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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江省水利河口研究院(浙江省海洋規(guī)劃設計研究院)申請的專利基于視頻監(jiān)控的水利工程智能巡查方法及裝置、電子設備獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115546917B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211185264.X，技術領域涉及：G07C1/20；該發(fā)明授權基于視頻監(jiān)控的水利工程智能巡查方法及裝置、電子設備是由宋立松;饒丹丹;殷騰箐;吳輝;陳捷;鄭國;張笑楠;王云翔設計研發(fā)完成，并于2022-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于視頻監(jiān)控的水利工程智能巡查方法及裝置、電子設備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于視頻監(jiān)控的水利工程智能巡查方法及裝置、電子設備，包括：建立需檢查的隱患標準數(shù)據(jù)庫；根據(jù)每個攝像頭監(jiān)視范圍對水利工程巡查區(qū)域進行網(wǎng)格化處理，其中每個網(wǎng)格至少具有一個攝像頭和語音廣播裝置，每個攝像頭的監(jiān)視范圍內至少設置四個特征點；接收所述特征點與對應的攝像頭的相關參數(shù)，并將兩者進行綁定和地理定位；接收攝像頭采集的視頻圖像和攝像頭的視頻參數(shù)；建立視頻識別所需的樣本庫；根據(jù)所述隱患標準數(shù)據(jù)庫和樣本庫，對所述視頻圖像進行視頻識別和空間融合以及動態(tài)演變監(jiān)測分析，獲得隱患識別結果；根據(jù)所述隱患識別結果中識別出的工程隱患和不規(guī)范行為，生產預警信息進行預警。

本發(fā)明授權基于視頻監(jiān)控的水利工程智能巡查方法及裝置、電子設備在權利要求書中公布了：1.一種基于視頻監(jiān)控的水利工程智能巡查方法，其特征在于，包括：S0：根據(jù)水利工程監(jiān)督檢查辦法和水利工程運行管理規(guī)程梳理水利工程巡查清單，建立需檢查的隱患標準數(shù)據(jù)庫；S1：根據(jù)每個攝像頭監(jiān)視范圍對水利工程巡查區(qū)域進行網(wǎng)格化處理，其中每個網(wǎng)格至少具有一個攝像頭和語音廣播裝置，每個攝像頭的監(jiān)視范圍內至少設置四個特征點并直接定位到巡查區(qū)域的電子地圖上；S2：接收所述特征點與對應的攝像頭的相關參數(shù)，并將兩者進行綁定；S3：接收攝像頭采集的視頻圖像和攝像頭的視頻參數(shù)，并將圖像進行地理定位；S4：建立視頻識別所需的樣本庫；S5：根據(jù)所述隱患標準數(shù)據(jù)庫和樣本庫，對所述視頻圖像進行視頻識別和空間融合以及動態(tài)演變監(jiān)測分析計算，獲得隱患識別結果；S6：根據(jù)所述隱患識別結果中識別出的工程隱患，生產第一預警信息，并將所述第一預警信息發(fā)送給管理責任人的客戶端；對所述隱患識別結果中識別出的不規(guī)范行為，生產第二預警信息，并將所述第二預警信息轉換為語音發(fā)送給所述語音廣播裝置進行語音播報預警；其中，根據(jù)所述隱患標準數(shù)據(jù)庫和樣本庫，對獲取的視頻圖像進行視頻識別，對不同方法識別結果進行空間融合以及動態(tài)演變監(jiān)測分析計算，獲得隱患識別結果，包括：S51，根據(jù)采集的攝像頭參數(shù)在樣本庫中選擇具有相同參數(shù)的圖像，根據(jù)預設的特征點進行配準和地理定位；S52，根據(jù)電子地圖上視頻地理位置從樣本庫中自動選取同一地理空間區(qū)域具有相同參數(shù)的歷史同期的正常圖片或上一次正常圖片作為比對圖片，采用背景差值法或幀差法進行隱患、違規(guī)行為巡查檢測，得到變化區(qū)域1，作為初步識別結果；S53，采用基于深度學習的圖像識別算法，對網(wǎng)格圖像進行異常目標檢測和圖像智能識別，構建適用于識別隱患的深度學習模型，對工程隱患和人員不規(guī)范行為的持續(xù)訓練，對不同的圖像進行識別，并依據(jù)圖像識別相似度，同步推薦疑似問題，訓練過程中需要持續(xù)采集和標記相關樣本；相似度最高的結果確認為識別結果，其他識別結果按相似度由高到低排序，作為疑似問題進行關聯(lián)推薦，得到變化區(qū)域2；S54，對變化區(qū)域1和變化區(qū)域2進行交叉、相鄰、包含空間關系判斷和空間融合分析計算，當交叉、相鄰時取二者之和為變化區(qū)域，當包含時取大的區(qū)域為變化區(qū)域，作為標記區(qū)域進行類別智能識別判斷；S55，對上述變化區(qū)域與樣本庫中不正常的樣例進行形態(tài)、特征比對，獲取隱患類別，同時根據(jù)圖像識別的類別在隱患標準數(shù)據(jù)庫中模糊匹配相應的隱患或不規(guī)范行為描述作為疑似問題；S56，對識別的疑似問題，按照模糊匹配的工程隱患和不規(guī)范行為兩個類別寫入到對應的疑似問題數(shù)據(jù)庫中，并在圖片上提供疑似問題的位置、探頭編號、網(wǎng)格編號、圖片時間、疑似問題類別；S57，根據(jù)已分類的疑似問題，模糊匹配隱患標準數(shù)據(jù)庫中的一般隱患、嚴重隱患，得到隱患分級信息；S58，對一般隱患通過不間斷加密巡查識別，進行動態(tài)演變監(jiān)測分析，通過幀間差分法，利用圖像序列中連續(xù)多幀圖像的差異來進行隱患演化的監(jiān)測分析，將連續(xù)實時圖像ft-2x，y、ft-1x，y、ftx，y作差運算，得到差值圖像Dt-1x,y＝ft-1x，y-ft-2x，y，Dtx,y＝ftx，y-ft-1x，y，對差值圖像Dt-1x,y、Dtx,y除以相應的時間間隔得到變化速率，Vtx,y＝Dtx,yΔT1，Vt-1x,y＝Dt-1x,yΔT2，ΔT1為t時刻圖像與t-1時刻圖像之間的時間間隔，ΔT2為t-1時刻圖像與t-2時刻圖像之間的時間間隔，對變化速率Vt、Vt-1再作差值計算得到ΔVx,y＝Vtx,y-Vt-1x,y，當ΔVx,y＝T時，T為閥值，認為隱患在演化發(fā)育，當ΔVx,yT時認為隱患在逐漸消除，如隱患在不斷演化，修改隱患級別為嚴重隱患。

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