1.本发明涉及电力线保护技术领域，尤其涉及一种移动目标与电力线碰撞预警方法、装置、终端及存储介质。
背景技术：2.供电线防护区是指为保障供电线路的安全而规划出的防护区。
3.以中国为例，为保障电力生产和建设顺利进行，有效维护线路周边公共、人身安全，按照《电力设施保护条例》第十条关于电力线路保护区的有关要求，导线边线向外侧水平延伸并垂直于地面所形成的两平行面内的区域，在一般地区各级电压导线的边线延伸距离如下：1—10千伏为5米，35—110千伏为10米，154—330千伏为15米，500千伏为20米。在厂矿、城镇等人口密集地区，架空电力线路保护区的区域可略小于上述规定。但各级电压导线边线延伸的距离，不应小于导线边线在最大计算弧垂及最大计算风偏后的水平距离和风偏后距建筑物的安全距离之和。
4.现有技术中，电力线除受到无人机、飞禽等飞行物的干扰外，还会受到工程建设的施工装备的干扰，如，塔吊、起重设备等。对于电力线防护区的防护一种实施方式为通过图像识别技术识别出电力线周边区域的物体，然后根据物体的特征，分析潜在的安全隐患。然而，图像识别技术的一个重要步骤为对图像识别模型的训练，该训练过程中需要大量的样本，例如，对于无人机识别来说，一种可能为需要获取成千上万张图像，经过若干小时的训练，才能使得图像识别模型稳定下来，成本不言而喻。
5.然而，如果对于电力线周边的可能出线的不同物体，分别进行构建识别模型，用于训练模型的样本数量可能会高达千万量级，用于识别不同物体的模型结构也会变得非常的复杂，训练时长更是不可估量。
6.基于此，需要开发设计出一种移动目标与电力线碰撞预警方法，以解决现有技术中识别电力线周边不同移动物体的模型不容易构建的弊端。
技术实现要素：7.本发明实施方式提供了一种移动目标与电力线碰撞预警方法、装置、终端及存储介质，用于解决现有技术中吊装设备的在运行中不易确定相对电力线最小距离的问题。
8.第一方面，本发明实施方式提供了一种移动目标与电力线碰撞预警方法，包括：
9.获取电力防护区的两组图像，所述两组图像分别由两个不同的视角产生，每组图像至少包括两张包含有电力线防护区的图像；
10.将所述两组图像进行模式化处理，所述模式化处理用于对所述两组图像中的每张图像调整到预定格式；
11.通过将所述两组图像分别输入到识别模型，识别移动目标特征；
12.根据所述两组图像中的最新图像以及所述移动目标特征，确定移动目标是否存在与电力线碰撞的隐患。
13.在一种可能实现的方式中，所述将所述两组图像进行模式化处理，包括：
14.对于所述每张图像，执行如下步骤：
15.根据预设规范调整图像的尺寸及分辨率，所述预设规范用于表征图像的预定格式；
16.对图像进行去色，形成灰度图像；
17.获取灰度图像的最亮点和最暗点；
18.根据所述预设规范，对灰度图像调整亮度曲线，以使得所述最亮点以及所述最暗点对应所述预设规范的预设值。
19.在一种可能实现的方式中，所述预设规范的预设值包括：最亮设定以及最暗设定，所述根据所述预设规范，对灰度图像调整亮度曲线，以使得所述最亮点以及所述最暗点对应所述预设规范的预设值，包括：
20.计算所述最暗点与所述最暗设定的差，作为最暗差；
21.计算所述最亮点与所述最暗点的差，以及，计算所述最亮设定与所述最暗设定的差；
22.对于所述灰度图像的每个像素点，根据第一公式进行调整，所述第一公式为：
[0023][0024]
式中，po为调整后的像素点，pin为调整前的像素点，δact为所述最亮点与所述最暗点的差，δset为所述最亮设定与所述最暗设定的差，δdark为最暗差。
[0025]
在一种可能实现的方式中，所述识别模型识别移动目标特征时，执行如下步骤：
[0026]
获取两个相同的取像模，取像模为一个具有多行多列的矩阵；
[0027]
将两个取像模分别置于两张图像中相同的位置；
[0028]
第一取像步骤：通过所述两个取像模，获取两张图像的中所述两个取像模位置的数据；
[0029]
计算所述两个取像模的差；
[0030]
若所述两个取像模的差小于阈值，则对所述两个取像模分别移动一个预设的距离，并跳转至所述第一取像步骤；
[0031]
若所述两个取像模的差大于或等于阈值，则通过背景比较的方式，提取移动目标的特征。
[0032]
在一种可能实现的方式中，所述通过背景比较的方式，提取移动目标的特征，包括：
[0033]
获取一个中间模，所述中间模与所述两个取像模相同；
[0034]
对于所述两张图像中的每张图像，执行如下步骤：
