【技术实现步骤摘要】
本公开涉及水电厂安全防护，特别涉及一种水电厂安全防护方法及系统。
技术介绍
1、随着数字化和智能化技术的发展，电力生产行业尤其是水电站正在经历一场深刻的变革。现代水电厂不仅需要保证电力生产的高效与稳定，同时还必须保障设备和人员的安全。在这一过程中，消防安全是水电站运行管理过程中至关重要的一个环节。
2、传统的水电厂消防安全监管方法主要依赖于烟雾报警器和温度探测器等硬件设备，这种方式虽然在一定程度上能够提升水电厂的消防安全性，但容易受到环境因素的影响，存在响应速度慢、监测范围有限、误报率较高等问题。特别是在复杂多变的厂区环境中，如高温、高湿、多尘等极端条件下，传统的消防监测手段往往难以达到理想的防护效果。
技术实现思路
1、本公开旨在至少解决现有技术中存在的问题之一，提供一种水电厂安全防护方法及系统。
2、本公开的一个方面，提供了一种水电厂安全防护方法，所述水电厂安全防护方法包括：
3、采集水电厂的厂区监控图像；
4、将所述厂区监控图像输入安全防护云端处理中心；
5、利用所述安全防护云端处理中心，对所述厂区监控图像进行多层次特征提取，得到厂区状态浅层特征图和厂区状态深层特征图；
6、对所述厂区状态深层特征图进行特征选择强化，得到厂区状态增强深层特征图；
7、基于所述厂区状态增强深层特征图和所述厂区状态浅层特征图的显著性联合特征，确定是否探测到火灾；
8、响应于探测到火灾，生成火灾安全防护告
9、可选地，对所述厂区监控图像进行多层次特征提取，得到厂区状态浅层特征图和厂区状态深层特征图，包括：
10、对所述厂区监控图像进行降噪处理，得到降噪后厂区监控图像；
11、将所述降噪后厂区监控图像输入基于金字塔网络的厂区状态特征多尺度提取器，得到所述厂区状态浅层特征图和所述厂区状态深层特征图。
12、可选地，对所述厂区状态深层特征图进行特征选择强化，得到厂区状态增强深层特征图，包括：
13、对所述厂区状态深层特征图进行特征形状重塑，得到厂区状态深层局部特征向量的集合；
14、将所述厂区状态深层局部特征向量的集合输入基于特征能量分布谱的特征序列选择优化模块，得到选择后的厂区状态深层局部特征向量的集合；
15、将所述选择后的厂区状态深层局部特征向量的集合进行特征形状重塑，得到所述厂区状态增强深层特征图。
16、可选地，将所述厂区状态深层局部特征向量的集合输入基于特征能量分布谱的特征序列选择优化模块，得到选择后的厂区状态深层局部特征向量的集合，包括：
17、计算所述厂区状态深层局部特征向量的集合中各个厂区状态深层局部特征向量的特征能量分布谱向量，得到厂区状态深层局部特征能量分布谱向量的集合；
18、计算所述厂区状态深层局部特征能量分布谱向量的集合的按位置均值向量作为能量谱分布中心向量；
19、计算所述能量谱分布中心向量与所述厂区状态深层局部特征能量分布谱向量的集合中的各个厂区状态深层局部特征能量分布谱向量之间的马氏距离作为能量分布谱跨度因子，得到能量分布谱跨度因子的集合；
20、将所述能量分布谱跨度因子的集合中的各个能量分布谱跨度因子与预设阈值进行比较，选择小于所述预设阈值的能量分布谱跨度因子对应的厂区状态深层局部特征向量构成所述选择后的厂区状态深层局部特征向量的集合。
21、可选地，计算所述厂区状态深层局部特征向量的集合中各个厂区状态深层局部特征向量的特征能量分布谱向量，得到厂区状态深层局部特征能量分布谱向量的集合，包括：
22、以逐元素取最大特征值的方式，计算所述厂区状态深层局部特征向量的集合中的第i个厂区状态深层局部特征向量与其他各个厂区状态深层局部特征向量之间的特征分布能量协同表示向量，得到特征分布能量协同表示向量的集合；
23、计算所述特征分布能量协同表示向量的集合中各个特征分布能量协同表示向量的特征分布能量协同因子，得到由多个特征分布能量协同因子组成的所述第i个厂区状态深层局部特征向量的特征能量分布谱向量。
24、可选地，计算所述特征分布能量协同表示向量的集合中各个特征分布能量协同表示向量的特征分布能量协同因子，得到由多个特征分布能量协同因子组成的所述第i个厂区状态深层局部特征向量的特征能量分布谱向量，包括：
25、计算所述特征分布能量协同表示向量的最大特征值和其特征均值的差值的平方、所述特征分布能量协同表示向量的特征方差以及偏置项之间的加权和值，再将所述特征分布能量协同表示向量的特征方差和所述偏置项相加后除以所述加权和值，得到所述特征分布能量协同因子。
26、可选地，基于所述厂区状态增强深层特征图和所述厂区状态浅层特征图的显著性联合特征，确定是否探测到火灾，包括：
27、将所述厂区状态增强深层特征图和所述厂区状态浅层特征图输入基于注意力机制的显著联合感知模块，得到厂区状态多尺度联合感知显著特征图；
28、将所述厂区状态多尺度联合感知显著特征图输入基于分类器的火灾识别模块，得到识别结果，所述识别结果用于表示是否探测到火灾。
29、可选地，将所述厂区状态增强深层特征图和所述厂区状态浅层特征图输入基于注意力机制的显著联合感知模块，得到厂区状态多尺度联合感知显著特征图，包括：
30、对所述厂区状态增强深层特征图和所述厂区状态浅层特征图进行特征形状重塑，得到厂区状态增强深层特征形状重塑矩阵和厂区状态浅层特征形状重塑矩阵；
31、将所述厂区状态增强深层特征形状重塑矩阵和所述厂区状态浅层特征形状重塑矩阵输入特征逐通道交互感知模块，得到深层-浅层依赖关系矩阵和浅层-深层依赖关系矩阵；
