所述UWB基站用网线连接到所述POE交换机；

A5)将所述POE交换机用网线连接到所述服务器；

A6)选定一个点作为原点O，构建三维坐标系；

A7)测量所述UWB基站安装高度，以及所述UWB基站到原点O的水平距离，计算所述UWB基站的三维坐标，并写入所述步骤B)中的测距模块配置文件中；

A8)测量所述定位摄像头的安装高度、头俯仰角以及其到原点O的水平距离，计算所述定位摄像头的三维坐标，和头俯仰角信息一并写入所述步骤B)中的人员检测模块配置文件中。

优选地，所述步骤C)包括如下步骤：

C1)所述测距模块通过所述标签数据采集单元接收所述UWB基站发送的数据信息；

C2)所述测距模块通过所述标签数据采集单元解析所述UWB基站发送的数据信息，所述数据信息包括定位标签ID、所述定位标签到所述UWB基站的距离d和UWB基站接收到该定位标签信号的时间戳t；

C3)所述测距模块通过所述标签数据输出单元利用socket方式将定位标签ID、距离d和时间戳t组装成数据包发送给所述融合定位模块。

优选地，所述步骤D)包括如下步骤：

D1)所述人员检测模块中的所述图像数据采集单元通过http通信协议和rtsp视频数据协议实时获取所述定位摄像头的图像数据，并输入到人员特征计算单元；

D2)所述人员检测模块中的所述人员特征计算单元对图像数据进行处理和人员特征分析计算，输出人员检测结果信息，人员检测结果信息包括人员在原始帧图像的人员像素坐标、人员截图、人员姿态特征矢量数据、和人员检查模块接收到原始帧图像的时间戳；

D3)所述人员检测模块中的所述坐标映射单元从人员检测模块配置文件中抽取定位摄像头信息数据，与检测结果信息结合，将人员像素坐标进行空间变换处理得到人员真实环境的位置信息，位置信息为三维坐标(x,y,z)；

D4)所述人员检测模块中的所述人员检测信息输出单元将人员真实位置信息与人员截图、人员姿态特征矢量数据和时间戳信息组装成数据包，利用socket方式发送给所述融合定位模块。

优选地，所述步骤E)包括如下步骤：

E1)所述融合定位模块数据接收单元接收并解析所述测距模块发送的数据包信息，获得测距数据信息；

E2)所述融合定位模块数据接收单元接收并解析所述人员检测模块发送的数据包信息，获得人员检测数据信息；

E3)所述融合定位模块数据接收单元将定位初始化数据、测距数据信息和人员检测数据信息输入到所述融合定位模块融合计算单元，所述定位初始化数据包括所述步骤A7)中的所述UWB基站的三维坐标、所述步骤A8)中的所述定位摄像头的三维坐标和头俯仰角信息；

E4)所述融合定位模块融合计算单元计算E3)所输入的数据，并将计算结果输入到所述融合定位模块定位信息输出单元；

E5)所述融合定位模块定位信息输出单元存储当次计算的结果数据，同时更新服务器上对应的人员姿态特征矢量数据。

E6)所述融合定位模块定位信息输出单元输出人员身份信息及位置信息，供其安防监控他业务单元使用。

优选地，所述步骤E4)包括如下步骤：

E41)根据运维人员坐标集P、标签距离集D和所述UWB基站的三维坐标，计算运维人员坐标匹配度集合M，匹配度指视频定位到所述UWB基站的距离与所述定位标签到所述UWB基站的距离的差值，匹配度m_ki计算公式如下：

d_i∈D,i＝0,1,2...,是所述UWB基站到携带定位标签的运维人员i的距离，(x_k,y_k,z_k)是视频定位观测到的运维人员坐标集合P中的p_k坐标，p_k∈P,k＝0,1,2...,(x_U,y_U,z_U)为所述UWB基站在视频定位建立的三维坐标系中的坐标，将匹配度m_ki分配到匹配度集合M_j，在M_j中k、i值唯一存在，M_j∈M(其中j＝0,1,2...)；