[0035]
将所述两个取像模中的第一取像模复制到所述中间模，所述第一取像模为所述两张图像中的第一张图像的取像模；
[0036]
对于所述两张图像中的第二张图像，执行如下步骤：
[0037]
将所述第一取像模置于所述第二张图像的预设位置；
[0038]
第二取像步骤：获取所述第二张图像的预设位置的数据；
[0039]
计算所述第一取像模与所述中间模的差；
[0040]
若所述第一取像模与所述中间模的差小于阈值，则将所述中间模作为所述移动目标的特征；
[0041]
若第一取像模与所述中间模的差大于或等于阈值，则将所述第一取像模移动一个预设距离，并跳转至所述第二取像步骤。
[0042]
在一种可能实现的方式中，所述根据所述两组图像中的最新图像以及所述移动目标特征，确定移动目标是否存在与电力线碰撞的隐患，包括：
[0043]
对于所述两组图像中的每组图像，执行如下步骤：
[0044]
将所述最新图像输入至电力线识别模型，提取电力线的特征，所述电力线识别模型为经过训练的图像识别模型；
[0045]
在所述最新图像中，根据所述电力线的特征以及所述移动目标的特征，确定所述移动目标与所述电力线的距离；
[0046]
若根据所述两组图像确定的所述移动目标与所述电力线的距离均小于阈值，则移动目标存在碰撞隐患。
[0047]
在一种可能实现的方式中，所述在所述最新图像中，根据所述电力线的特征以及所述移动目标的特征，确定所述移动目标与所述电力线的距离，包括：
[0048]
根据所述电力线的特征以及所述移动目标的特征，在所述最新图像中构建所述电力线的标识以及所述移动目标的标识，所述电力线的标识为包围所述电力线的框，所述移动目标的标识为包围所述移动目标的框；
[0049]
计算所述电力线的标识与所述移动目标的标识之间的最小像素距离，作为所述移动目标与所述电力线的距离，所述最小像素距离通过计算所述电力线的标识与所述移动目标的标识之间最短连线所经过的像素数量确定。
[0050]
第二方面，本发明实施方式提供了一种移动目标与电力线碰撞预警装置，包括：
[0051]
图像获取模块，用于获取电力防护区的两组图像，所述两组图像分别由两个不同的视角产生，每组图像至少包括两张包含有电力线防护区的图像；
[0052]
图像处理模块，用于将所述两组图像进行模式化处理，所述模式化处理用于对所述两组图像中的每张图像调整到预定格式；
[0053]
移动目标提取模块，用于通过将所述两组图像分别输入到识别模型，识别移动目标特征；
[0054]
以及，
[0055]
碰撞预警模块，用于根据所述两组图像中的最新图像以及所述移动目标特征，确定移动目标是否存在与电力线碰撞的隐患。
[0056]
第三方面，本发明实施方式提供了一种终端，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
[0057]
第四方面，本发明实施方式提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
[0058]
本发明实施方式与现有技术相比存在的有益效果是：
[0059]
本发明实施方式公开了的一种移动目标与电力线碰撞预警方法，其首先获取电力
防护区的两组图像，两组图像来自不同的视角，然后将图像进行模式化处理，以提高特征提取的能力降低数据处理的负担，然后将图像输入到识别模型中，提取移动目标的特征，然后根据移动目标的特征以及电力线的特征，确定移动目标是否与电力线存在安全隐患。上述处理方法，基于移动目标分析，获取移动目标特征，然后根据移动目标特征以及电力线的特征，在图像中分析二者之间的距离，最终给出碰撞隐患的结论，本发明方法基于移动目标提取特征，无需大量的训练样本，也无需繁琐的训练步骤，通过图像分析出碰撞隐患，硬件技术代价小。
附图说明
[0060]
为了更清楚地说明本发明实施方式中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0061]
图1是本发明实施方式提供的移动目标与电力线碰撞预警方法流程图；
[0062]
图2是本发明实施方式提供图像取模过程原理图；
[0063]
图3是本发明实施方式提供的移动目标特征提取原理图；
[0064]
图4是本发明实施方式提供的确定移动目标与电力线的距离原理图；
[0065]
图5是本发明实施方式提供的移动目标与电力线碰撞预警装置功能框图；
[0066]
图6是本发明实施方式提供的终端功能框图。
