(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211006582.5 (22)申请日 2022.08.22 (71)申请人 国网浙江省电力有限公司电力科 学 研究院 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖八 区华电弄 1号 申请人 国网浙江省电力有限公司 　 浙江华云清洁能源 有限公司 　 杭州道联电子技 术有限公司 (72)发明人 罗华峰　刘浩军　谢成　王刘旺　 盛晔　周辉　于军　来骏　陆承宇　 董超文　陈炜骏　吕文韬　陈敏　 陈一鸣　温建阳　宓天洲　朱艳伟　 兰建斌　和冀　(74)专利代理 机构 浙江翔隆专利事务所(普通 合伙) 33206 专利代理师 许守金　张建青 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G08B 31/00(2006.01) H04N 5/225(2006.01) G02B 27/01(2006.01) (54)发明名称 一种基于AR眼镜的电力作业安全监控方法 以及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法以及系统， 属于电力安全技术领 域。 本发明的一种基于AR眼镜的电力作业安全监 控方法， 通过构建视频预处理模型、 边缘计算模 型、 预警模型， 将AR眼镜采集的电力作业现场的 视频信息进行编解码， 并将编解码后的视频信息 切片为监测图片； 再对监测图片进行图片预处 理， 生成目标图片； 进而对目标图片进行对比分 析， 得到对比结果； 根据对比结果， 生成告警信 息， 实现电力作业的安全监控。 本发明以AR眼镜 采集的数据为纽带， 体现了轻现场采集端， 重边 缘计算服务端的合理结构， 并能有效推动作业施 工现场安全 管理和维护， 使 得施工现场安全由事 后处理变为事前管控， 方案科学、 合理， 切实可 行， 便于推广使用。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115512289 A 2022.12.23 CN 115512289 A 1.一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 第一步， 获取通过AR眼镜采集的电力作业现场的视频信息； 第二步， 通过预先构建的视频预处理模型对第一步中的视频信息进行编解码， 并将编 解码后的视频信息切片为 监测图片； 第三步， 对第二 步中的监测图片进行图片预处 理， 生成目标图片； 第四步， 利用预先构建的边缘计算模型对第三步中的目标图片进行对比分析， 得到对 比结果； 第五步， 利用预 先构建的预警模型， 根据第四步中的对比结果， 生成告警信息； 第六步， 将第五步中的告警信息发送至AR眼镜， 实现电力作业的安全监控。 2.如权利要求1所述的一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法， 其特 征在于， 所述第一 步中， 视频信息包括 穿着图像或/和头 部图像或/和人脸图像。 3.如权利要求1所述的一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法， 其特 征在于， 所述第二 步中， 图片预处 理包括图像增强、 图像锐化、 图像边 缘提取。 4.如权利要求1所述的一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法， 其特 征在于， 所述第三步中， 边缘计算模型利用灰色关联分析单元进行构建， 其通过比对监测图像 与现场违章数 学模型， 实现对AR眼镜上传的视频信息监测分析。 5.如权利要求 4所述的一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法， 其特 征在于， 灰色关联分析 单元， 包括以下内容： 步骤1： 将监测图像量 化处理成若干二维数据， 并根据二维数据， 绘出若干曲线； 步骤2： 将步骤1中的若干曲线与电力作业违章信息中的序列曲线进行比较， 得出两者 几何形状的相似性， 并画出序列曲线； 步骤3： 将步骤2中的若干曲线和序列曲线转 化为母序列和若干 子序列； 步骤4： 对步骤3中的母序列和若干子序列进行预处理， 得到标准化的母序列和若干子 序列； 步骤5： 计算 步骤4中的标准 化的子序列中各个元 素与母序列相应元 素的关联程度； 步骤6： 根据步骤5中的元 素的关联程度， 计算子序列 与母序列的关联程度。 6.如权利要求5所述的一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法， 其特 征在于， 所述母序列为反映电力作业违章信息的数据 序列； 若干子序列为 监测图像的数据 序列， 其包括 二维数据一、 二维数据二、 二维数据三。 7.如权利要求5所述的一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法， 其特 征在于， 预处理的方法为将每一个元 素除以对应序列的均值， 其计算公式如下： 其中， xij为母序列或子序列中的元 素。 8.如权利要求5所述的一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法， 其特 征在于， 子序列的表达式为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512289 A 2x1＝{x1(1),x1(2),...,x1(n)}； x2＝{x2(1),x2(2),...,x2(n)}； x3＝{x3(1),x3(2),...,x3(n)}； 母序列的表达式为： x0＝{x0(1),x0(2),...,x0(n)}； 子序列中每 个元素与母序列相应元 素的关联程度的计算公式如下： 其中， a为母序列和子序列的最小差； b为母序列和子序列的最大差； 母序列和子序列最小差的计算公式如下： 母序列和子序列最大差的计算公式如下： 子序列和母序列关联程度的计算公式如下： 9.一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法， 其特 征在于， 包括以下内容： 获取通过AR眼镜采集的电力作业现场的监测图像； 通过预先构建的边 缘计算模型， 对监测图像进行分析处 理， 得到分析 结果； 利用预先构建的预警模型， 对分析 结果进行处 理， 得到相应的告警信息； 将告警信息发送至AR眼镜， 以使得AR眼镜能根据告警信息做出相对应的逻辑动作， 实 现电力作业的安全监控。 10.一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控系统， 其特 征在于， 采用如权利要求1 ‑9任一所述的一种基于AR眼镜的电力作业 安全监控方法； 其包括AR眼镜、 网络通信模块和AI 边缘计算盒子； AR眼镜通过网络通信模块， 将相关监测数据送往AI 边缘计算盒子； AI边缘计算盒子包括视频预处理模块、 图片预处理模块、 边缘计算模块、 现场违章数学 模块和预警模块； AI边缘计算盒子将告警信息通过网络通信模块传输 至AR眼镜； AR眼镜上显示告警信息 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512289 A 3