E42)重复步骤E41)，计算匹配度，直至所有定位标签距离d_i参与了计算；

E43)重复步骤E41和E42)，计算匹配度，直至所有运维人员坐标参与了计算；

E44)求解匹配度集合M_j的方差，方差小于设定阈值的M_j匹配集，则分配到作为坐标与定位标签匹配组合的候选集合M*中。

E45)分析M*集合，若集合中匹配度集合元素个数为1，则该匹配度集合为最终的坐标与定位标签匹配组合M’；

E46)分析M*集合，若集合中匹配度集合元素个数大于1，则对候选集中对应的人员姿态特征矢量数据进行计算分析，获取唯一的坐标与定位标签匹配组合M’；

E47)将最终的唯一的坐标与定位标签匹配组合M’。

优选地，所述步骤E46)包括如下步骤：

E461)遍历M*集合，

若当前次定位信息计算次数小于设定检测次数阈值，则将

中坐标对应人员的姿态特征矢量数据与服务器存储的对应的运维人员姿态特征矢量数据信息，进行分析计算，得出人员姿态特征符合度F_ki，分配到人员姿态特征符合度集合F_k中,其中i为

中对应的人员i坐标标号；

E462)遍历M*集合，

若当前次定位信息计算次数不小于设定检测次数阈值，则将

中坐标对应人员的姿态特征矢量数据与上一次融合定位计算结果对应的运维人员姿态特征矢量数据信息，进行分析计算，得出人员姿态特征符合度F_ki，分配到人员姿态特征符合度集合F_k中；

E463)计算F_k的方差，方差最小值的F_k对应的

则为最终坐标与定位标签匹配组合M’。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

1、模型较以往模型更加简单，检测更加快速，视频检测仅用于获取人员位置信息，而UWB测距技术仅用于人员身份信息匹配，因而大大提高了系统的检测效率；

2、UWB测距模块仅用于测距而不用于定位，因此在一个定位空间区域中只需一个UWB基站，与一般UWB定位方法相比，所需基站数量减少，且不用考虑基站间的同步，减少实施和维护成本；

3、视频定位方法只需考虑采用图像识别方法识别出视频中的人物区域及其人体姿态数据用于位置坐标确定，而无需采集面部特征用于身份识别，因此对于摄像机要求并不苛刻，识别速度较快，方法本身具有一定的普适性；

4、加入相邻帧结果进行计算的融合算法，以上一帧检测结果来预测目标在当前帧中的位置，不依赖于某一次检测结果的准确性，不断修正检测结果，从而保证整体检测结果的准确性；

5、本发明进行模块化设计，模块之间相互独立，通过socket数据通信方式进行交互，低耦合。UWB测距模块在定位中只为了计算获取身份信息提供数据，即本发明视频定位模块可以单独应用。因此在对身份信息没有要求或要求不高的人员定位应用场景中，可以单独应用视频定位功能。

具体实施方式

下面具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明一种变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，包括如下步骤：

A)在变电站定位环境安装定位摄像头、UWB基站和服务器，运维人员携带有定位标签，包括如下步骤：

A1)在变电站定位环境中在2.5至5米高位置安装定位摄像头，增大监控视野；

A2)将定位摄像头用网线连接到POE交换机；

A3)在变电站定位环境中在2.5至5米高的位置安装UWB基站，减少实体物遮挡；

A4)将UWB基站用网线连接到POE交换机；

A5)将POE交换机用网线连接到服务器；

A6)选定一个点作为原点O，构建三维坐标系；

A7)测量UWB基站安装高度，以及UWB基站到原点O的水平距离，计算UWB基站的三维坐标，并写入步骤B)中的测距模块配置文件中；

A8)测量定位摄像头的安装高度、头俯仰角以及其到原点O的水平距离，计算定位摄像头的三维坐标，和头俯仰角信息一并写入步骤B)中的人员检测模块配置文件中。

B)在服务器上安装运行测距模块、人员检测模块和实时融合定位模块，并储存有运维人员身份信息、运维人员姿态特征矢量数据信息和定位标签信息，运维人员身份信息与定位标签信息匹配，运维人员姿态特征矢量数据信息与运维人员身份信息匹配；

C)测距模块包括标签数据采集单元和数据输出单元，通过这2个单元将定位标签到UWB基站的距离信息、定位标签信息和UWB基站接收到该定位标签信号的时间戳一起实时发送给融合定位模块，包括如下步骤：

C1)测距模块通过标签数据采集单元接收UWB基站发送的数据信息；

C2)测距模块通过标签数据采集单元解析UWB基站发送的数据信息，数据信息包括定位标签ID、定位标签到UWB基站的距离d和UWB基站接收到该定位标签信号的时间戳t；

