CN115063442A - 一种输电线路隐患目标跟踪方法、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种输电线路隐患目标跟踪方法、设备及介质，方法包括：云平台从点云采集设备获取监测范围的三维点云数据，以及从监拍设备获取包含隐患目标的二维图像；根据三维点云数据与隐患目标在二维图像中的位置信息，确定隐患目标的绝对位置坐标；绝对位置坐标为三维坐标；根据绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备；将绝对位置坐标发送至目标监拍设备，以便目标监拍设备根据自身的经纬度坐标与绝对位置坐标，确定相对于隐患目标的方位水平角度差，并根据方位水平角度差，录制隐患目标的跟踪视频；获取目标监拍设备上传的跟踪视频，以对隐患目标进行跟踪。高效地对隐患目标多角度跟踪。

Description

一种输电线路隐患目标跟踪方法、设备及介质

技术领域

本申请涉及输电线路技术领域，尤其涉及一种输电线路隐患目标跟踪方法、设备及介质。

背景技术

在输电线路视频监控领域，杆塔上单个监拍设备对隐患物体的实时视频、热成像画中画的隐患识别以及自动隐患跟踪技术，能够有效的扑捉到隐患目标并实时跟进，或者通过移动巡检装置来达到多方位实时观察的效果。

目前，在输电线路监拍领域，大部分是固定在杆塔上的监拍设备，目前一般通过单个监拍设备的拍照发现隐患，然后启动隐患跟踪，实时视频观察隐患物，但是，周围其他的监拍设备离隐患目标可能并没有很远，且离隐患目标可能更近，如果人为去排查监拍设备离隐患目标的距离并启动实时视频耗时太久，无法高效地对隐患目标进行多角度跟踪，从而多角度地观察隐患目标。

发明内容

本申请实施例提供一种输电线路隐患目标跟踪方法、设备及介质，用于解决无法实现高效地对隐患目标进行多角度跟踪的问题。

本申请实施例采用下述技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种输电线路隐患目标跟踪方法，该方法包括：云平台从点云采集设备获取监测范围内的三维点云数据，以及从监拍设备获取包含隐患目标的二维图像；根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标；所述绝对位置坐标为三维坐标；根据所述绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备；将所述绝对位置坐标发送至所述目标监拍设备，以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，并根据所述方位水平角度差，录制所述隐患目标的跟踪视频；获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪。

一个示例中，所述获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪，具体包括：根据所述多个目标监拍设备的数量，创建窗口分割样式；根据所述窗口分割样式中的窗口，展示所述隐患目标的跟踪视频；向所述目标监拍设备下发画中画请求，以获取所述隐患目标的画中画跟踪视频，并在所述窗口展示所述隐患目标的画中画跟踪视频。

一个示例中，所述以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，具体包括：第一目标监拍设备将所述绝对位置坐标转换为所述隐患目标的经纬度坐标；计算所述隐患目标的经纬度坐标与自身的所述经纬度坐标之间的距离；根据所述距离，确定相对于所述隐患目标的第一初始方位水平角度差；在多个目标监拍设备的集合中，确定第二目标监拍设备，向所述第二目标监拍设备发送请求，以获取所述第二监拍设备相对于所述隐患目标的第二初始方位水平角度差；根据所述第二初始方位角度差，对所述第一初始方位水平角度差进行验证；若验证通过，则将所述第一初始方位水平角度差作为相对于所述隐患目标的方位水平角度差。

一个示例中，所述根据所述第二初始方位角度差，对所述第一初始方位水平角度差进行验证，具体包括：根据所述第一目标监拍设备的经纬度与所述第二目标监拍设备的经纬度，确定所述第一目标监拍设备相对于所述第二监拍设备的安装角度差；根据所述安装角度差与所述第二初始方位角度差，生成所述第一目标监拍设备相对于所述隐患目标的第三初始方位角度差；判断所述第二初始方位角度差与所述第三初始方位角度差之间的差值是否小于预设差值阈值；若是，则所述第一初始方位水平角度差验证通过；若否，则所述第一初始方位水平角度差验证失败。

