CN114360184A - 一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法及系统。方法包括：获取异常信息；根据异常信息生成报警信息，并发送报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警；获取异常信息相关的摄像装置的状态信息；判断是否是处于录像存储状态的信息；若否，则发送启动信号至摄像装置，以得到视频流；对视频流进行分析，以得到分析结果；当分析结果是外破事件活电缆偷盗事件外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患，根据属地网格体系派发任务，将分析结果推送至终端，以由终端判断分析结果是否是误报，当分析结果是误报时，根据分析结果进行智能学习。通过实施本发明实施例的方法可实现满足电缆通道防外破工作要求，在线率高，可及时获取隐患信息，降低网络流量成本。

Description

一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法及系统

技术领域

本发明涉及电缆通道，更具体地说是指一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法及系统。

背景技术

由于电力电缆通道的外部运维环境错综复杂，因此，电缆被盗或电缆通道附近施工会给电缆的安全稳定运行带来了风险。传统的电缆通道防外破方法往往需要投入大量人力资源集中开展运维、保电等工作，由于电缆长度长，分布广，造成运维人员每天有大量的日常工作需要完成。目前电网迅速发展，在专业人力资源日趋紧张以及外部运维环境日益恶劣的情况下，原有防外破方法与快速增长的电网规模间的矛盾日益突出，防外破成效亟需大幅提升。

目前对于监测的方法一般采用可视化监拍系统执行，可视化监拍系统由传统可视化监拍装置构成，也就是最普通的输电线路监拍系统，能够识别塔吊、吊车、漂浮物等外破隐患，但是，该系统只能识别针对架空输电线路的外破隐患，并不能完全满足电缆通道防外破工作要求；因为需要运行AI智能识别算法，因此可视化监控装置需要长时间处于工作模式，供电会成为很大的问题，这也导致一些可视化监控系统的在线率比较低；系统监拍空白期较长，不能及时获取隐患信息；系统数据传输大量无预警数据到后台，造成网络流量成本较高。

因此，有必要设计一种新的方法，实现满足电缆通道防外破工作要求，在线率高，可及时获取隐患信息，降低网络流量成本。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法及系统。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法，包括：

获取智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息，以得到异常信息；

根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警；

获取所述异常信息相关的摄像装置的状态信息；

判断所述状态信息是否是处于录像存储状态的信息；

若所述状态信息未处于录像存储状态的信息，则发送启动信号至摄像装置，以使得摄像装置进行视频拍摄，以得到视频流；

对所述视频流进行是否存在外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患的分析，以得到分析结果；

当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理。

其进一步技术方案为：当所述所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理之后，还包括：

根据所述分析结果生成告警事件，上传所述视频流以及所述告警事件至云端服务器。

其进一步技术方案为：所述智能电缆通道异常情况是通过监测电缆通道附近的震动幅度和震动频率以获取电缆通道是否存在外力破坏的情况，当电缆通道存在外力破坏的情况，则生成对应的智能电缆通道异常情况。

其进一步技术方案为：所述智能电缆沟盖板异动情况是通过监测电缆沟盖板倾斜的角度以判断电缆沟盖板是否被非法开启，当电缆沟盖板被非法开启，则生成对应的智能电缆沟盖板异动情况。

其进一步技术方案为：所述电缆桩异常情况是通过监测电缆通道附近的震动幅度、震动频率以及电缆桩本体的倾斜角度，以判断电缆通道是否存在外力破坏的可能性，当电缆通道存在外力破坏的可能性，则生成对应的电缆桩异常情况。

其进一步技术方案为：所述光纤异常情况是根据电缆敷设的线路，将光纤敷设在电缆排管内，通过剥离、解调电缆路由伴行光纤的高相干度瑞利散射信号对振动事件的重构，以对威胁电缆安全的机械开挖、打桩、定向钻和人工开挖破坏事件做形式判断和模式识别，以形成对应光纤异常情况。