C3)测距模块通过标签数据输出单元利用socket方式将定位标签ID、距离d和时间戳t组装成数据包发送给融合定位模块。

D)运维人员检测模块包括图像数据采集单元、人员特征计算单元、坐标映射单元和人员检测信息输出单元，通过这4个单元从定位摄像头获取运维人员图像数据，然后进行人员特征计算得到图像中人员信息，再经过坐标映射后，将人员检测结果信息发送给融合定位模块，包括如下步骤：

D1)人员检测模块中的图像数据采集单元通过http通信协议和rtsp视频数据协议实时获取定位摄像头的图像数据，并输入到人员特征计算单元；

D2)人员检测模块中的人员特征计算单元对图像数据进行处理和人员特征分析计算，输出人员检测结果信息，人员检测结果信息包括人员在原始帧图像的人员像素坐标、人员截图、人员姿态特征矢量数据、和人员检查模块接收到原始帧图像的时间戳；

D3)人员检测模块中的坐标映射单元从人员检测模块配置文件中抽取定位摄像头信息数据，与检测结果信息结合，将人员像素坐标进行空间变换处理得到人员真实环境的位置信息，位置信息为三维坐标(x,y,z)；

D4)人员检测模块中的人员检测信息输出单元将人员真实位置信息与人员截图、人员姿态特征矢量数据和时间戳信息组装成数据包，利用socket方式发送给融合定位模块。

E)融合定位模块包括数据接收单元、融合计算单元和定位信息输出单元，通过这3个单元将距离信息和人员图像信息进行融合匹配处理，存储本次计算结果数据，更新服务器人员姿态特征矢量数据，输出人员的身份及位置信息，包括如下步骤：

E1)融合定位模块数据接收单元接收并解析测距模块发送的数据包信息，获得测距数据信息；

E2)融合定位模块数据接收单元接收并解析人员检测模块发送的数据包信息，获得人员检测数据信息；

E3)融合定位模块数据接收单元将定位初始化数据、测距数据信息和人员检测数据信息输入到融合定位模块融合计算单元，定位初始化数据包括步骤A7)中的UWB基站的三维坐标、步骤A8)中的定位摄像头的三维坐标和头俯仰角信息；

E4)融合定位模块融合计算单元计算E3)所输入的数据，并将计算结果输入到融合定位模块定位信息输出单元，包括如下步骤：

E41)根据运维人员坐标集P、标签距离集D和UWB基站的三维坐标，计算运维人员坐标匹配度集合M，匹配度指视频定位到UWB基站的距离与定位标签到UWB基站的距离的差值，匹配度m_ki计算公式如下：

d_i∈D,i＝0,1,2...,是UWB基站到携带定位标签的运维人员i的距离，(x_k,y_k,z_k)是视频定位观测到的运维人员坐标集合P中的p_k坐标，p_k∈P,k＝0,1,2...,(x_U,y_U,z_U)为UWB基站在视频定位建立的三维坐标系中的坐标，将匹配度m_ki分配到匹配度集合M_j，在M_j中k、i值唯一存在，M_j∈M(其中j＝0,1,2...)；

E42)重复步骤E41)，计算匹配度，直至所有定位标签距离d_i参与了计算；

E43)重复步骤E41和E42)，计算匹配度，直至所有运维人员坐标参与了计算；

E44)求解匹配度集合M_j的方差，方差小于设定阈值的M_j匹配集，则分配到作为坐标与定位标签匹配组合的候选集合M*中；

E45)分析M*集合，若集合中匹配度集合元素个数为1，则该匹配度集合为最终的坐标与定位标签匹配组合M’；

E46)分析M*集合，若集合中匹配度集合元素个数大于1，则对候选集中对应的人员姿态特征矢量数据进行计算分析，获取唯一的坐标与定位标签匹配组合M’，包括如下步骤：

E461)遍历M*集合，

若当前次定位信息计算次数小于设定检测次数阈值，则将

中坐标对应人员的姿态特征矢量数据与服务器存储的对应的运维人员姿态特征矢量数据信息，进行分析计算，得出人员姿态特征符合度F_ki，分配到人员姿态特征符合度集合F_k中,其中i为

中对应的人员i坐标标号；

E462)遍历M*集合，

若当前次定位信息计算次数不小于设定检测次数阈值，则将

中坐标对应人员的姿态特征矢量数据与上一次融合定位计算结果对应的运维人员姿态特征矢量数据信息，进行分析计算，得出人员姿态特征符合度F_ki，分配到人员姿态特征符合度集合F_k中；