一个示例中，所述根据所述绝对位置坐标与各监拍设备的经纬度坐标，确定在预设区域内的多个目标监拍设备，具体包括：将所述绝对位置坐标转换为所述隐患目标的第一经纬度坐标；计算所述第一经纬度坐标与所述各监拍设备的第二经纬度坐标之间的距离；确定与所述第一经纬度坐标之间的距离小于预设距离阈值的第二经纬度坐标；将小于所述预设距离阈值的第二经纬度坐标所对应的监拍设备，作为预选监拍设备；根据预先存储的隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关系，获取所述隐患目标的跟踪时长，以预测所述预选监拍设备的跟踪时长；根据所述预选监拍设备的跟踪时长，确定在预设区域内的多个目标监拍设备。

一个示例中，所述根据预先存储的隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关系，获取所述隐患目标的跟踪时长，具体包括：获取输电线路的隐患目标类型样本，并标记所述隐患目标类型的跟踪时长，以构建所述输电线路的隐患目标类型的样本集；其中，所述输电线路的隐患目标类型样本至少包括以下任意一项或多项：大型施工机械、杆塔、塔吊、吊车、树木、建筑物、猛禽；构建初始的深度学习网络模型，并根据所述样本集对所述初始的深度学习网络模型模型进行训练，以训练出符合条件的跟踪时长预测网络模型；通过所述跟踪时长预测网络模型，确定所述隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关系；在所述对应关系中，获取所述隐患目标的跟踪时长。

一个示例中，所述根据所述预选监拍设备的跟踪时长，确定在预设区域内的多个目标监拍设备，具体包括：获取所述预选监拍设备在当前的电池电量；根据预先构建的电池电量与监拍时长之间的曲线图，获取所述预选监拍设备的剩余监拍时长；将所述剩余监拍时长大于所述跟踪时长的预选监拍设备，作为初始目标监拍设备；获取所述初始目标监拍设备的监拍任务，若所述初始目标监拍设备在当前时刻具有其他隐患目标的监拍任务，则将所述初始目标监拍设备作为所述在预设区域内的多个目标监拍设备；若所述初始目标监拍设备在当前时刻具有其他隐患目标的监拍任务，则根据预设规则，判断所述初始目标设备是否将要跟踪所述隐患目标；将跟踪所述隐患目标的初始监拍设备，作为所述在预设区域内的多个目标监拍设备。

一个示例中，所述根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标，具体包括：对所述三维点云数据中的地面数据进行坐标映射，以获取地面数据与二维图像数据的空间映射转换关系；根据所述空间映射转换关系，将所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，转换为所述隐患目标的绝对位置坐标。

另一方面，本申请实施例提供了一种输电线路隐患目标跟踪设备，应用于云平台，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：从点云采集设备获取监测范围内的三维点云数据，以及从监拍设备获取包含隐患目标的二维图像；根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标；所述绝对位置坐标为三维坐标；根据所述绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备；将所述绝对位置坐标发送至所述目标监拍设备，以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，并根据所述方位水平角度差，录制所述隐患目标的跟踪视频；获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪。

另一方面，本申请实施例提供了一种输电线路隐患目标跟踪非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：从点云采集设备获取监测范围内的三维点云数据，以及从监拍设备获取包含隐患目标的二维图像；根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标；所述绝对位置坐标为三维坐标；根据所述绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备；将所述绝对位置坐标发送至所述目标监拍设备，以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，并根据所述方位水平角度差，录制所述隐患目标的跟踪视频；获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

通过确定隐患目标的绝对位置坐标，根据绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备，多个目标监拍设备录制所述隐患目标的跟踪视频，能够自动高效地对隐患目标进行多角度跟踪，能够实现多角度地观察隐患目标，对风险识别有重要意义。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将结合附图来对本申请的部分实施例进行详细说明，附图中：

图1为本申请实施例提供的一种输电线路隐患目标跟踪方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种输电线路隐患目标跟踪方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种输电线路隐患目标跟踪设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

下面参照附图来对本申请的一些实施例进行详细说明。

图1为本申请实施例提供的一种输电线路隐患目标跟踪方法的流程示意图。该方法可以应用于不同的业务领域，流程中的某些输入参数或者中间结果允许人工干预调节，以帮助提高准确性。

