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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司南昌供电分公司;国家电网有限公司

摘要：本发明涉及变电站运维技术领域，公开了一种基于Wi‑Fi探针的多模态变电站运维管理方法及系统，该方法通过Wi‑Fi探针采集进入信号范围内的移动终端MAC地址；比对移动终端MAC地址实现用户身份与行动轨迹识别；结合Wi‑Fi信道状态信息分析运维人员的活动信息，构建异常行为识别模型，进行异常行为识别；如可疑，通过所在巡查点的摄像设备进行运维场景主动抓拍视频，通过人体姿态估计模型对视频帧图像进行骨骼点检测，进行行为识别，得到结合人体关键部位先验约束条件的异常行为特征。本发明利用Wi‑Fi信号进行身份和行为初步识别，然后再结合视频进行异常行为识别，可减少视频流传输带宽和服务器端实时计算量。

主权项：1.基于Wi-Fi探针的多模态变电站运维管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.在各巡查点设置Wi-Fi探针，通过Wi-Fi探针采集进入信号范围内的移动终端MAC地址；S2.移动终端MAC地址通过RTMP网络协议上传服务器端，服务器端比对移动终端MAC地址和既有变电站准入数据库MAC地址，从而实现用户身份与行动轨迹识别；S3.结合Wi-Fi信道状态信息分析运维人员的活动信息，构建异常行为识别模型，将实时Wi-Fi信道状态信息输入训练好的异常行为识别模型进行异常行为识别；S4.通过初步预估风险预测模型对于异常身份和异常行为风险等级评估，以判断是否可疑，如可疑，通过所在巡查点的摄像设备进行运维场景主动抓拍，并将抓拍的视频推流发送到服务器端；S5.服务器端通过人体姿态估计模型对视频帧图像进行骨骼点检测，进行行为识别，得到结合人体关键部位先验约束条件的异常行为特征；包括：关键点选择：综合摄像环境和参与异常行为的关键点信息，选择关键点；选择K个关键点，以表示第个关键点的位置，j∈1,2,…，K；K为关键点数量，则用表示描述行为的姿态向量；只将姿态向量中的关键点用于特征构建；关键点约束向量：以某个关键点为参考，与之直接连接的关键点有N个，则连接成N条线段，计算每条线段之间的比例关系，用表示约束向量，其中，表示第个关键点和参考点组成的线段和第个关键点与参考点组成的线段之间的比例关系，且，；局部方向矢量：以某关键点为参考点，计算姿态向量P中各关键点相对于参考点的方向，得到关键点的局部方向矢量集合，则，其中，表示第个关键点的局部方向矢量，为参考点的横坐标，为参考点的纵坐标，表示第个关键点的横坐标，表示第个关键点的纵坐标；肢体部件方向特征向量集：在图像经过人体骨骼点检测后能得到一系列的向量，记作，代表所选取参考点的数量编号，是先验的约束条件，是实际的值；将人体行为特征向量表示如下： ；遍历每个参与构建人体行为特征向量的关键点，以该关键点为根节点，与根节点有直接联系的为子节点，构建根-子节点特征向量组，构成最终的人体行为特征向量；S6.结合步骤S2、步骤S3和步骤S5构建多模态异常行为识别模型，根据多模态异常行为识别模型识别结果、采集的移动终端MAC地址信息和抓拍的图像进行联合推演，以进行变电站运维管理；所述多模态异常行为识别模型的判决函数用表示，L为异常行为识别模型的输出，M2为步骤S2的惩罚函数，M3为步骤S3的惩罚函数，M5为步骤S5的惩罚函数，为步骤S2的权重系数，为步骤S3的权重系数，为步骤S5的权重系数，且；所述步骤S2包括：数据清洗：将Wi-Fi探针信息录入到变电站准入数据库，并且Wi-Fi探针自身也带唯一的Wi-Fi探针MAC地址，根据Wi-Fi探针是属于哪个变电站节点，变电站节点对应位置信息，利用位置信息可获取用户的行动轨迹；清洗超出距离范围内的移动终端MAC地址；数据注册：将运维人员的注册信息导入变电站准入数据库，包括姓名、移动终端MAC地址以及允许准入的变电站节点；数据比对：Wi-Fi探针新监测到的移动终端MAC地址通过RTMP网络协议推送到服务器端，服务器端将运维人员的注册信息与Wi-Fi探针采集的移动终端MAC地址进行对比，判断所检测到的人员是否是变电站节点的运维人员，从而实现异常身份识别。

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