具体实施方式
[0067]
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施方式。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施方式中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
[0068]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施方式来进行说明。
[0069]
下面对本发明的实施例作详细说明，本实例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0070]
图1为本发明实施方式提供的移动目标与电力线碰撞预警方法的流程图。
[0071]
如图1所示，其示出了本发明实施方式提供的移动目标与电力线碰撞预警方法的实现流程图，详述如下：
[0072]
在步骤101中，获取电力防护区的两组图像，所述两组图像分别由两个不同的视角产生，每组图像至少包括两张包含有电力线防护区的图像。
[0073]
示例性地，两组图像分别来自两个视角的图像采集终端，两个视角的方向不同，例如，在一种应用场景中，一组图像来自第一摄像装置，该装置的视角方向为南方，另一组图像来自第二摄像装置，该装置的视角方向为东方，基于两个不同的视角，可以辨别图像中是否有移动物体在靠近并产生碰撞的隐患。
[0074]
对于每组图像而言，均有至少两张图像，如我们所知，通过两张图像的对比，可以
找出图像的不同，基于不同可以分辨是否有移动的物体。
[0075]
在步骤102中，将所述两组图像进行模式化处理，所述模式化处理用于对所述两组图像中的每张图像调整到预定格式。
[0076]
在一些实施方式中，步骤102包括：
[0077]
对于所述每张图像，执行如下步骤：
[0078]
根据预设规范调整图像的尺寸及分辨率，所述预设规范用于表征图像的预定格式；
[0079]
对图像进行去色，形成灰度图像；
[0080]
获取灰度图像的最亮点和最暗点；
[0081]
根据所述预设规范，对灰度图像调整亮度曲线，以使得所述最亮点以及所述最暗点对应所述预设规范的预设值。
[0082]
在一些实施方式中，所述预设规范的预设值包括：最亮设定以及最暗设定，所述根据所述预设规范，对灰度图像调整亮度曲线，以使得所述最亮点以及所述最暗点对应所述预设规范的预设值，包括：
[0083]
计算所述最暗点与所述最暗设定的差，作为最暗差；
[0084]
计算所述最亮点与所述最暗点的差，以及，计算所述最亮设定与所述最暗设定的差；
[0085]
对于所述灰度图像的每个像素点，根据第一公式进行调整，所述第一公式为：
[0086][0087]
式中，po为调整后的像素点，pin为调整前的像素点，δact为所述最亮点与所述最暗点的差，δset为所述最亮设定与所述最暗设定的差，δdark为最暗差。
[0088]
示例性地，获取的图像如果直接进行识别，则因为图像的大小、清晰度、对比度等等问题，造成处理的负担过大，且影响识别的精度，因此，一些必要的预处理步骤必不可少。
[0089]
例如，在一些应用场景中，首先将图像的尺寸和分辨率进行压缩，对不同的图像进行统一处理到相同的尺寸和分辨率，有利于统一处理方式，且压缩后数据变小，减少不必要的数据处理负担。
[0090]
然后，再对图像进行去色，得到灰度图像。
[0091]
由于灰度图像受环境明暗度以及图像采集装置自身影响，对于图像表达存在一定的偏差，因此，还要将灰度图像统一调整到预定的亮度范围里。
[0092]
一种方式为先将基于最暗点的亮度值，偏移到预设的亮度范围的最小值，偏移是指，对图像的每个像素点均叠加一个偏移量。
[0093]
然后，根据灰度图像的亮度宽度通过比例缩放的方式调整到预定亮度范围的宽度。
[0094]
上述过程可以通过第一公式来表达：
[0095][0096]
式中，po为调整后的像素点，pin为调整前的像素点，δact为所述最亮点与所述最暗点的差，δset为所述最亮设定与所述最暗设定的差，δdark为最暗差。
[0097]
在步骤103中，通过将所述两组图像分别输入到识别模型，识别移动目标特征。
[0098]
在一些实施方式中，所述识别模型识别移动目标特征时，执行如下步骤：
[0099]
获取两个相同的取像模，取像模为一个具有多行多列的矩阵；