图1中的流程可以包括以下步骤：

S102：云平台从点云采集设备获取监测范围内的三维点云数据，以及从监拍设备获取包含隐患目标的二维图像。

在本申请的一些实施例中，点云采集设备可为移动装置或固定装置，该装置可采集隐患目标周围的三维点云数据且将三维点云数据上报云平台。

需要说明的是，监测范围可以根据实际范围进行设置，在此不作限定。此时的监拍设备为首次发现隐患目标的监拍设备，也就是说，该监拍设备可能是跟踪的目标监拍设备，也可能是非目标监拍设备，比如，该监拍设备距离较远。

S104：根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标。其中，绝对位置坐标为三维坐标。

在本申请的一些实施例中，云平台对三维点云数据中的地面数据进行坐标映射，以获取地面数据与二维图像数据的空间映射转换关系。然后根据空间映射转换关系，将隐患目标在二维图像中的位置信息，转换为隐患目标的绝对位置坐标，即，确定隐患目标在监测范围空间中的三维坐标。

也就是说，点云采集设备只采集三维点云数据上报云平台，标定好的通道摄像头拍摄二维图像上报云平台，通过二维图像发现隐患目标，云平台是基于PNP算法相机标定的方法，通过点云数据得知隐患目标在空间3维空间点坐标。

需要说明的是，云平台在确定绝对位置坐标之后，将启动联动隐患跟踪，从而执行S106。

S106：根据所述绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备。

需要说明的是，在监拍设备在输电线路上安装完成正式运行后，通过I1协议上报位置信息(经纬度坐标)，云平台存储各监拍设备的经纬度坐标，从而生成监拍设备的经纬度坐标集合。

其中，监拍设备为360度水平角度旋转，0-180度的垂直角度旋转云台，携带变倍可见光+广角(变倍可见光+红外)摄像头。

在本申请的一些实施例中，为了实现多角度观察隐患目标，需要确定多个合适的目标监拍设备。

具体地，云平台将绝对位置坐标转换为隐患目标的第一经纬度坐标。然后，计算第一经纬度坐标与各监拍设备的第二经纬度坐标之间的距离。然后，确定与第一经纬度坐标之间的距离小于预设距离阈值的第二经纬度坐标。然后，将小于预设距离阈值的第二经纬度坐标所对应的监拍设备，作为预选监拍设备。从而能够自动识别到离隐患目标比较近的监拍设备。

比如，以隐患目标的第一经纬度为圆心，将预设距离阈值作为半径，得到预选区域，在该预先区域内，选取到预选监拍设备。

进一步地，由于不同的隐患目标类型，具有不同的实效性，比如，猛禽在输电线路上，可能待的时长比较短，树木倒在输线线路上，可能待的时长比较长。根据此因素，可以在预选监拍设备筛选出更合适的监拍设备，从而达到更好的跟踪效果，以及节省监拍设备的消耗。

基于此，根据预先存储的隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关系，获取隐患目标的跟踪时长，以预测预选监拍设备的跟踪时长。其中，可以直接将隐患目标的跟踪时长作为预选监拍设备的跟踪时长。

然后，根据预选监拍设备的跟踪时长，确定在预设区域内的多个目标监拍设备。

进一步地，在确定预先存储的隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关系时，首先获取输电线路的隐患目标类型样本，并标记隐患目标类型的跟踪时长，以构建输电线路的隐患目标类型的样本集。

其中，输电线路的隐患目标类型样本至少包括以下任意一项或多项：大型施工机械、杆塔、塔吊、吊车、树木、建筑物、猛禽。

然后，构建初始的深度学习网络模型，并根据样本集对初始的深度学习网络模型模型进行训练，以训练出符合条件的跟踪时长预测网络模型，从而通过跟踪时长预测网络模型，确定隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关系，最后，在对应关系中，获取隐患目标的跟踪时长。

进一步地，根据预选监拍设备的跟踪时长，确定在预设区域内的多个目标监拍设备时，可以考虑到监拍设备的剩余电池电量。从而能够避免在跟踪的过程中，中途断电的情况发生。

基于此，获取预选监拍设备在当前的电池电量，然后根据预先构建的电池电量与监拍时长之间的曲线图，获取预选监拍设备的剩余监拍时长，最后，将剩余监拍时长大于跟踪时长的预选监拍设备，作为初始目标监拍设备。

进一步地，在初始目标监拍设备中，可能存在一个初始目标监拍设备也需要执行其他隐患目标的监拍任务，进行实时跟踪。而在同一时间段，一个初始目标监拍设备最好跟踪一个隐患目标。