其进一步技术方案为：所述根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警，包括：

确定所述异常信息的等级，以得到异常等级信息；

根据所述异常等级信息生成对应的报警信息；

发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警。

本发明还提供了一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统，包括：

异常信息获取单元，用于获取智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息，以得到异常信息；

报警单元，用于根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警；

状态信息获取单元，用于获取所述异常信息相关的摄像装置的状态信息；

状态判断单元，用于判断所述状态信息是否是处于录像存储状态的信息；

拍摄单元，用于若所述状态信息未处于录像存储状态的信息，则发送启动信号至摄像装置，以使得摄像装置进行视频拍摄，以得到视频流；

分析单元，用于对所述视频流进行是否存在外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患的分析，以得到分析结果；

推送单元，用于当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理。

本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。

本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。

本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明通过获取智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息，并根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，进行报警，且由相关的摄像装置进行拍摄，结合深度学习算法对视频流进行智能分析，双重确定外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，进行派发任务，并将所述分析结果推送至终端，并进行对应的处理，实现满足电缆通道防外破工作要求，在线率高，可及时获取隐患信息，降低网络流量成本。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法的应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法的子流程示意图；

图4为本发明另一实施例提供的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统的示意性框图；

图6为本发明实施例提供的一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统的报警单元的示意性框图；

图7为本发明另一实施例提供的一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统的示意性框图；

图8为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，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。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1和图2，图1为本发明实施例提供的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法的应用场景示意图。图2为本发明实施例提供的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法的示意性流程图。该一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法应用于服务器中。该服务器分别与若干个智能电缆通道防外破装置、智能电缆沟盖板异动报警装置、智能防外破电缆桩、智能可视化监控装置以及光纤防外破系统进行数据交互，其中，智能电缆通道防外破装置被触发时生成智能电缆通道异常情况，智能电缆沟盖板异动报警装置被触发时生成智能电缆沟盖板异动情况，智能防外破电缆桩被触发时生成电缆桩异常情况，光纤防外破系统被触发时生成光纤异常情况，智能可视化监控装置包括摄像装置，用于当出现异常信息时，拍摄对应位置的视频流，对视频流进行智能分析，以确定是否存在目标隐患，再由人为确定是否误判。

图2是本发明实施例提供的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括以下步骤S110至S180。

S110、获取智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息，以得到异常信息。

在本实施例中，异常信息是指智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息信息。

具体地，所述智能电缆通道异常情况是通过监测电缆通道附近的震动幅度和震动频率以获取电缆通道是否存在外力破坏的情况，当电缆通道存在外力破坏的情况，则生成对应的智能电缆通道异常情况。该智能电缆通道异常情况是由智能电缆通道防外破装置触发生成，智能电缆通道防外破装置主要预埋在电缆通道的上方，比如人行道、快速车道或硬质路面，和路面持平。通过监测电缆通道附近的震动幅度和震动频率来监测电缆通道是否会存在外力破坏的可能性，一旦被触发，生成触发信息形成报警信号，构成异常信息并发送。

在本实施例中，该智能电缆通道防外破装置包括用于监测电缆通道附近的震动幅度和震动频率的振动传感器。

所述智能电缆沟盖板异动情况是通过监测电缆沟盖板倾斜的角度以判断电缆沟盖板是否被非法开启，当电缆沟盖板被非法开启，则生成对应的智能电缆沟盖板异动情况。

所述智能电缆沟盖板异动情况由智能电缆沟盖板异动报警装置产生，智能电缆沟盖板异动报警装置主要预埋在电缆沟盖板上。通过监测电缆沟盖板倾斜的角度，来判断电缆沟盖板是否被非法开启，一旦智能电缆沟盖板异动报警装置被触发时，生成触发信息形成报警信号，构成异常信息并发送。

在本实施例中，该智能电缆沟盖板异动报警装置包括用于监测电缆沟盖板倾斜的角度的倾角传感器。

所述电缆桩异常情况是通过监测电缆通道附近的震动幅度、震动频率以及电缆桩本体的倾斜角度，以判断电缆通道是否存在外力破坏的可能性，当电缆通道存在外力破坏的可能性，则生成对应的电缆桩异常情况。

所述电缆桩异常情况由智能防外破电缆桩触发生成，智能防外破电缆桩主要预埋在电缆通道的上方，比如绿化带、松质路面。通过监测电缆通道附近的震动幅度和震动频率以及电缆桩本体的倾斜角度来监测电缆通道是否会存在外力破坏的可能性，一旦智能防外破电缆桩被触发时，生成触发信息形成报警信号，构成异常信息并发送。