[0100]
将两个取像模分别置于两张图像中相同的位置；
[0101]
第一取像步骤：通过所述两个取像模，获取两张图像的中所述两个取像模位置的数据；
[0102]
计算所述两个取像模的差；
[0103]
若所述两个取像模的差小于阈值，则对所述两个取像模分别移动一个预设的距离，并跳转至所述第一取像步骤；
[0104]
若所述两个取像模的差大于或等于阈值，则通过背景比较的方式，提取移动目标的特征。
[0105]
在一些实施方式中，所述通过背景比较的方式，提取移动目标的特征，包括：
[0106]
获取一个中间模，所述中间模与所述两个取像模相同；
[0107]
对于所述两张图像中的每张图像，执行如下步骤：
[0108]
将所述两个取像模中的第一取像模复制到所述中间模，所述第一取像模为所述两张图像中的第一张图像的取像模；
[0109]
对于所述两张图像中的第二张图像，执行如下步骤：
[0110]
将所述第一取像模置于所述第二张图像的预设位置；
[0111]
第二取像步骤：获取所述第二张图像的预设位置的数据；
[0112]
计算所述第一取像模与所述中间模的差；
[0113]
若所述第一取像模与所述中间模的差小于阈值，则将所述中间模作为所述移动目标的特征；
[0114]
若第一取像模与所述中间模的差大于或等于阈值，则将所述第一取像模移动一个预设距离，并跳转至所述第二取像步骤。
[0115]
示例性地，对于移动目标特征的提取，是实现识别判断碰撞预警的前提。
[0116]
在一种应用场景中，如图2所示，图中第一张图像201与第二张图像202分别为同一组的图像，然后获取两个相同的取像模，从两个图像的相同位置，取出两个相同的图像块，分别是第一图像块203和第二图像块204，如果第一图像块203和第二图像块204为背景图像，则可以通过比对的方式比对，例如两个图像的数据做减法后，取其绝对值，如果该值较小，则说明两个图像块具有高度的相似性。那么就按照图2所示的箭头指示的流程将取像模移动一个预定的距离。如果两个图像块的差的绝对值较大，则说明两个图像块中有一个是包含有移动目标的特征(如图中左下图像中粗线框住的部分)。
[0117]
例如图2中第一像素202就是背景像素的一部分，而第二像素206的像素就是移动目标像素的一部分，如果当取像模移动到包括有移动目标的位置时，可以看出，两个图像块的差的绝对值比较大，对两个图像块进行背景比较就可以获得移动目标的图像块，这个移动目标的图像块就是移动目标的特征。
[0118]
如图3所示，在一种应用场景中，一种背景比较方式为，将第一个图像的取像模的数据复制到中间模302中，然后，以第一个图像的取像模对第二个图像进行取图像块，如果取到与中间模302相似的图像块，说明中间模302中的图像块为提取到的移动目标的特征，
如果遍历整个第二图像后，找不到与中间模302相似的图像块，则说明第二个图像的取像模为移动目标的特征。当然，一般为了进行进一步的确认，一般在遍历第一个图像未获得移动目标特征后，通常是将第二图像的取像模复制到中间模302中，然后再遍历第一个图像，通常会找到一个与中间模302一样的图像块，如果找不到，则说明步骤101或者步骤102中间存在处理上的错误。
[0119]
在步骤104中，根据所述两组图像中的最新图像以及所述移动目标特征，确定移动目标是否存在与电力线碰撞的隐患。
[0120]
在一些实施方式中，步骤104包括：
[0121]
对于所述两组图像中的每组图像，执行如下步骤：
[0122]
将所述最新图像输入至电力线识别模型，提取电力线的特征，所述电力线识别模型为经过训练的图像识别模型；
[0123]
在所述最新图像中，根据所述电力线的特征以及所述移动目标的特征，确定所述移动目标与所述电力线的距离；
[0124]
若根据所述两组图像确定的所述移动目标与所述电力线的距离均小于阈值，则移动目标存在碰撞隐患。
[0125]
在一些实施方式中，所述在所述最新图像中，根据所述电力线的特征以及所述移动目标的特征，确定所述移动目标与所述电力线的距离，包括：
[0126]
根据所述电力线的特征以及所述移动目标的特征，在所述最新图像中构建所述电力线的标识以及所述移动目标的标识，所述电力线的标识为包围所述电力线的框，所述移动目标的标识为包围所述移动目标的框；
[0127]
计算所述电力线的标识与所述移动目标的标识之间的最小像素距离，作为所述移动目标与所述电力线的距离，所述最小像素距离通过计算所述电力线的标识与所述移动目标的标识之间最短连线所经过的像素数量确定。