E463)计算F_k的方差，方差最小值的F_k对应的

则为最终坐标与定位标签匹配组合M’。

E47)将最终的唯一的坐标与定位标签匹配组合M’。

E5)融合定位模块定位信息输出单元存储当次计算的结果数据，同时更新服务器上对应的人员姿态特征矢量数据。

E6)融合定位模块定位信息输出单元输出人员身份信息及位置信息，供其安防监控他业务单元使用。

本发明变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，模型较以往模型更加简单，检测更加快速，视频检测仅用于获取人员位置信息，而UWB测距技术仅用于人员身份信息匹配，因而大大提高了系统的检测效率；UWB测距模块仅用于测距而不用于定位，因此只需一个UWB基站，与一般UWB定位方法相比，所需基站数量减少，且不用考虑基站间的同步，能减少一定的实施成本；视频定位方法只需考虑采用图像识别方法识别出视频中的人物，用于位置坐标确定而无需采集面部特征用于身份识别，因此对于摄像机要求并不苛刻，识别速度较快，方法本身具有一定的普适性；加入相邻帧结果融合算法，以上一帧检测结果来预测目标在当前帧中的位置，不依赖于某一次检测结果的准确性，不断修正检测结果，从而保证整体检测结果的准确性。

Claims (7)

1.一种变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

A)在变电站定位环境安装定位摄像头、UWB基站和服务器，运维人员携带有定位标签；

B)在所述服务器上安装运行测距模块、人员检测模块和实时融合定位模块，并储存有运维人员身份信息、运维人员姿态特征矢量数据信息和定位标签信息，所述运维人员身份信息与所述定位标签信息匹配，所述运维人员姿态特征矢量数据信息与运维人员身份信息匹配；

C)所述测距模块包括标签数据采集单元和数据输出单元，通过这2个单元将定位标签到UWB基站的距离信息、定位标签信息和UWB基站接收到该定位标签信号的时间戳一起实时发送给所述融合定位模块；

D)所述运维人员检测模块包括图像数据采集单元、人员特征计算单元、坐标映射单元和人员检测信息输出单元，通过这4个单元从所述定位摄像头获取运维人员图像数据，然后进行人员特征计算得到图像中人员信息，再经过坐标映射后，将人员检测结果信息发送给所述融合定位模块；

E)所述融合定位模块包括数据接收单元、融合计算单元和定位信息输出单元，通过这3个单元将距离信息和人员图像信息进行融合匹配处理，存储本次计算结果数据，更新服务器人员姿态特征矢量数据，输出人员的身份及位置信息。

2.根据权利要求1所述变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，其特征在于：所述步骤A)包括如下步骤：

A1)在变电站定位环境中在2.5至5米高位置安装所述定位摄像头，增大监控视野；

A2)将所述定位摄像头用网线连接到POE交换机；

A3)在变电站定位环境中在2.5至5米高的位置安装所述UWB基站，减少实体物遮挡；

A4)将所述UWB基站用网线连接到所述POE交换机；

A5)将所述POE交换机用网线连接到所述服务器；

A6)选定一个点作为原点O，构建三维坐标系；

A7)测量所述UWB基站安装高度，以及所述UWB基站到原点O的水平距离，计算所述UWB基站的三维坐标，并写入所述步骤B)中的测距模块配置文件中；

A8)测量所述定位摄像头的安装高度、头俯仰角以及其到原点O的水平距离，计算所述定位摄像头的三维坐标，和头俯仰角信息一并写入所述步骤B)中的人员检测模块配置文件中。

3.根据权利要求2所述变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，其特征在于：所述步骤C)包括如下步骤：

C1)所述测距模块通过所述标签数据采集单元接收所述UWB基站发送的数据信息；

C2)所述测距模块通过所述标签数据采集单元解析所述UWB基站发送的数据信息，所述数据信息包括定位标签ID、所述定位标签到所述UWB基站的距离d和UWB基站接收到该定位标签信号的时间戳t；

C3)所述测距模块通过所述标签数据输出单元利用socket方式将定位标签ID、距离d和时间戳t组装成数据包发送给所述融合定位模块。

4.根据权利要求3所述变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，其特征在于：所述步骤D)包括如下步骤：

