具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

对于变电站中线缆安全距离的监控，现阶段技术主要应用于控制无人机检测时对线缆避障。该情景下，仅记录精细模型中各个位置点线缆的高度，通过对比无人机当前位置的高度，从而得到无人机相对线缆的高度。

但是对于进入场地的人、车、动物是无法同无人机一样随身携带高度传感器的。人、车、动物在空间中的位置信息，需要通过外部设备进行实时检测。这就导致了在判断外物在变电站中的位置时，做不到同时保证精确和实时的问题。

因而，本发明提供了一种安全预警方法，图1是本发明实施例提供的一种安全预警方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

S101.对变电站进行第一预设精度的预扫描，以得到预扫描模型；

S102.对所述变电站进行第二预设精度的校正扫描，得到校正扫描模型；并根据所述预扫描模型及所述校正扫描模型得到旋转值和偏移值；其中，所述预扫描的精度高于所述校正扫描的精度；

在一个可选的实施方式中，第一预设精度为1mm，第二预设精度为3mm，使用扫描精度为1mm的设备对变电站场景进行精细扫描，得到预扫描模型，使用扫描精度为3mm的设备对变电站场景进行一次粗扫描，得到校正扫描模型；所述预扫描模型中的线缆非常清晰，而所述校正扫描模型受扫描精度的影响，获得的线缆出现断点和遮盖情况；

此时，将所述校正扫描模型与所述预扫描模型相校正，同时得到旋转值和平移值，得到的所述旋转值和平移值用于后续的计算。

S103.实时对所述变电站进行后续多次的第二预设精度的识别扫描，并根据所述旋转值和平移值对每次识别扫描得到的识别扫描模型进行校正，得到校正识别模型；

在一个可选的实施方式中，使用扫描精度为3mm的设备实时对所述变电站进行后续多次的第二预设精度的识别扫描；例如，所述后续多次为第2、3、4……99次……的识别扫描，并根据上述的旋转值和平移值对每次识别扫描得到的识别扫描模型直接进行校正，得到校正识别模型，具体为，粗扫模型上的点p(x，y，z)根据下述公式变换得到精扫模型P(X，Y，Z)：

其中，(x，y，z)为粗扫模型上的点，(X，Y，Z)为精扫模型上的点，R为所述旋转值，T为所述平移值。

进一步的，每相邻两次识别扫描的间隔时间是相同的，一秒内可实现两次识别扫描；假设所述校正识别模型共有99个；上述的99次识别扫描中，有可能出现人、车、动物等外物，例如第2次识别扫描中出现了一个人，第20次识别扫描中出现了一个人和一个车，第50次识别扫描中出现了一个人和两个车，第99次识别扫描中出现了多个人、多个车和多个动物。该过程中因后续每次的识别扫描都是根据第一次校正得到的旋转值R和平移值T直接进行校正，无需再重新计算旋转值和平移值，节省了操作人员进行校正的时间，加快了校正的速度。

S104.将所述校正识别模型与所述预扫描模型进行差分运算，得到目标物体；计算所述目标物体到所述预扫描模型中线缆的实时距离；

在一个可选的实施方式中，将上述的校正识别模型与预扫描模型进行差分运算以去除变电站中的背景，得到上述的目标物体，例如：人、车、动物等；计算所述目标物体到所述预扫描模型中线缆的实时距离，该线缆非常清晰、精确；而所述目标物体又是实时的。

S105.根据所述实时距离判断是否对所述目标物体进行安全预警。

根据上述得到的实时距离，判断是否对所述目标物体进行安全预警，从而可以使人、车、动物等外物在变电站中出现安全问题前及时预警进行规避。

在一个可选的实施方式中，图2是本发明实施例提供的根据实时距离判断是否对目标物体进行安全预警的流程图；如图2所示，所述S105包括：

S1051.识别所述目标物体的物体类别；

在一个可选的实施方式中，当得到变电站中的目标物体的具体位置后，识别目标物体的类别；例如，识别出是人、车还是动物等。

S1052.获取所述物体类别的安全距离；

在一个可选的实施方式中，获取每类目标物体的安全距离，其中，每类目标物体的安全距离是不同的；特别的，不同物体类型在不同电压等级下的安全距离也不相同。

S1053.对比所述实时距离及所述安全距离，判断是否对所述目标物体进行安全预警。

在一个可选的实施方式中，将每一类目标物体的实时距离与其安全距离进行对比，并且给定的每类安全距离上额外增加50％，得到预警距离。当每一类目标物体的实时距离达到该类的预警距离时发送预警报警，当每一类目标物体的实时距离小于该类的安全距离时发送违规报警。

