基于机器视觉的变电站监控视频数据结构化方法研究

为了提高变电站监控视频数据的利用率,更好地挖掘有价值的信息,方便监控运维人员快速实现基于内容的视频检索,直接定位至所要查看的关键帧,彻底从传统的视频拖拽方式中解放出来,文章提出了一种实现变电站监控视频数据结构化的方法。通过目标检测、多摄像头目标跟踪、行为分析、深度学习、场景检测等分析方法,结合变电站行为规范准则,将视频图像底层特征与高级语义描述相结合,实现对变电站监控视频中如目标在某一位置的滞留时间、是否佩戴安全帽、是否擅自跨越安全线和高处作业是否系安全带等关键信息的结构化分析。