(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 202210763585.7 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 国网北京市电力公司 地址 100031 北京市西城区前门西大街 41 号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 刘艳生　李鹤　张童飞　 (74)专利代理 机构 北京中巡通大知识产权代理 有限公司 1 1703 专利代理师 崔来贺 (51)Int.Cl. G08B 17/12(2006.01) G08B 7/06(2006.01) H04N 7/18(2006.01) H04N 19/625(2014.01) (54)发明名称 基于视频压缩编码的烟火识别方法、 装置、 设备及介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于视频压缩编码的烟 火识别方法、 装置、 设备及介质， 本方法在第一时 刻、 第二时刻从变电站的视频监控资源数据中获 取两张相同位置的图像， 分别将两张图像作差， 得到两个图像间像素值差值矩阵； 将两个图像间 像素值差值矩阵分别做DCT 转换处理， 两个DCT系 数矩阵； 将两个DCT系数矩阵分别量化， 得到两个 量化矩阵； 将两个量化矩阵作差， 当差值超过第 一设定阈值的像素块的数量超过第二设定阈值 时判定发生异常。 本发明只需要获取站内视频间 隔一定时间的画面， 对图像画面进行转换计算进 行比较。 算法简单、 实现了快速高效的异常识别。 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 115171328 A 2022.10.11 CN 115171328 A 1.一种基于 视频压缩编码的异常识别方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 在第一时刻从变电站的视频监控资源数据中获取两张相同位置的图像， 分别为第 一图 像和第二图像； 在第二时刻从变电站的视频监控资源数据中获取两张相同位置的图像， 分别为第 三图 像和第四图像； 将所述第一图像和第二图像的像素块做差， 得到第一图像间像素值差值矩阵； 将所述第三图像和第四图像的像素块做差， 得到第二图像间像素值差值矩阵； 将所述第一图像间像素值差值矩阵和第二图像间像素值差值矩阵分别做DCT转换处 理， 得到第一DCT系数矩阵和第二DCT系数矩阵； 将所述第一DCT系数矩阵和第二DCT系数矩阵分别量化， 得到第一量化矩阵和第二量化 矩阵； 将所述第一量化矩阵和第 二量化矩阵作差， 当差值超过第 一设定阈值的像素块的数量 超过第二设定阈值时判定发生异常。 2.根据权利要求1所述的基于视频压缩编码的异常识别方法， 其特征在于， 所述第 一时 刻和第二时刻之间的间隔为5s。 3.根据权利要求1所述的基于视频压缩编码的异常识别方法， 其特征在于， 所述将所述 第一DCT系数矩阵和第二DCT系数矩阵分别量 化的步骤中， 量 化的方法是： 分别将所述第一DCT系数矩阵和第二DCT系数矩阵除以一个常量； 将得到的像素点对应的值四舍五入取整。 4.根据权利要求1所述的基于视频压缩编码的异常识别方法， 其特征在于， 所述第 一图 像、 第二图像、 第三图像和第四图像的尺寸 为1024*768。 5.根据权利要求1所述的基于视频压缩编码的异常识别方法， 其特征在于， 所述将所述 第一图像间像素值差值矩阵和第二图像间像素值差值矩阵分别做DCT转换处理的步骤中， 依据下式进行DCT转换处 理： 上式中， f(i,j)是空间域二维向量元素， i， j＝0,1,2,3 ……N‑1， f(u,v)是变换系数阵 列元素， N是f(i,j)的总数， c(u)、 c(v)是常量。 6.根据权利要求1所述的基于视频压缩编码的异常识别方法， 其特征在于， 所述当差值 超过第一设定阈值的像素块的数量超过第二设定阈值时判定发生异常的步骤之后， 将所述 异常信号发送至后台管理中心。 7.根据权利要求1所述的基于视频压缩编码的异常识别方法， 其特征在于， 所述当差值 超过第一设定阈值的像素块的数量超过第二设定阈值时判定发生异常的步骤之后， 变电站 内进行声光报警。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115171328 A 28.一种基于 视频压缩编码的异常识别装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于在第 一时刻从变电站的视频监控资源数据中获取两张相同位置的 图像， 分别为第一图像和第二图像； 第二获取模块， 用于在第 二时刻从变电站的视频监控资源数据中获取两张相同位置的 图像， 分别为第三图像和第四图像； 第一差值模块， 用于将所述第一图像和第二图像的像素块做差， 得到第一图像间像素 值差值矩阵； 第二差值模块， 用于将所述第三图像和第 四图像的像素块做差， 得到第二图像间像素 值差值矩阵； 第一转换模块， 用于将所述第 一图像间像素值差值矩阵和第 二图像间像素值差值矩阵 分别做DCT转换处 理， 得到第一DCT系数矩阵和第二DCT系数矩阵； 第二转换模块， 用于将所述第一DCT系数矩阵和第二DCT系数矩阵分别量化， 得到第一 量化矩阵和第二 量化矩阵； 第三差值模块， 用于将所述第一量化矩阵和第二量化矩阵作差， 当差值超过第一设定 阈值的像素块的数量超过第二设定阈值时判定发生异常。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器和存储器， 所述处理器用于执行存储器中存 储的计算机程序以实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于视频压缩编码的异常识别 方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有至少一个 指令， 所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任意一项所述的基于视频 压缩编码的异常识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115171328 A 3