(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 202210782274.5 (22)申请日 2022.07.05 (71)申请人 国网江苏省电力有限公司南 通市通 州区供电分公司 地址 226399 江苏省南 通市通州区银河东 路55号 (72)发明人 朱富云　袁轶　徐志鹏　周嘉南　 段佳明　张顾峰　朱婧洋　曹雪波　 (74)专利代理 机构 镇江至睿专利代理事务所 (普通合伙) 3252 9 专利代理师 刘静 (51)Int.Cl. H04N 7/18(2006.01) G08B 3/10(2006.01) G06V 20/52(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/422(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 基于人工智能的防垂钓触电预警方法及系 统 (57)摘要 本发明涉及一种基于人工智能的防垂钓触 电预警方法及系统,属于电力保护技术领域。 方 法包括： 监控设备实时获取监控区域的图像， 将 所述图像传输至后台服务器； 所述后台服务器利 用卷积神经网络对所述图像进行识别， 判断是否 识别出渔具； 若识别出渔具， 则所述后台服务器 确定垂钓者的位置参数， 将所述位置参数发送给 巡查人员终端设备， 并向所述监控设备发送预警 指令； 所述监控设备接收到所述预警指令后， 向 所述垂钓者发出禁止垂钓的语音提示。 本方法能 够实现对垂钓者的自动识别， 无需监控人员实时 观测监控画面， 节省了人力资源。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115052132 A 2022.09.13 CN 115052132 A 1.一种基于人工智能的防垂钓触电预警方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： S1： 监控设备实时获取监控区域的图像， 将所述图像传输 至后台服 务器； S2： 所述后台服 务器利用卷积神经网络对所述图像进行识别， 判断是否识别出 渔具； S3： 若识别出渔具， 则所述后台服务器确定垂钓者的位置参数， 将所述位置参数发送给 巡查人员终端设备， 并向所述 监控设备发送预警指令； S4： 所述监控设备接收到所述预警指令后， 向所述垂钓者发出禁止垂钓的语音提 示。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述后台服务器利用卷积神经网络对所述 图像进行识别， 判断是否识别出 渔具包括： 所述后台服 务器采集渔 具的图像样本， 建立渔 具样本库； 所述后台服务器利用卷积神经网络提取出渔具的特征， 将其与 所述渔具样本库进行匹 配， 判断是否识别出 渔具； 所述渔 具的特征包括渔 具的形状和颜色。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述卷积神经网络包括卷积层、 下采样层 和全连接层； 所述卷积层： 通过 卷积运算提取出渔具图像的特 征， 对渔具的特征进行增强； 所述下采样层： 对图像进行 下采样， 产生特 征映射图； 所述全连接层： 采用softmax全连接， 得到激活值， 即是卷积神经网络提取到的渔具特 征。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述后台服务器确定垂钓者的位置参数包 括： 所述后台服务器利用卫星图获取湖塘及周边 区域的平面图， 并在平面图上绘制网格坐 标轴。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述网格坐标轴中的每个网格的边长与实 际长度比例为1:100； 将网格坐标轴中的每个网格四角部位的坐标参数与实际区域中的对 应位置相关联， 坐标参数与实际位置的图像相关联后储 存至所述后台服 务器中。 6.一种基于人工智能的防垂钓触电预警系统， 其特征在于， 所述系统包括监控设备和 后台服务器； 所述监控设备实时获取监控区域的图像， 将所述图像传输 至所述后台服 务器； 所述后台服 务器利用卷积神经网络对所述图像进行识别， 判断是否识别出 渔具； 若识别出渔具， 则所述后台服务器确定垂钓者的位置参数， 将所述位置参数发送给巡 查人员终端设备， 并向所述 监控设备发送预警指令； 所述监控设备接收到所述预警指令后， 向所述垂钓者发出禁止垂钓的语音提 示。 7.根据权利要求6所述的系统， 其特征在于， 所述后台服务器利用卷积神经网络对所述 图像进行识别， 判断是否识别出 渔具包括： 所述后台服 务器采集渔 具的图像样本， 建立渔 具样本库； 所述后台服务器利用卷积神经网络提取出渔具的特征， 将其与 所述渔具样本库进行匹 配， 判断是否识别出 渔具； 所述渔 具的特征包括渔 具的形状和颜色。 8.根据权利要求7所述的系统， 其特征在于， 所述卷积神经网络包括卷积层、 下采样层 和全连接层； 所述卷积层： 通过 卷积运算提取出渔具图像的特 征， 对渔具的特征进行增强；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115052132 A 2所述下采样层： 对图像进行 下采样， 产生特 征映射图； 所述全连接层： 采用softmax全连接， 得到激活值， 即是卷积神经网络提取到的渔具特 征。 9.根据权利要求6所述的系统， 其特征在于， 所述后台服务器确定垂钓者的位置参数包 括： 所述后台服务器利用卫星图获取湖塘及周边 区域的平面图， 并在平面图上绘制网格坐 标轴。 10.根据权利要求9所述的系统， 其特征在于， 所述网格坐标轴中的每个网格的边长与 实际长度比例为1:100； 将网格坐标轴中的每个网格四角部位的坐标参数与 实际区域中的 对应位置相关联， 坐标参数与实际位置的图像相关联后储 存至所述后台服 务器中。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115052132 A 3