[0128]
示例性地，在获取到移动目标的特征后，还需要获取电力线的特征。电力线的特征，一种简单易行的方式为通过图像识别模型，输出电力线特征的图像块。例如，通过opencv可以识别出电力线的特征，并在最新的一张图像中予以框出电力线所在的区域。
[0129]
同样的，对于获取的移动目标的图像特征，可以通过在最新图像中框出，标识出来。如图4所示，最新的图像401中，图像块402对应移动目标的特征，图像块403对应电力线的特征，通过找到两个块的最短连线，并根据最短连线所经过的像素数量，就可以获知电力线与移动目标的距离(图4中经过了四个像素)。注意，这个距离代表电力线与移动目标在视角方向的距离，比如前述所说的南向视角。如果两个方向的视角距离均小于阈值，则说明存在碰撞的风险。
[0130]
本发明移动目标与电力线碰撞预警方法实施方式，其首先获取电力防护区的两组图像，两组图像来自不同的视角，然后将图像进行模式化处理，以提高特征提取的能力降低数据处理的负担，然后将图像输入到识别模型中，提取移动目标的特征，然后根据移动目标的特征以及电力线的特征，确定移动目标是否与电力线存在安全隐患。上述处理方法，基于移动目标分析，获取移动目标特征，然后根据移动目标特征以及电力线的特征，在图像中分析二者之间的距离，最终给出碰撞隐患的结论，本发明方法基于移动目标提取特征，无需大量的训练样本，也无需繁琐的训练步骤，通过图像分析出碰撞隐患，硬件技术代价小。
[0131]
应理解，上述实施方式中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施方式的实施过程构成任何限定。
[0132]
以下为本发明的装置实施方式，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施方式。
[0133]
图5是本发明实施方式提供的移动目标与电力线碰撞预警装置功能框图，参照图5，移动目标与电力线碰撞预警装置5包括：图像获取模块501、图像处理模块502、移动目标提取模块503以及碰撞预警模块504。
[0134]
图像获取模块501，用于获取电力防护区的两组图像，所述两组图像分别由两个不同的视角产生，每组图像至少包括两张包含有电力线防护区的图像；
[0135]
图像处理模块502，用于将所述两组图像进行模式化处理，所述模式化处理用于对所述两组图像中的每张图像调整到预定格式；
[0136]
移动目标提取模块503，用于通过将所述两组图像分别输入到识别模型，识别移动目标特征；
[0137]
以及，
[0138]
碰撞预警模块504，用于根据所述两组图像中的最新图像以及所述移动目标特征，确定移动目标是否存在与电力线碰撞的隐患。
[0139]
图6是本发明实施方式提供的终端的功能框图。如图6所示，该实施方式的终端6包括：处理器600和存储器601，所述存储器601中存储有可在所述处理器600上运行的计算机程序602。所述处理器600执行所述计算机程序602时实现上述各个移动目标与电力线碰撞预警方法及实施方式中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤104。
[0140]
示例性的，所述计算机程序602可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器601中，并由所述处理器600执行，以完成本发明。
[0141]
所述终端6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端6可包括，但不仅限于，处理器600、存储器601。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端6的示例，并不构成对终端6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0142]
所称处理器600可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0143]