特别的，当预警较多时，根据每类目标物体的实时距离到安全距离的距离进行排列，从距离最近的预警开始报警；当各个类目标物体的距离比较接近时，按对安全距离需求从大到小进行报警。其中，预警方式包括软件平台信息推送和现场声光报警。违规报警还将在平台上存储相机抓拍画面、相机录像作为留证。

在一个可选的实施方式中，图3是本发明实施例提供的根据预扫描模型及校正扫描模型得到旋转值和平移值的流程图，如图3所示，所述S102包括：

S1021.分别在所述预扫描模型和校正扫描模型中选取相对应的多对关键点；

在一个可选的实施方式中，对于变电站的某个位置，分别在所述预扫描模型和校正扫描模型中选择该位置，在两者各自的坐标下，记为关键点Ppn和Pcn；根据模型状况共选取n个关键点对。

S1022.通过将每对所述关键点匹配使所述校正扫描模型校正并得到所述旋转值和平移值。

在一个可选的实施方式中，将每对所述关键点匹配，即使所述校正扫描模型经过一定的旋转、平移、缩放进行校正，并得到所述旋转值和平移值。

在一个可选的实施方式中，所述在S1022之后，包括：

S1023.提取所述预扫描模型中某个区域校正扫描模型范围及其附近预设距离以内的区域扫描模型；并对所述区域扫描模型进行降采样以及提取降采样后的所述区域扫描模型的外轮廓；

在一个可选的实施方式中，提取所述预扫描模型中某个区域校正扫描模型范围及其附近10m以内的区域扫描模型，以减少后续运算量，并对所述区域扫描模型进行降采样；其中，所述降采样具体为使用10*10*10cm的立方体格栅，计算每个格栅内所有点的重心作为该格栅内降采样的结果，得到降采样后的所述区域扫描模型。并提取降采样后的所述区域扫描模型的外轮廓留作备用。

S1024.根据所述降采样后的所述区域扫描模型的外轮廓对根据预设时间重新对所述某个区域进行第二预设精度的准校正扫描，提取得到的准校正扫描模型的外轮廓进行校正以及更新所述旋转值和平移值。

上述的第二预设精度的校正扫描及识别扫描都是使用同一粗扫描设备进行扫描。相对于进行第一预设精度的扫描的精扫设备，该粗扫设备稳定性较差。比如伴随着一些外界情况，例如，大风天气、自身重力影响、人为误触，该粗扫设备可能会移动；或因为其他现场需求会认为变更所述粗扫设备的位置。基于此，需要定期对所述粗扫设备进行校准。校准的方式为：定期更新旋转值和平移值。

具体的，根据预设时间时间间隔，将提取准校正扫描模型的外轮廓，根据降采样后的所述区域扫描模型的外轮廓对所述准校正扫描模型的外轮廓进行校正并更新旋转值和平移值。其中，在本实施方式中，所述准校正扫描对应在每天早晨6点进行扫描。需要注意的是，相邻两次扫描的时间间隔为准校正扫描的期限，只是本实施方式的一个示例，其只是为了更好的对本实施例进行说明，所以并不能以此作为对本发明的限制。更进一步的，当变电站内草长高了，或者临时有个设备放在变电站中一个星期，则实时的对所述变电站进行准校正扫描，得到准校正扫描模型并将其进行校正更新旋转值和平移值。

在一个可选的实施方式中，所述S1024包括：

S10241.根据预设时间重新对所述某个区域进行第二预设精度的准校正扫描，提取得到准校正扫描模型的外轮廓；

S10242.判断所述准校正扫描模型的外轮廓与所述校正扫描模型的外轮廓的差值是否超过预设阈值；若否，则将所述准校正扫描模型自动校正并将校正后的所述准校正扫描模型的外轮廓降采样，以及与降采样后的所述区域扫描模型的外轮廓进行自动校正；若是，则将所述准校正扫描模型进行人工校正。

在一个可选的实施方式中，所述准校正扫描模型和校正扫描模型可能并不相同，在准校正扫描模型中的某些物体可能发生了变化，如一些设备箱的门被打开，闸刀由断开变为闭合等。在一些点云配准算法中，认为被配准的两个模型应当是想同的，上述变化在传统算法中会引起误差。为了消除这一误差并提升运行速度，在计算时仅提取准校正扫描模型的外轮廓，并对比校正扫描模型的外轮廓，对于位置相差较大的点进行剔除。当被留下的点云相比原始的校正扫描模型的外轮廓小于30％时，则认为无法进行自动校准，需要重新进行人工校准。