在本实施例中，智能防外破电缆桩包括红外探测器。

所述光纤异常情况是根据电缆敷设的线路，将光纤敷设在电缆排管内，通过剥离、解调电缆路由伴行光纤的高相干度瑞利散射信号对振动事件的重构，以对威胁电缆安全的机械开挖、打桩、定向钻和人工开挖破坏事件做形式判断和模式识别，以形成对应光纤异常情况。

所述光纤异常情况由光纤防外破系统触发生成，光纤防外破系统主要根据电缆敷设的线路，将光纤敷设在电缆排管内，光纤防外破系统通过剥离、解调电缆路由伴行光纤的高相干度瑞利散射信号，防区型设备使用马赫泽德干涉原理，实现对振动事件的精确重构，进而对可能威胁电缆安全的机械开挖、打桩、定向钻和人工开挖破坏等事件做形式判断和模式识别以及实时告警。该光纤防外破系统内含高精度OTDR(光时域反射仪，opticaltime-domain reflectometer)诊断装置，可实现事件的精确定位，该技术基于全光纤传感技术，具有单端无损监测、监测精度高、监测距离长以及重复性好等优点，且便于与第三方系统进行集成，联动现场部署的抓拍探头实施远程监控取证，为快速运维抢修提供决策辅助和决策依据。

S120、根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警。

在本实施例中，报警信息是指光电报警信号等内容，不同区域的等级不同，报警的方式等也不同。

在一实施例中，请参阅图3，上述的步骤S120可包括步骤S121～S123。

S121、确定所述异常信息的等级，以得到异常等级信息。

在本实施例中，异常等级信息是指不同区域不同异常信息对应的异常等级。

S122、根据所述异常等级信息生成对应的报警信息；

S123、发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警。

在本实施例中，报警方式包括声音信号告警和/或光信号告警。

为了对监控区域异常的快速分析与影响机制的快速建立，对异常进行等级判断，监控范围内不同区域产生的相同的异常信号所对应异常事件的等级是不同的，重要区域内产生异常的等级通常高于普通区域内产生异常的等级。根据所述被触发的探测器比如智能电缆通道防外破装置、智能电缆沟盖板异动报警装置、智能防外破电缆桩以及光纤防外破系统的位置信息以及摄像装置所拍摄的视频画面进行异常等级的判断，并根据异常等级信息发送相应的告警信息至报警器进行相应等级的报警。

S130、获取所述异常信息相关的摄像装置的状态信息。

在本实施例中，状态信息是指摄像装置是处于录像存储状态还是非录像存储状态。

根据所述被触发的监测设备的台账信息确定监测设备的位置信息，并根据监测设备的位置信息，确定与被触发的监测设备所绑定的摄像装置。

具体地，为了提升摄像质量，若所述被触发的监测设备所对应的摄像装置当前所处环境的光亮度值超过预设光亮度阈值，控制所述摄像装置旋转，进行多个角度的拍摄。

在本实施例中，预先存储监测装置的唯一标识及其位置信息；预先存储摄像装置所对应的若干个灯，且确定监测设备与摄像装置的绑定关系。

S140、判断所述状态信息是否是处于录像存储状态的信息。

在本实施例中，为了避免监拍空白期较长，摄像装置并非长期处于录像存储状态，当当前的视频流拍摄完毕后，则会关闭摄像装置，因此需要获取摄像装置的状态，并进行判断。

S150、若所述状态信息未处于录像存储状态的信息，则发送启动信号至摄像装置，以使得摄像装置进行视频拍摄，以得到视频流。

在本实施例中，视频流是指摄像装置360°拍摄异常信息所在位置所得的视频。

S160、对所述视频流进行是否存在外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患的分析，以得到分析结果。

在本实施例中，分析结果是指视频流对应的位置是否存在外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患。

在本实施例中，由图像智能分析服务器进行分析，整个分析过程如下：

首先对视频流进行截选图像，组成图像集；将图像集输入至分类深度神经网络模型内进行是否存在外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患的识别，根据分类深度神经网络模型输出的结果确定分析结果；其中，分类深度神经网络模型对图像集内每个图像进行分类识别，并统计数量最多的分类结果作为分析结果。

