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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司信息通信分公司

摘要：本发明涉及图像数据处理领域，更具体地，本发明涉及基于视频的全链路监测方法及系统。所述方法包括获取待测灰度图像；对任意待测灰度图像进行特征点提取，获取特征点集合，根据构建的目标特征序列计算目标特征点的时序影响程度；根据预设目标特征点的邻域范围内所有特征点的时序影响程度计算目标特征点的范围影响程度；基于待测灰度图像获得待压缩数据序列，计算待压缩数据序列中样本数据点的压缩必要性，以构建待压缩数据序列的压缩必要性序列；获得优化压缩结果，完成全链路状况智能监测。通过本发明的技术方案，能够有效提升全链路监测系统的视频内设备故障监测效率。

主权项：1.基于视频的全链路监测方法，其特征在于，包括：将电网全链路监控视频按照预设的采样间隔抽取多帧图像，对多帧图像进行灰度化处理得到待测灰度图像，并构建预设周期内的待测灰度图像集；对任意所述待测灰度图像进行特征点提取，获取特征点集合，将所述特征点集合中任意一个特征点作为目标特征点；构建所述目标特征点在所述待测灰度图像集中每张所述待测灰度图像同一位置的目标特征序列；根据所述目标特征序列计算所述目标特征点的时序影响程度，所述时序影响程度满足关系式： 其中，fPx,y表示特征点Px,y的时序影响程度，I表示特征序列中的元素数量，ai表示特征序列中第i个元素的值，li表示与特征序列中第i个元素的值相同的相邻元素的数量；根据预设所述目标特征点的邻域范围内所有特征点的所述时序影响程度计算所述目标特征点的范围影响程度，所述范围影响程度满足关系式： 其中，AEj,r表示第j个特征点集合上的第r个特征点Pj,r的范围影响程度，K表示第j个特征点集合上的第r个特征点Pj,r的邻域内特征点数量，fPj,r表示特征点Pj,r的时序影响程度，fPj,r,k表示特征点Pj,r的邻域内第k个特征点Pj,r,k的时序影响程度；基于所述待测灰度图像获得待压缩数据序列；基于范围影响程度计算所述待压缩数据序列中样本数据点的压缩必要性，以构建所述待压缩数据序列的压缩必要性序列，获取所述压缩必要性包括步骤：获取与所述待压缩数据序列中的样本数据点距离最近的两个特征点的距离值，其中，所述两个特征点分别在所述样本数据点的两侧；获取所述样本数据点的预设时序邻域内多个待压缩数据序列上相同位置的多个数据点；计算样本数据点的压缩必要性，所述压缩必要性满足多项式： 其中，sQm,n表示数据点Qm,n的邻域特征点影响程度，AEm,n,-表示数据点Qm,n左侧距离最近的特征点的范围影响程度，dm,n.-表示待压缩数据序列中数据点Qm,n左侧距离最近的特征点的距离值，AEm,n,+表示数据点Qm,n右侧距离最近的特征点的范围影响程度，dm,n,+表示待压缩数据序列中数据点Qm,n右侧距离最近的特征点的距离值，ENm,n表示数据点Qm,n的压缩必要性，表示数据点Qm,n的预设时序邻域内多个待压缩数据序列上相同位置的数据点的均值，表示数据点Qm,n的预设时序邻域内多个待压缩数据序列上相同位置的数据点的邻域特征点影响程度均值；比较所述压缩必要性和预设的必要性阈值，遍历所述压缩必要性序列，对大于所述必要性阈值的所述压缩必要性进行平滑处理，以获得优化压缩结果，完成全链路状况智能监测。

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