所述存储器601可以是所述终端6的内部存储单元，例如终端6的硬盘或内存。所述存储器601也可以是所述终端6的外部存储设备，例如所述终端6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器601还可以既包括所述终端6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器601用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储器601还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0144]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施方式中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施方式中的对应过程，在此不再赘述。
[0145]
在上述实施方式中，对各个实施方式的描述都各有侧重，某个实施方式中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施方式的相关描述。
[0146]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施方式描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0147]
在本发明所提供的实施方式中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施方式仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0148]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
[0149]
另外，在本发明各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0150]
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施方式方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个移动目标与电力线碰撞预警方法及移动目标与电力线碰撞预警装置实施方式的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法
管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
[0151]
以上所述实施方式仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施方式对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施方式技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
技术特征：1.一种移动目标与电力线碰撞预警方法，其特征在于，包括：获取电力防护区的两组图像，所述两组图像分别由两个不同的视角产生，每组图像至少包括两张包含有电力线防护区的图像；将所述两组图像进行模式化处理，所述模式化处理用于对所述两组图像中的每张图像调整到预定格式；通过将所述两组图像分别输入到识别模型，识别移动目标特征；根据所述两组图像中的最新图像以及所述移动目标特征，确定移动目标是否存在与电力线碰撞的隐患。2.根据权利要求1所述的移动目标与电力线碰撞预警方法，其特征在于，所述将所述两组图像进行模式化处理，包括：对于所述每张图像，执行如下步骤：根据预设规范调整图像的尺寸及分辨率，所述预设规范用于表征图像的预定格式；对图像进行去色，形成灰度图像；获取灰度图像的最亮点和最暗点；根据所述预设规范，对灰度图像调整亮度曲线，以使得所述最亮点以及所述最暗点对应所述预设规范的预设值。3.根据权利要求2所述的移动目标与电力线碰撞预警方法，其特征在于，所述预设规范的预设值包括：最亮设定以及最暗设定，所述根据所述预设规范，对灰度图像调整亮度曲线，以使得所述最亮点以及所述最暗点对应所述预设规范的预设值，包括：计算所述最暗点与所述最暗设定的差，作为最暗差；计算所述最亮点与所述最暗点的差，以及，计算所述最亮设定与所述最暗设定的差；对于所述灰度图像的每个像素点，根据第一公式进行调整，所述第一公式为：式中，po为调整后的像素点，pin为调整前的像素点，δact为所述最亮点与所述最暗点的差，δset为所述最亮设定与所述最暗设定的差，δdark为最暗差。