基于此，云平台获取初始目标监拍设备的监拍任务，若初始目标监拍设备在当前时刻具有其他隐患目标的监拍任务，则将初始目标监拍设备作为在预设区域内的多个目标监拍设备。

若初始目标监拍设备在当前时刻具有其他隐患目标的监拍任务，则根据预设规则，判断初始目标设备是否将要跟踪隐患目标。比如，预设规则可以直接将该初始目标设备进行剔除，也可以结合周围的初始监拍设备的数量，若数量很少，则确定初始目标设备进行跟踪隐患目标，而不跟踪其他隐患目标，也可以结合该隐患目标需要跟踪的紧急程度，与其他隐患目标需要跟踪的紧急程度进行对比，若该隐患目标需要跟踪的紧急程度非常高，则确定初始目标设备进行跟踪隐患目标，而不跟踪其他隐患目标。

最后，将跟踪隐患目标的初始监拍设备，作为在预设区域内的多个目标监拍设备。

S108：将所述绝对位置坐标发送至所述目标监拍设备，以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，并根据所述方位水平角度差，录制所述隐患目标的跟踪视频。

在本申请的一些实施例中，目标监拍设备收到跟踪指令后，需要计算自身定位和隐患目标的方位水平角度差，启动实时视频转动到该角度后，启用实时隐患跟踪并自动利用3D控球放大隐患物，将实时视频上传平台。

在此过程中，由于目标监拍设备的经纬度坐标或者隐患目标的绝对位置坐标可能存在误差，或者目标监拍设备在计算方位水平角度差时，出现误差。可以设置参照物，对计算结果进行验证。

具体地，第一目标监拍设备将绝对位置坐标转换为隐患目标的经纬度坐标，计算隐患目标的经纬度坐标与自身的经纬度坐标之间的距离，根据距离，确定相对于隐患目标的第一初始方位水平角度差。

然后，在多个目标监拍设备的集合中，确定第二目标监拍设备，向第二目标监拍设备发送请求，以获取第二监拍设备相对于隐患目标的第二初始方位水平角度差。

需要说明的是，云平台会将多个目标监拍设备的集合，分别发至每个目标监拍设备。

然后，根据第二初始方位角度差，对第一初始方位水平角度差进行验证，若验证通过，则将第一初始方位水平角度差作为相对于隐患目标的方位水平角度差。

进一步地，在对第一初始方位水平角度差进行验证时，根据第一目标监拍设备的经纬度与第二目标监拍设备的经纬度，确定第一目标监拍设备相对于第二监拍设备的安装角度差，根据安装角度差与第二初始方位角度差，生成第一目标监拍设备相对于隐患目标的第三初始方位角度差。

然后，判断第二初始方位角度差与第三初始方位角度差之间的差值是否小于预设差值阈值，若是，则第一初始方位水平角度差验证通过，若否，则第一初始方位水平角度差验证失败。

若验证失败，则通过第三监拍设设备，对第二监拍设备相对于隐患目标的方位水平角度差进行验证，若验证通过，则将第三初始方位角度差作为相对于隐患目标的方位水平角度差。

S110：获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪。

在本申请的一些实施例中，云平台根据多个监拍设备的数量，创建窗口分割样式，根据窗口分割样式中的窗口，展示隐患目标的跟踪视频。然后，向监拍设备下发画中画请求，以获取隐患目标的画中画跟踪视频，并在窗口展示隐患目标的画中画跟踪视频，更有利于观察和识别隐患目标或者火情等。

其中，云平台根据启用的目标监拍设备数量N，构造窗口分割样式，原则是距离近的目标监拍设备显示的区域更大，在一个窗口显示N个目标监拍设备的实时视频流，在一个窗口上可多角度观察隐患目标的状态和运行轨迹。

监控过程中，云平台可开启画中画功能，将指令下发给目标监拍设备，目标监拍设备开启画中画实时视频(目标监拍设备的不同类型搭配的画中画可能不同，可见光+红外或者可见光+广角)，将画中画实时视频上传至云平台，从而云平台可在窗口的每个分割区域中查看画中画画面。