32、将所述深层-浅层依赖关系矩阵和所述浅层-深层依赖关系矩阵输入随机失活模块，得到剪枝化深层-浅层依赖关系矩阵和剪枝化浅层-深层依赖关系矩阵；
33、将所述剪枝化深层-浅层依赖关系矩阵与所述厂区状态浅层特征形状重塑矩阵进行矩阵相乘，得到依赖关系优化厂区状态浅层特征矩阵；
34、将所述剪枝化浅层-深层依赖关系矩阵与所述厂区状态增强深层特征形状重塑矩阵进行矩阵相乘，得到依赖关系优化厂区状态增强深层特征矩阵；
35、对所述依赖关系优化厂区状态增强深层特征矩阵和所述依赖关系优化厂区状态浅层特征矩阵进行特征形状重塑，得到优化厂区状态增强深层特征图和优化厂区状态浅层特征图；
36、计算所述优化厂区状态增强深层特征图和所述优化厂区状态浅层特征图的加权和，得到所述厂区状态多尺度联合感知显著特征图。
37、可选地，将所述厂区状态增强深层特征形状重塑矩阵和所述厂区状态浅层特征形状重塑矩阵输入特征逐通道交互感知模块，得到深层-浅层依赖关系矩阵和浅层-深层依赖关系矩阵，包括：
38、将所述厂区状态增强深层特征形状重塑矩本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水电厂安全防护方法，其特征在于，所述水电厂安全防护方法包括：
2.根据权利要求1所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，对所述厂区监控图像进行多层次特征提取，得到厂区状态浅层特征图和厂区状态深层特征图，包括：
3.根据权利要求1所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，对所述厂区状态深层特征图进行特征选择强化，得到厂区状态增强深层特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，将所述厂区状态深层局部特征向量的集合输入基于特征能量分布谱的特征序列选择优化模块，得到选择后的厂区状态深层局部特征向量的集合，包括：
5.根据权利要求4所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，计算所述厂区状态深层局部特征向量的集合中各个厂区状态深层局部特征向量的特征能量分布谱向量，得到厂区状态深层局部特征能量分布谱向量的集合，包括：
6.根据权利要求5所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，计算所述特征分布能量协同表示向量的集合中各个特征分布能量协同表示向量的特征分布能量协同因子，得到由多个特征分布能量协同因子组成的所述第i个
7.根据权利要求1所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，基于所述厂区状态增强深层特征图和所述厂区状态浅层特征图的显著性联合特征，确定是否探测到火灾，包括：
8.根据权利要求7所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，将所述厂区状态增强深层特征图和所述厂区状态浅层特征图输入基于注意力机制的显著联合感知模块，得到厂区状态多尺度联合感知显著特征图，包括：
9.根据权利要求8所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，将所述厂区状态增强深层特征形状重塑矩阵和所述厂区状态浅层特征形状重塑矩阵输入特征逐通道交互感知模块，得到深层-浅层依赖关系矩阵和浅层-深层依赖关系矩阵，包括：
10.一种水电厂安全防护系统，其特征在于，所述水电厂安全防护系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种水电厂安全防护方法，其特征在于，所述水电厂安全防护方法包括：
2.根据权利要求1所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，对所述厂区监控图像进行多层次特征提取，得到厂区状态浅层特征图和厂区状态深层特征图，包括：
3.根据权利要求1所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，对所述厂区状态深层特征图进行特征选择强化，得到厂区状态增强深层特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，将所述厂区状态深层局部特征向量的集合输入基于特征能量分布谱的特征序列选择优化模块，得到选择后的厂区状态深层局部特征向量的集合，包括：
5.根据权利要求4所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，计算所述厂区状态深层局部特征向量的集合中各个厂区状态深层局部特征向量的特征能量分布谱向量，得到厂区状态深层局部特征能量分布谱向量的集合，包括：
6.根据权利要求5所述的水电厂安全防护方法，其特征在于，计算所述特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张显兵，倪艳红，张立康，崔健和，霍向东，林明桥，
申请(专利权)人：北京华能新锐控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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