本发明涉及电力电网，尤其涉及一种三维空间感知杆塔电子围栏装置及控制方法。
背景技术：
1、随着智能电网的快速发展，电力杆塔作为电网的重要基础设施，其安全性和稳定性对于电力系统的正常运行至关重要。然而，电力杆塔通常分布在野外或偏远地区，容易受到非法入侵、盗窃、破坏等安全威胁。传统的安全监控手段，如人工巡检、固定摄像头监控等，存在监控盲区大、响应速度慢、误报率高等问题，难以满足现代电网对安全监控的需求。
2、为了提升电力杆塔的安全监控能力，近年来，电子围栏技术被广泛应用于电力杆塔的安全防护中。电子围栏通过在电力杆塔周围设置虚拟或实体的围栏，结合传感器、摄像头等设备，实现对围栏区域内入侵行为的实时监测和报警。然而，传统的电子围栏系统大多基于二维图像进行处理，难以准确感知入侵目标的三维空间信息，如目标的高度、深度、运动轨迹等，导致监控效果有限。
技术实现思路
1、本发明提供了一种三维空间感知杆塔电子围栏装置及控制方法，能够通过红外成像技术、视频分析技术和三维建模技术，实现对电力杆塔周围区域的三维空间感知和监控，提高了电力杆塔的安全监控精度和效率，为电网的安全运行提供了有力保障。
2、第一方面，本发明提供了一种三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制方法，该方法包括：监测电力杆塔周围电子围栏区域的红外图像；对红外图像进行分析，确定电力杆塔周围区域是否存在非法入侵；若存在非法入侵，则提取存在非法入侵的目标区域的视频数据，并对视频数据进行逐帧分析，确定目标区域的视频特征，视频特征包括视频数据中每帧图像的视频特征、连续两帧图像之间的差分特征和累计差分特征；基于目标区域的视频特征，进行目标跟踪，确定目标区域的感知数据，感知数据包括入侵目标的几何数据和轨迹数据；基于目标区域的感知数据，更新电力杆塔的三维空间感知模型，并可视化展示三维空间感知模型。
3、在一种可能的实现方式中，对红外图像进行分析，确定电力杆塔周围区域是否存在非法入侵，包括：对于电力杆塔周围区域中的任一区域，基于该区域的标准图像，进行灰度计算，确定该区域中每个像素点的灰度阈值；标准图像为该区域无入侵状态时的图像；将红外图像转化为灰度图像，并计算灰度图像中每个像素点的灰度值；基于灰度图像中每个像素点的灰度值，以及每个像素点的灰度阈值，进行阈值判断，确定该区域中异常像素点；基于该区域中异常像素点，确定入侵目标所在的图像区块；基于红外图像，以及入侵目标所在的图像区块，进行边缘检测，确定入侵目标的几何数据和位置信息；几何数据包括入侵目标的大小和形状，位置信息用于表征入侵目标的中心与电子围栏之间的相对位置关系；基于入侵目标的几何数据和位置信息，确定该区域是否存在非法入侵。
4、在一种可能的实现方式中，对视频数据进行逐帧分析，确定目标区域的视频特征，包括：对视频数据进行分帧处理，得到多帧视频图像；对每帧视频图像进行特征提取，确定每帧视频图像的全局特征和局部特征；计算多帧视频图像中连续两帧视频图像之间的像素差异，生成多帧差分图像；对多帧差分图像进行特征提取，确定差分特征，差分特征包括全局差分特征和局部差分特征；对多帧差分图像进行累计，得到累计差分图像；对累计差分图像进行特征提取，确定累计差分图像的累计差分特征，累计差分特征包括全局累计特征和局部累计特征；基于每帧视频图像的全局特征和局部特征，差分特征，以及累计差分特征，生成目标区域的视频特征。
5、在一种可能的实现方式中，对每帧视频图像进行特征提取，确定每帧视频图像的全局特征和局部特征，包括：对于任一帧视频图像，计算该帧视频图像的全局特征，全局特征包括视频图像的直方图和颜色矩；直方图用于表征视频图像的灰度图像上各灰度等级出现的概率；颜色矩用于表征视频图像上各颜色的分布情况；遍历该帧视频图像的每个像素点，以每个像素点为中心，以第一阈值数量的像素点为半径，确定每个像素点对应的圆周；将每个像素点对应的圆周上各像素点的亮度与中心像素点的亮度进行比较，确定比较结果；若比较结果满足设定条件，则确定中心像素点为候选点，预设条件为圆周上连续第二阈值数量的像素点的亮度与候选点的亮度之间的差值大于设定亮度差；对于相邻的多个候选点，采用非极大值抑制，删除相邻的多个候选点中处于非极大值的候选点，保留处于极大值的候选点作为关键点，构成关键点组；基于关键点组中的各关键点在该帧视频图像中的位置，计算关键点组的灰度质心；基于关键点组的灰度质心，以及各关键点的位置，确定各关键点的主方向；沿每个关键点的主方向，比较主方向上的各关键点的亮度，确定各关键点的标志位；标志位用于表征关键点沿主方向的亮度变化；基于该帧视频图像上各关键点的位置、亮度、灰度质心和标志位，确定该帧视频图像的局部特征。
6、在一种可能的实现方式中，基于目标区域的视频特征，进行目标跟踪，确定目标区域的感知数据，包括：将目标区域的视频特征，输入预设的目标跟踪模型，得到入侵目标的特征数据，入侵目标的特征数据包括入侵目标的几何数据和入侵目标所在每帧视频图像上的位置信息；基于入侵目标所在每帧视频图像上的位置信息，确定入侵目标在目标区域中的实际位置；基于入侵目标在目标区域中的实际位置，以及每帧图像对应的时间，确定入侵目标的轨迹数据。
7、在一种可能的实现方式中，基于目标区域的视频特征，进行目标跟踪，确定目标区域的感知数据之前，还包括：获取各类入侵物运动过程中的视频图像，以及各类入侵物的几何数据和位置信息；基于各类入侵物运动过程中的视频图像，进行逐帧分析，生成各类入侵物的视频特征；以各类入侵物的视频特征为输入，以各类入侵物的几何数据和位置信息为输出，生成训练样本；基于训练样本进行神经网络训练，得到目标跟踪模型。