具体地，分类深度神经网络模型是通过带有目标隐患标签的图像作为样本集训练深度神经网络所得，分类深度神经网络模型对图像提取CNN特征；利用RPN网络对所述CNN特征的最后一层卷积特征进行分类以获得目标区域，通过多尺度的卷积特征对目标区域进行级联分类和回归，并得到每帧图像的检测结果，由此得到分析结果；为了提高检测的准确率，还可以进一步将检测结果中置信度符合要求的结果作为初始值，在CNN特征的conv5-3卷积特征上通过相关滤波对初始值进行跟踪，得到时序区域，并对时序区域进行级联分类和回归，得到时序检测结果；将每帧图像的检测结果和时序检测结果通过共生矩阵对异常值进行抑制，从而得到检测结果，得到目标隐患所在的位置，除了确定静态的结果，还可对目标隐患进行跟踪，确保分析结果的准确率。分类深度神经网络模型包括CNN特征提取层、卷积层、RPN网络、级联分类和回归层；级联分类和回归层可以包括conv5-3卷积层以及conv4-3卷积层。

只需要有视频流传递过来时，才需要进行分析工作，不需要长时间处理工作模式，供电不存在问题。

S170、当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理。

在本实施例中，服务器根据属地网格体系派发任务，将危急的目标隐患同步进行微信推送并由运维人员审核处理；如果运维人员发现所推送的分析结果为误报，则反馈至后台管理人员，由后台管理人员通过系统主站的图像智能分析服务器进行智能学习。

S180、若所述状态信息处于录像存储状态的信息，则获取摄像装置拍摄的视频流，并执行所述步骤S160。

上述的方法提高了前端装置智能识别准确率，满足实时监测预警要求，并由各个若干个智能电缆通道防外破装置、智能电缆沟盖板异动报警装置、智能防外破电缆桩和光纤防外破系统结合服务器实现电缆通道外力破坏物体检测的两级筛选功能，采用两阶段目标检测算法，提高了电缆通道隐患目前检测的精度。基于高可靠的服务器，包括支持AI训练，持续优化更新算法模型、图像的深度推理的智能识别系统，并将训练好的算法模型同步推送至设备终端层。对外破机械等隐患进行智能识别预警，并结合电缆通道管理要求进行预警后的闭环管理，实现隐患/缺陷自主预警和隐患/缺陷全过程周期的闭环管理和智能处置功能，针对电缆通道实现挖掘机、推土机、打桩机等大型机械识别准确率达到95％以上。

上述的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法，通过获取智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息，并根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，进行报警，且由相关的摄像装置进行拍摄，结合深度学习算法对视频流进行智能分析，双重确定外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，进行派发任务，并将所述分析结果推送至终端，并进行对应的处理，实现满足电缆通道防外破工作要求，在线率高，可及时获取隐患信息，降低网络流量成本。

图4是本发明另一实施例提供的一种一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法的流程示意图。如图4所示，本实施例的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法包括步骤S210-S290。其中步骤S210-S270与上述实施例中的步骤S110-S170类似，其中步骤S290与上述实施例中的步骤S180类似，在此不再赘述。下面详细说明本实施例中所增加的步骤S280。

S280、根据所述分析结果生成告警事件，上传所述视频流以及所述告警事件至云端服务器。

除了现场控制外，服务器还通过无线网络的方式连接至云端服务器，不仅可以把视频流上传至云端服务器，避免服务器存储容量受限问题，同时服务器产生一告警事件，并通过无线网络方式将告警事件发送至云端服务器处理。

图5是本发明实施例提供的一种一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统300的示意性框图。如图5所示，对应于以上一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法，本发明还提供一种一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统300。该一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统300包括用于执行上述一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法的单元，该装置可以被配置于服务器中。具体地，请参阅图5，该一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统300包括异常信息获取单元301、报警单元302、状态信息获取单元303、状态判断单元304、拍摄单元305、分析单元306以及推送单元307。