D1)所述人员检测模块中的所述图像数据采集单元通过http通信协议和rtsp视频数据协议实时获取所述定位摄像头的图像数据，并输入到人员特征计算单元；

D2)所述人员检测模块中的所述人员特征计算单元对图像数据进行处理和人员特征分析计算，输出人员检测结果信息，人员检测结果信息包括人员在原始帧图像的人员像素坐标、人员截图、人员姿态特征矢量数据、和人员检查模块接收到原始帧图像的时间戳；

D3)所述人员检测模块中的所述坐标映射单元从人员检测模块配置文件中抽取定位摄像头信息数据，与检测结果信息结合，将人员像素坐标进行空间变换处理得到人员真实环境的位置信息，位置信息为三维坐标(x,y,z)；

D4)所述人员检测模块中的所述人员检测信息输出单元将人员真实位置信息与人员截图、人员姿态特征矢量数据和时间戳信息组装成数据包，利用socket方式发送给所述融合定位模块。

5.根据权利要求4所述变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，其特征在于：所述步骤E)包括如下步骤：

E1)所述融合定位模块数据接收单元接收并解析所述测距模块发送的数据包信息，获得测距数据信息；

E2)所述融合定位模块数据接收单元接收并解析所述人员检测模块发送的数据包信息，获得人员检测数据信息；

E3)所述融合定位模块数据接收单元将定位初始化数据、测距数据信息和人员检测数据信息输入到所述融合定位模块融合计算单元，所述定位初始化数据包括所述步骤A7)中的所述UWB基站的三维坐标、所述步骤A8)中的所述定位摄像头的三维坐标和头俯仰角信息；

E4)所述融合定位模块融合计算单元计算E3)所输入的数据，并将计算结果输入到所述融合定位模块定位信息输出单元；

E5)所述融合定位模块定位信息输出单元存储当次计算的结果数据，同时更新服务器上对应的人员姿态特征矢量数据。

E6)所述融合定位模块定位信息输出单元输出人员身份信息及位置信息，供其安防监控他业务单元使用。

6.根据权利要求5所述变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，其特征在于：所述步骤E4)包括如下步骤：

E41)根据运维人员坐标集P、标签距离集D和所述UWB基站的三维坐标，计算运维人员坐标匹配度集合M，匹配度指视频定位到所述UWB基站的距离与所述定位标签到所述UWB基站的距离的差值，匹配度m_ki计算公式如下：

d_i∈D,i＝0,1,2...,是所述UWB基站到携带定位标签的运维人员i的距离，(x_k,y_k,z_k)是视频定位观测到的运维人员坐标集合P中的p_k坐标，p_k∈P,k＝0,1,2...,(x_U,y_U,z_U)为所述UWB基站在视频定位建立的三维坐标系中的坐标，将匹配度m_ki分配到匹配度集合M_j，在M_j中k、i值唯一存在，M_j∈M(其中j＝0,1,2...)；

E42)重复步骤E41)，计算匹配度，直至所有定位标签距离d_i参与了计算；

E43)重复步骤E41和E42)，计算匹配度，直至所有运维人员坐标参与了计算；

E44)求解匹配度集合M_j的方差，方差小于设定阈值的M_j匹配集，则分配到作为坐标与定位标签匹配组合的候选集合M*中。

E45)分析M*集合，若集合中匹配度集合元素个数为1，则该匹配度集合为最终的坐标与定位标签匹配组合M’；

E46)分析M*集合，若集合中匹配度集合元素个数大于1，则对候选集中对应的人员姿态特征矢量数据进行计算分析，获取唯一的坐标与定位标签匹配组合M’；

E47)将最终的唯一的坐标与定位标签匹配组合M’。

7.根据权利要求6所述变电站运维人员身份及位置信息快速检测方法，其特征在于：所述步骤E46)包括如下步骤：

E461)遍历M*集合，

若当前次定位信息计算次数小于设定检测次数阈值，则将

中坐标对应人员的姿态特征矢量数据与服务器存储的对应的运维人员姿态特征矢量数据信息，进行分析计算，得出人员姿态特征符合度F_ki，分配到人员姿态特征符合度集合F_k中,其中i为

中对应的人员i坐标标号；

E462)遍历M*集合，

若当前次定位信息计算次数不小于设定检测次数阈值，则将

中坐标对应人员的姿态特征矢量数据与上一次融合定位计算结果对应的运维人员姿态特征矢量数据信息，进行分析计算，得出人员姿态特征符合度F_ki，分配到人员姿态特征符合度集合F_k中；

E463)计算F_k的方差，方差最小值的F_k对应的

则为最终坐标与定位标签匹配组合M’。