8、在一种可能的实现方式中，基于训练样本进行神经网络训练，得到目标跟踪模型，包括：基于训练样本进行神经网络训练，得到初始模型；以初始模型为教师模型，构建与教师模型的模型参数相同的学生模型；基于训练样本中测试集对教师模型进行测试，得到教师模型的第一测试精度；基于第一测试精度，确定测试精度阈值；对学生模型进行知识蒸馏，得到蒸馏后的学生模型；基于训练样本中测试集对蒸馏后的学生模型进行测试，得到第二测试精度；若第二测试精度大于等于测试精度阈值，则重复对学生模型进行知识蒸馏，直至第二测试精度小于测试精度阈值；若第二测试精度小于测试精度阈值，则将当前学生模型知识蒸馏前的学生模型作为目标跟踪模型。
9、在一种可能的实现方式中，基于目标区域的感知数据，更新电力杆塔的三维空间感知模型，包括：基于每帧视频图像上入侵目标的几何数据，进行三维建模，确定入侵目标的三维模型；基于入侵目标的三维模型和入侵目标的轨迹数据，更新电力杆塔的三维空间感知模型，得到各时刻的三维空间感知模型。
10、在一种可能的实现方式中，基于目标区域的视频特征，进行目标跟踪，确定目标区域的感知数据之后，还包括：基于感知数据，进行入侵物判断，确定入侵物信息，入侵物信息包括种类和数量；基于入侵物信息，查询数据库，生成驱赶控制指令；驱赶控制指令用于驱赶入侵物离开目标区域。
11、在一种可能的实现方式中，该方法还包括：获取电力杆塔、电力杆塔上输电设备和电力杆塔上输电线路的红外图像和视频数据；基于红外图像，确定电力杆塔、电力杆塔上输电设备和电力杆塔上输电线路的温度分布情况；基于视频数据，确定电力杆塔、电力杆塔上输电设备和电力杆塔上输电线路的外观信息；外观信息包括是否破损、是否变形和是否存在异物附着；基于温度分布情况和外观信息，进行故障检测，确定电力杆塔、输电设备和输电线路的工作状态。
12、第二方面，本发明实施例提供了一种三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制设备，该控制设备包括：通信模块，用于监测电力杆塔周围电子围栏区域的红外图像；处理模块，用于对红外图像进行分析，确定电力杆塔周围区域是否存在非法入侵；若存在非法入侵，则提取存在非法入侵的目标区域的视频数据，并对视频数据进行逐帧分析，确定目标区域的视频特征，视频特征包括视频数据中每帧图像的视频特征、连续两帧图像之间的差分特征和累计差分特征；基于目标区域的视频特征，进行目标跟踪，确定目标区域的感知数据，感知数据包括入侵目标的几何数据和轨迹数据；基于目标区域的感知数据，更新电力杆塔的三维空间感知模型，并可视化展示三维空间感知模型。
13、第三方面，本发明实施例提供了一种三维空间感知杆塔电子围栏装置，该电子围栏装置包括红外检测设备、摄像设备和控制设备，所述控制设备用于执行如上述第一方面以及第一方面中任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
14、本发明提供一种三维空间感知杆塔电子围栏装置及控制方法，本发明通过红外检测判定是否存在非法入侵，并对入侵区域进行视频分析，得到入侵物的视频特征、差分特征和累计差分特征，综合分析入侵目标的运动特性，实现入侵目标的跟踪，更新三维空间感知模型进行可视化展示。本发明通过红外成像技术、视频分析技术和三维建模技术，实现对电力杆塔周围区域的三维空间感知和监控，提高了电力杆塔的安全监控精度和效率，为电网的安全运行提供了有力保障。
1.一种三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制方法，其特征在于，所述对所述红外图像进行分析，确定电力杆塔周围区域是否存在非法入侵，包括：
3.根据权利要求1所述的三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制方法，其特征在于，所述对所述视频数据进行逐帧分析，确定目标区域的视频特征，包括：
4.根据权利要求3所述的三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制方法，其特征在于，所述对每帧视频图像进行特征提取，确定每帧视频图像的全局特征和局部特征，包括：
5.根据权利要求1所述的三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制方法，其特征在于，所述基于所述目标区域的视频特征，进行目标跟踪，确定目标区域的感知数据，包括：
6.根据权利要求5所述的三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制方法，其特征在于，所述基于所述目标区域的视频特征，进行目标跟踪，确定目标区域的感知数据之前，还包括：
7.根据权利要求5所述的三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制方法，其特征在于，所述基于所述训练样本进行神经网络训练，得到目标跟踪模型，包括：
8.根据权利要求1所述的三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制方法，其特征在于，所述基于所述目标区域的感知数据，更新所述电力杆塔的三维空间感知模型，包括：
9.根据权利要求1所述的三维空间感知杆塔电子围栏装置的控制方法，其特征在于，所述基于所述目标区域的视频特征，进行目标跟踪，确定目标区域的感知数据之后，还包括：
10.一种三维空间感知杆塔电子围栏装置，其特征在于，所述电子围栏装置包括红外检测设备、摄像设备和控制设备，所述控制设备用于执行如权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。