此外，云平台可随意选择某分割区域全屏显示，也可退回至分割区域显示。

需要说明的是，虽然本申请实施例是参照图1来对步骤S102至步骤S110依次进行介绍说明的，但这并不代表步骤S102至步骤S110必须按照严格的先后顺序执行。本申请实施例之所以按照图1中所示的顺序对步骤S102至步骤S110依次进行介绍说明，是为了方便本领域技术人员理解本申请实施例的技术方案。换句话说，在本申请实施例中，步骤S102至步骤S110之间的先后顺序可以根据实际需要进行适当调整。

通过图1的方法，通过确定隐患目标的绝对位置坐标，根据绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备，多个目标监拍设备录制所述隐患目标的跟踪视频，能够自动高效地对隐患目标进行多角度跟踪，能够实现多角度地观察隐患目标，对风险识别有重要意义。

更直观地，示例性地，图2为本申请实施例提供的另一种输电线路隐患目标跟踪方法的流程示意图。

在图2中，包括点云采集设备，平台(云平台)，监拍设备。

具体地，点云采集设备发现目标物(隐患目标)获取环境点云数据，然后将点云数据上报至平台，监拍设备上报自身的设备坐标。

平台计算目标物绝对位置坐标，然后计算离目标物最近的N台设备(监拍设备)，向N个设备发送隐患识别指令。

监拍设备会根据绝对位置计算与目标物的角度差，然后启动实时视频发送至平台，且打开隐患跟踪。

平台根据N的大小窗口分割展示实时视频，启动配置监拍设备的画中画，从而监拍设备将画中画实时视频上传平台。

基于同样的思路，本申请的一些实施例还提供了上述方法对应的设备和非易失性计算机存储介质。

图3为本申请实施例提供的一种输电线路隐患目标跟踪设备的结构示意图，应用于云平台，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

从点云采集设备获取监测范围内的三维点云数据，以及从监拍设备获取包含隐患目标的二维图像；

根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标；所述绝对位置坐标为三维坐标；

根据所述绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备；

将所述绝对位置坐标发送至所述目标监拍设备，以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，并根据所述方位水平角度差，录制所述隐患目标的跟踪视频；

获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪。

本申请的一些实施例提供的一种输电线路隐患目标跟踪非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，应用于云平台，所述计算机可执行指令设置为：

从点云采集设备获取监测范围内的三维点云数据，以及从监拍设备获取包含隐患目标的二维图像；

根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标；所述绝对位置坐标为三维坐标；

根据所述绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备；

将所述绝对位置坐标发送至所述目标监拍设备，以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，并根据所述方位水平角度差，录制所述隐患目标的跟踪视频；

获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备和介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的，因此，设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请技术原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应落入本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种输电线路隐患目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

云平台从点云采集设备获取监测范围内的三维点云数据，以及从监拍设备获取包含隐患目标的二维图像；

根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标；所述绝对位置坐标为三维坐标；

根据所述绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备；

将所述绝对位置坐标发送至所述目标监拍设备，以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，并根据所述方位水平角度差，录制所述隐患目标的跟踪视频；

获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪，具体包括：

根据所述多个目标监拍设备的数量，创建窗口分割样式；

根据所述窗口分割样式中的窗口，展示所述隐患目标的跟踪视频；

向所述目标监拍设备下发画中画请求，以获取所述隐患目标的画中画跟踪视频，并在所述窗口展示所述隐患目标的画中画跟踪视频。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，具体包括：

第一目标监拍设备将所述绝对位置坐标转换为所述隐患目标的经纬度坐标；

计算所述隐患目标的经纬度坐标与自身的所述经纬度坐标之间的距离；

根据所述距离，确定相对于所述隐患目标的第一初始方位水平角度差；

在多个目标监拍设备的集合中，确定第二目标监拍设备，向所述第二目标监拍设备发送请求，以获取所述第二监拍设备相对于所述隐患目标的第二初始方位水平角度差；

根据所述第二初始方位角度差，对所述第一初始方位水平角度差进行验证；

若验证通过，则将所述第一初始方位水平角度差作为相对于所述隐患目标的方位水平角度差。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二初始方位角度差，对所述第一初始方位水平角度差进行验证，具体包括：