4.根据权利要求1所述的移动目标与电力线碰撞预警方法，其特征在于，所述识别模型识别移动目标特征时，执行如下步骤：获取两个相同的取像模，取像模为一个具有多行多列的矩阵；将两个取像模分别置于两张图像中相同的位置；第一取像步骤：通过所述两个取像模，获取两张图像的中所述两个取像模位置的数据；计算所述两个取像模的差；若所述两个取像模的差小于阈值，则对所述两个取像模分别移动一个预设的距离，并跳转至所述第一取像步骤；若所述两个取像模的差大于或等于阈值，则通过背景比较的方式，提取移动目标的特征。5.根据权利要求4所述的移动目标与电力线碰撞预警方法，其特征在于，所述通过背景比较的方式，提取移动目标的特征，包括：获取一个中间模，所述中间模与所述两个取像模相同；
对于所述两张图像中的每张图像，执行如下步骤：将所述两个取像模中的第一取像模复制到所述中间模，所述第一取像模为所述两张图像中的第一张图像的取像模；对于所述两张图像中的第二张图像，执行如下步骤：将所述第一取像模置于所述第二张图像的预设位置；第二取像步骤：获取所述第二张图像的预设位置的数据；计算所述第一取像模与所述中间模的差；若所述第一取像模与所述中间模的差小于阈值，则将所述中间模作为所述移动目标的特征；若第一取像模与所述中间模的差大于或等于阈值，则将所述第一取像模移动一个预设距离，并跳转至所述第二取像步骤。6.根据权利要求1-5任一项所述的移动目标与电力线碰撞预警方法，其特征在于，所述根据所述两组图像中的最新图像以及所述移动目标特征，确定移动目标是否存在与电力线碰撞的隐患，包括：对于所述两组图像中的每组图像，执行如下步骤：将所述最新图像输入至电力线识别模型，提取电力线的特征，所述电力线识别模型为经过训练的图像识别模型；在所述最新图像中，根据所述电力线的特征以及所述移动目标的特征，确定所述移动目标与所述电力线的距离；若根据所述两组图像确定的所述移动目标与所述电力线的距离均小于阈值，则移动目标存在碰撞隐患。7.根据权利要求6所述的移动目标与电力线碰撞预警方法，其特征在于，所述在所述最新图像中，根据所述电力线的特征以及所述移动目标的特征，确定所述移动目标与所述电力线的距离，包括：根据所述电力线的特征以及所述移动目标的特征，在所述最新图像中构建所述电力线的标识以及所述移动目标的标识，所述电力线的标识为包围所述电力线的框，所述移动目标的标识为包围所述移动目标的框；计算所述电力线的标识与所述移动目标的标识之间的最小像素距离，作为所述移动目标与所述电力线的距离，所述最小像素距离通过计算所述电力线的标识与所述移动目标的标识之间最短连线所经过的像素数量确定。8.一种移动目标与电力线碰撞预警装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取电力防护区的两组图像，所述两组图像分别由两个不同的视角产生，每组图像至少包括两张包含有电力线防护区的图像；图像处理模块，用于将所述两组图像进行模式化处理，所述模式化处理用于对所述两组图像中的每张图像调整到预定格式；移动目标提取模块，用于通过将所述两组图像分别输入到识别模型，识别移动目标特征；以及，碰撞预警模块，用于根据所述两组图像中的最新图像以及所述移动目标特征，确定移
动目标是否存在与电力线碰撞的隐患。9.一种终端，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
技术总结本发明涉及电力线保护技术领域，尤其涉及一种移动目标与电力线碰撞预警方法、装置、终端及存储介质，本发明方法首先首先获取电力防护区的两组图像，两组图像来自不同的视角，然后将图像进行模式化处理，以提高特征提取的能力降低数据处理的负担，然后将图像输入到识别模型中，提取移动目标的特征，然后根据移动目标的特征以及电力线的特征，确定移动目标是否与电力线存在安全隐患。上述处理方法，基于移动目标分析，获取移动目标特征，然后根据移动目标特征以及电力线的特征，在图像中分析二者之间的距离，最终给出碰撞隐患的结论，本发明方法基于移动目标提取特征，无需大量的训练样本，也无需繁琐的训练步骤，通过图像分析出碰撞隐患，硬件技术代价小。硬件技术代价小。硬件技术代价小。
技术研发人员：李宁 程旭 王晓瀛 李健 何明亮 高冰 何义良 张杰 姜昂 李刚 丁立坤 吴国强 相晓琳 郭超 魏朋
受保护的技术使用者：国家电网有限公司
技术研发日：2022.03.30
技术公布日：2022/7/5
