(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 202210762353.X (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 山东信通电子股份有限公司 地址 255088 山东省淄博市高新区柳毅山 路18号 (72)发明人 刘涛　蔡富东　孔志强　 (74)专利代理 机构 北京君慧知识产权代理事务 所(普通合伙) 11716 专利代理师 王彬 (51)Int.Cl. G06T 7/20(2017.01) H04N 5/232(2006.01) H04N 7/18(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种输电线路隐患目标跟踪 方法、 设备及介 质 (57)摘要 本申请公开了一种输电线路隐患目标跟踪 方法、 设备及介质， 方法包括： 云平台从点 云采集 设备获取监测范围的三维点云数据， 以及从监拍 设备获取包含隐患目标的二维图像； 根据三维点 云数据与隐患目标在二维图像中的位置信息， 确 定隐患目标的绝对位置坐标； 绝对位置坐标为三 维坐标； 根据绝对位置坐标与预先存储的监拍设 备的经纬度坐标集合， 确定在预设区域内的多个 目标监拍设备； 将绝对位置坐标 发送至目标监拍 设备， 以便目标监拍设备根据自身的经纬度坐标 与绝对位置坐标， 确定相对于隐患目标的方位水 平角度差， 并根据方位水平角度差， 录制隐患目 标的跟踪视频； 获取目标监拍设备上传的跟踪视 频， 以对隐患目标进行跟踪。 高效地对隐患目标 多角度跟踪。 权利要求书3页 说明书9页 附图3页 CN 115063442 A 2022.09.16 CN 115063442 A 1.一种输电线路隐患目标跟踪方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 云平台从点云采集设备获取监测范围内的三维点云数据， 以及从监拍设备获取包含隐 患目标的二维图像； 根据所述三维点云数据与 所述隐患目标在所述二维图像中的位置信 息， 确定所述隐患 目标的绝对位置坐标； 所述 绝对位置坐标为 三维坐标； 根据所述绝对位置坐标与 预先存储的监拍设备的经纬度坐标集合， 确定在预设区域内 的多个目标监拍设备； 将所述绝对位置坐标发送至所述目标监拍设备， 以便所述目标监拍设备根据自身的所 述经纬度坐标与所述绝对位置坐标， 确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差， 并根据 所述方位水平角度差， 录制所述隐患目标的跟踪视频； 获取所述目标监拍设备 上传的所述跟踪视频， 以对所述隐患目标进行跟踪。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述目标监拍设备上传的所述跟 踪视频， 以对所述隐患目标进行跟踪， 具体包括： 根据所述多个目标监拍设备的数量， 创建窗口分割样式； 根据所述窗口分割样式 中的窗口， 展示所述隐患目标的跟踪视频； 向所述目标监拍设备下发画中画请求， 以获取所述 隐患目标的画中画跟踪视频， 并在 所述窗口展示所述隐患目标的画中画 跟踪视频。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述以便所述目标监拍设备根据自身的所 述经纬度坐标与所述绝对位置坐标， 确定相对于所述隐患目标的方位水平角度差， 具体包 括： 第一目标监拍设备将所述 绝对位置坐标转换为所述隐患目标的经纬度坐标； 计算所述隐患目标的经纬度坐标与自身的所述经纬度坐标之间的距离； 根据所述距离， 确定相对于所述隐患目标的第一初始方位水平角度差； 在多个目标监拍设备的集合中， 确定第二目标监拍设备， 向所述第二目标监拍设备发 送请求， 以获取 所述第二 监拍设备相对于所述隐患目标的第二初始方位水平角度差； 根据所述第二初始方位角度差， 对所述第一初始方位水平角度差进行验证； 若验证通过， 则将所述第 一初始方位水平角度差作为相对于所述隐患目标的方位水平 角度差。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第二初始方位角度差， 对所 述第一初始方位水平角度差进行验证， 具体包括： 根据所述第 一目标监拍设备的经纬度与 所述第二目标监拍设备的经纬度， 确定所述第 一目标监拍设备相对于所述第二 监拍设备的安装角度差； 根据所述安装角度差与所述第 二初始方位角度差， 生成所述第 一目标监拍设备相对于 所述隐患目标的第三初始方位角度差； 判断所述第二初始方位角度差与所述第三初始方位角度差之间的差值是否小于预设 差值阈值； 若是， 则所述第一初始方位水平角度差验证通过； 若否， 则所述第一初始方位水平角度差验证失败。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述绝对位置坐标与 各监拍设备权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115063442 A 2的经纬度坐标， 确定在预设区域内的多个目标监拍设备， 具体包括： 将所述绝对位置坐标转换为所述隐患目标的第一经纬度坐标； 计算所述第一经纬度坐标与所述各监拍设备的第二经纬度坐标之间的距离； 确定与所述第一经纬度坐标之间的距离小于预设距离阈值的第二经纬度坐标； 将小于所述预设距离阈值的第二经纬度坐标 所对应的监拍设备， 作为预选监拍设备； 根据预先存储的隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关系， 获取所述隐患目标的跟踪 时长， 以预测所述预选监拍设备的跟踪时长； 根据所述预选监拍设备的跟踪时长， 确定在预设区域内的多个目标监拍设备。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据预先存储的隐患目标类型与跟踪 时长之间的对应关系， 获取 所述隐患目标的跟踪时长， 具体包括： 获取输电线路的隐患目标类型样本， 并标记所述 隐患目标类型的跟踪时长， 以构建所 述输电线路的隐患目标类型 的样本集； 其中， 所述输电线路的隐患目标类型样本至少包括 以下任意 一项或多 项： 大型施工机械、 杆塔、 塔吊、 吊车、 树木、 建筑物、 猛 禽； 构建初始的深度 学习网络模型， 并根据所述样本集对所述初始的深度 学习网络模型模 型进行训练， 以训练出符合条件的跟踪时长预测网络模型； 通过所述跟踪时长预测网络模型， 确定所述隐患目标类型与跟踪时长之间的对应关 系； 在所述对应关系中， 获取 所述隐患目标的跟踪时长 。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述预选监拍设备的跟踪时长， 确定在预设区域内的多个目标监拍设备， 具体包括： 获取所述预选监拍设备在当前的电池电量； 根据预先构建的电池电量与监拍时长之间的曲线图， 获取所述预选监拍设备的剩余监 拍时长； 将所述剩余 监拍时长大于所述跟踪时长的预选监拍设备， 作为初始目标监拍设备； 获取所述初始目标监拍设备的监拍任务， 若所述初始目标监拍设备在当前时刻具有其 他隐患目标的监拍任务， 则将所述初始目标监拍设备作为所述在预设区域内的多个目标监 拍设备； 若所述初始目标监拍设备在当前时刻具有其他隐患目标的监拍任务， 则根据预设规 则， 判断所述初始目标设备 是否将要跟踪所述隐患目标； 将跟踪所述隐患目标的初始监拍设备， 作为所述在预设区域内的多个目标监拍设备。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述三维点云数据与 所述隐患目 标在所述 二维图像中的位置信息， 确定所述隐患目标的绝对位置坐标， 具体包括： 对所述三维点云数据中的地面数据进行坐标映射， 以获取地面数据与二维图像数据的 空间映射 转换关系； 根据所述空间映射转换关系， 将所述 隐患目标在所述二维图像中的位置信息， 转换为 所述隐患目标的绝对位置坐标。 9.一种输电线路隐患目标跟踪设备， 其特 征在于， 应用于云平台， 包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115063442 A 3