异常信息获取单元301，用于获取智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息，以得到异常信息；报警单元302，用于根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警；状态信息获取单元303，用于获取所述异常信息相关的摄像装置的状态信息；状态判断单元304，用于判断所述状态信息是否是处于录像存储状态的信息；拍摄单元305，用于若所述状态信息未处于录像存储状态的信息，则发送启动信号至摄像装置，以使得摄像装置进行视频拍摄，以得到视频流；分析单元306，用于对所述视频流进行是否存在外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患的分析，以得到分析结果；推送单元307，用于当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理。

在一实施例中，如图6所示，所述报警单元302包括等级确定子单元3021、报警信息生成子单元3022以及报警信息发送子单元3023。

等级确定子单元3021，用于确定所述异常信息的等级，以得到异常等级信息；报警信息生成子单元3022，用于根据所述异常等级信息生成对应的报警信息；报警信息发送子单元3023，用于发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警。

图7是本发明另一实施例提供的一种一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统300的示意性框图。如图7所示，本实施例的一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统300是上述实施例的基础上增加了上传单元308。

上传单元308，用于根据所述分析结果生成告警事件，上传所述视频流以及所述告警事件至云端服务器。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统300和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。

上述一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统300可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图8所示的计算机设备上运行。

请参阅图8，图8是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是服务器，其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。

参阅图8，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。

该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法。

该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。

该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法。

该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现如下步骤：

获取智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息，以得到异常信息；根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警；获取所述异常信息相关的摄像装置的状态信息；判断所述状态信息是否是处于录像存储状态的信息；若所述状态信息未处于录像存储状态的信息，则发送启动信号至摄像装置，以使得摄像装置进行视频拍摄，以得到视频流；对所述视频流进行是否存在外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患的分析，以得到分析结果；当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理。

其中，所述智能电缆通道异常情况是通过监测电缆通道附近的震动幅度和震动频率以获取电缆通道是否存在外力破坏的情况，当电缆通道存在外力破坏的情况，则生成对应的智能电缆通道异常情况。

所述智能电缆沟盖板异动情况是通过监测电缆沟盖板倾斜的角度以判断电缆沟盖板是否被非法开启，当电缆沟盖板被非法开启，则生成对应的智能电缆沟盖板异动情况。

所述电缆桩异常情况是通过监测电缆通道附近的震动幅度、震动频率以及电缆桩本体的倾斜角度，以判断电缆通道是否存在外力破坏的可能性，当电缆通道存在外力破坏的可能性，则生成对应的电缆桩异常情况。

所述光纤异常情况是根据电缆敷设的线路，将光纤敷设在电缆排管内，通过剥离、解调电缆路由伴行光纤的高相干度瑞利散射信号对振动事件的重构，以对威胁电缆安全的机械开挖、打桩、定向钻和人工开挖破坏事件做形式判断和模式识别，以形成对应光纤异常情况。

在一实施例中，处理器502在实现所述当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理步骤之后，还实现如下步骤：

根据所述分析结果生成告警事件，上传所述视频流以及所述告警事件至云端服务器。

在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警步骤时，具体实现如下步骤：

确定所述异常信息的等级，以得到异常等级信息；根据所述异常等级信息生成对应的报警信息；发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警。

应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。

因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中该计算机程序被处理器执行时使处理器执行如下步骤：

获取智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息，以得到异常信息；根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警；获取所述异常信息相关的摄像装置的状态信息；判断所述状态信息是否是处于录像存储状态的信息；若所述状态信息未处于录像存储状态的信息，则发送启动信号至摄像装置，以使得摄像装置进行视频拍摄，以得到视频流；对所述视频流进行是否存在外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患的分析，以得到分析结果；当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理。

其中，所述智能电缆通道异常情况是通过监测电缆通道附近的震动幅度和震动频率以获取电缆通道是否存在外力破坏的情况，当电缆通道存在外力破坏的情况，则生成对应的智能电缆通道异常情况。

所述智能电缆沟盖板异动情况是通过监测电缆沟盖板倾斜的角度以判断电缆沟盖板是否被非法开启，当电缆沟盖板被非法开启，则生成对应的智能电缆沟盖板异动情况。

所述电缆桩异常情况是通过监测电缆通道附近的震动幅度、震动频率以及电缆桩本体的倾斜角度，以判断电缆通道是否存在外力破坏的可能性，当电缆通道存在外力破坏的可能性，则生成对应的电缆桩异常情况。