根据所述第一目标监拍设备的经纬度与所述第二目标监拍设备的经纬度，确定所述第一目标监拍设备相对于所述第二监拍设备的安装角度差；

根据所述安装角度差与所述第二初始方位角度差，生成所述第一目标监拍设备相对于所述隐患目标的第三初始方位角度差；

判断所述第二初始方位角度差与所述第三初始方位角度差之间的差值是否小于预设差值阈值；

若是，则所述第一初始方位水平角度差验证通过；

若否，则所述第一初始方位水平角度差验证失败。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述绝对位置坐标与各监拍设备的经纬度坐标，确定在预设区域内的多个目标监拍设备，具体包括：

将所述绝对位置坐标转换为所述隐患目标的第一经纬度坐标；

计算所述第一经纬度坐标与所述各监拍设备的第二经纬度坐标之间的距离；

确定与所述第一经纬度坐标之间的距离小于预设距离阈值的第二经纬度坐标；

将小于所述预设距离阈值的第二经纬度坐标所对应的监拍设备，作为预选监拍设备；

根据预先存储的隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关系，获取所述隐患目标的跟踪时长，以预测所述预选监拍设备的跟踪时长；

根据所述预选监拍设备的跟踪时长，确定在预设区域内的多个目标监拍设备。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预先存储的隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关系，获取所述隐患目标的跟踪时长，具体包括：

获取输电线路的隐患目标类型样本，并标记所述隐患目标类型的跟踪时长，以构建所述输电线路的隐患目标类型的样本集；其中，所述输电线路的隐患目标类型样本至少包括以下任意一项或多项：大型施工机械、杆塔、塔吊、吊车、树木、建筑物、猛禽；

构建初始的深度学习网络模型，并根据所述样本集对所述初始的深度学习网络模型模型进行训练，以训练出符合条件的跟踪时长预测网络模型；

通过所述跟踪时长预测网络模型，确定所述隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关系；

在所述对应关系中，获取所述隐患目标的跟踪时长。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述预选监拍设备的跟踪时长，确定在预设区域内的多个目标监拍设备，具体包括：

获取所述预选监拍设备在当前的电池电量；

根据预先构建的电池电量与监拍时长之间的曲线图，获取所述预选监拍设备的剩余监拍时长；

将所述剩余监拍时长大于所述跟踪时长的预选监拍设备，作为初始目标监拍设备；

获取所述初始目标监拍设备的监拍任务，若所述初始目标监拍设备在当前时刻具有其他隐患目标的监拍任务，则将所述初始目标监拍设备作为所述在预设区域内的多个目标监拍设备；

若所述初始目标监拍设备在当前时刻具有其他隐患目标的监拍任务，则根据预设规则，判断所述初始目标设备是否将要跟踪所述隐患目标；

将跟踪所述隐患目标的初始监拍设备，作为所述在预设区域内的多个目标监拍设备。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标，具体包括：

对所述三维点云数据中的地面数据进行坐标映射，以获取地面数据与二维图像数据的空间映射转换关系；

根据所述空间映射转换关系，将所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，转换为所述隐患目标的绝对位置坐标。

9.一种输电线路隐患目标跟踪设备，其特征在于，应用于云平台，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

从点云采集设备获取监测范围内的三维点云数据，以及从监拍设备获取包含隐患目标的二维图像；

根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标；所述绝对位置坐标为三维坐标；

根据所述绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备；

将所述绝对位置坐标发送至所述目标监拍设备，以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，并根据所述方位水平角度差，录制所述隐患目标的跟踪视频；

获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪。

10.一种输电线路隐患目标跟踪非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，应用于云平台，所述计算机可执行指令设置为：

从点云采集设备获取监测范围内的三维点云数据，以及从监拍设备获取包含隐患目标的二维图像；

根据所述三维点云数据与所述隐患目标在所述二维图像中的位置信息，确定所述隐患目标的绝对位置坐标；所述绝对位置坐标为三维坐标；

根据所述绝对位置坐标与预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合，确定在预设区域内的多个目标监拍设备；

将所述绝对位置坐标发送至所述目标监拍设备，以便所述目标监拍设备根据自身的所述经纬度坐标与所述绝对位置坐标，确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差，并根据所述方位水平角度差，录制所述隐患目标的跟踪视频；

获取所述目标监拍设备上传的所述跟踪视频，以对所述隐患目标进行跟踪。

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