所述光纤异常情况是根据电缆敷设的线路，将光纤敷设在电缆排管内，通过剥离、解调电缆路由伴行光纤的高相干度瑞利散射信号对振动事件的重构，以对威胁电缆安全的机械开挖、打桩、定向钻和人工开挖破坏事件做形式判断和模式识别，以形成对应光纤异常情况。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理步骤之后，还实现如下步骤：

根据所述分析结果生成告警事件，上传所述视频流以及所述告警事件至云端服务器。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警步骤时，具体实现如下步骤：

确定所述异常信息的等级，以得到异常等级信息；根据所述异常等级信息生成对应的报警信息；发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警。

所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例系统中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。

该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法，其特征在于，包括：

获取智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息，以得到异常信息；

根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警；

获取所述异常信息相关的摄像装置的状态信息；

判断所述状态信息是否是处于录像存储状态的信息；

若所述状态信息未处于录像存储状态的信息，则发送启动信号至摄像装置，以使得摄像装置进行视频拍摄，以得到视频流；

对所述视频流进行是否存在外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患的分析，以得到分析结果；

当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理。

2.根据权利要求1所述的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法，其特征在于，所述当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理之后，还包括：

根据所述分析结果生成告警事件，上传所述视频流以及所述告警事件至云端服务器。

3.根据权利要求1所述的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法，其特征在于，所述智能电缆通道异常情况是通过监测电缆通道附近的震动幅度和震动频率以获取电缆通道是否存在外力破坏的情况，当电缆通道存在外力破坏的情况，则生成对应的智能电缆通道异常情况。

4.根据权利要求1所述的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法，其特征在于，所述智能电缆沟盖板异动情况是通过监测电缆沟盖板倾斜的角度以判断电缆沟盖板是否被非法开启，当电缆沟盖板被非法开启，则生成对应的智能电缆沟盖板异动情况。

5.根据权利要求1所述的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法，其特征在于，所述电缆桩异常情况是通过监测电缆通道附近的震动幅度、震动频率以及电缆桩本体的倾斜角度，以判断电缆通道是否存在外力破坏的可能性，当电缆通道存在外力破坏的可能性，则生成对应的电缆桩异常情况。

6.根据权利要求1所述的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法，其特征在于，所述光纤异常情况是根据电缆敷设的线路，将光纤敷设在电缆排管内，通过剥离、解调电缆路由伴行光纤的高相干度瑞利散射信号对振动事件的重构，以对威胁电缆安全的机械开挖、打桩、定向钻和人工开挖破坏事件做形式判断和模式识别，以形成对应光纤异常情况。

7.根据权利要求1所述的一种多设备联动的电缆通道防外破监测方法，其特征在于，所述根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警，包括：

确定所述异常信息的等级，以得到异常等级信息；

根据所述异常等级信息生成对应的报警信息；

发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警。

8.一种多设备联动的电缆通道防外破监测系统，其特征在于，包括：

异常信息获取单元，用于获取智能电缆通道异常情况、智能电缆沟盖板异动情况、电缆桩异常情况以及光纤异常情况中至少一个信息，以得到异常信息；

报警单元，用于根据所述异常信息生成报警信息，并发送所述报警信息至各监测设备，以进行现场实时报警；

状态信息获取单元，用于获取所述异常信息相关的摄像装置的状态信息；

状态判断单元，用于判断所述状态信息是否是处于录像存储状态的信息；

拍摄单元，用于若所述状态信息未处于录像存储状态的信息，则发送启动信号至摄像装置，以使得摄像装置进行视频拍摄，以得到视频流；

分析单元，用于对所述视频流进行是否存在外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患的分析，以得到分析结果；

推送单元，用于当所述分析结果是外破事件或电缆偷盗事件的目标隐患时，根据属地网格体系派发任务，并将所述分析结果推送至终端，以由终端判断所述分析结果是否是误报，当所述分析结果是误报时，根据所述分析结果进行智能学习，当分析结果不是误报时，反馈非误报信息，并进行对应的处理。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

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