图4是本发明实施例提供的一种安全预警装置的结构示意图，如图4所示，该装置包括：

预扫描单元201，用于对变电站进行第一预设精度的预扫描，以得到预扫描模型；

校正扫描单元202，用于对所述变电站进行第二预设精度的校正扫描，得到校正扫描模型；并根据所述预扫描模型及所述校正扫描模型得到旋转值和平移值；其中，所述预扫描的精度高于所述校正扫描的精度；

在一个可选的实施方式中，第一预设精度为1mm，第二预设精度为3mm，使用扫描精度为1mm的设备对变电站场景进行精细扫描，得到预扫描模型，使用扫描精度为3mm的设备对变电站场景进行一次粗扫描，得到校正扫描模型；所述预扫描模型中的线缆非常清晰，而所述校正扫描模型受扫描精度的影响，获得的线缆出现断点和遮盖情况；

此时，将所述校正扫描模型与所述预扫描模型相校正，同时得到旋转值和平移值，得到的所述旋转值和平移值用于后续的计算。

校正识别单元203，用于实时对所述变电站进行后续多次的第二预设精度的识别扫描，并根据所述旋转值和平移值对每次识别扫描得到的识别扫描模型进行校正，得到校正识别模型；

在一个可选的实施方式中，使用扫描精度为3mm的设备实时对所述变电站进行后续多次的第二预设精度的识别扫描；例如，所述后续多次为第2、3、4……99次……的识别扫描，并根据上述的旋转值和平移值对每次识别扫描得到的识别扫描模型直接进行校正，得到校正识别模型，具体为，粗扫模型上的点p(x，y，z)根据下述公式变换得到精扫模型P(X，Y，Z)：

其中，(x，y，z)为粗扫模型上的点，(X，Y，Z)为精扫模型上的点，R为所述旋转值，T为所述平移值。

进一步的，每相邻两次识别扫描的间隔时间是相同的，一秒内可实现两次识别扫描；假设所述校正识别模型共有99个；上述的99次识别扫描中，有可能出现人、车、动物等外物，例如第2次识别扫描中出现了一个人，第20次识别扫描中出现了一个人和一个车，第50次识别扫描中出现了一个人和两个车，第99次识别扫描中出现了多个人、多个车和多个动物。该过程中因后续每次的识别扫描都是根据第一次校正得到的旋转值R和平移值T直接进行校正，无需再重新计算旋转值和平移值，节省了操作人员进行校正的时间，加快了校正的速度。

计算单元204，用于将所述校正识别模型与所述预扫描模型进行差分运算，得到目标物体；计算所述目标物体到所述预扫描模型中线缆的实时距离；

在一个可选的实施方式中，将上述的校正识别模型与预扫描模型进行差分运算以去除变电站中的背景，得到上述的目标物体，例如：人、车、动物等；计算所述目标物体到所述预扫描模型中线缆的实时距离，该线缆非常清晰、精确；而所述目标物体又是实时的。

安全预警单元205，用于根据所述实时距离判断是否对所述目标物体进行安全预警。

根据上述得到的实时距离，判断是否对所述目标物体进行安全预警，从而可以使人、车、动物等外物在变电站中出现安全问题前及时预警进行规避。

在一个可选的实施方式中，图5是本发明实施例提供的安全预警单元的结构示意图，如图5所示，所述安全预警单元205包括：

识别子单元2051，用于识别所述目标物体的物体类别；

在一个可选的实施方式中，当得到变电站中的目标物体的具体位置后，识别目标物体的类别；例如，识别出是人、车还是动物等。

获取子单元2052，用于获取所述物体类别的安全距离；

在一个可选的实施方式中，获取每类目标物体的安全距离，其中，每类目标物体的安全距离是不同的；特别的，不同物体类型在不同电压等级下的安全距离也不相同。

安全预警子单元2053，用于对比所述实时距离及所述安全距离，判断是否对所述目标物体进行安全预警。

在一个可选的实施方式中，将每一类目标物体的实时距离与其安全距离进行对比，并且给定的每类安全距离上额外增加50％，得到预警距离。当每一类目标物体的实时距离达到该类的预警距离时发送预警报警，当每一类目标物体的实时距离小于该类的安全距离时发送违规报警。

特别的，当预警较多时，根据每类目标物体的实时距离到安全距离的距离进行排列，从距离最近的预警开始报警；当各个类目标物体的距离比较接近时，按对安全距离需求从大到小进行报警。其中，预警方式包括软件平台信息推送和现场声光报警。违规报警还将在平台上存储相机抓拍画面、相机录像作为留证。

在一个可选的实施方式中，图6是本发明实施例提供的校正扫描单元的结构示意图，如图6所示，所述校正扫描单元202包括：

选取子单元2021，用于分别在所述预扫描模型和校正扫描模型中选取相对应的多对关键点；

在一个可选的实施方式中，对于变电站的某个位置，分别在所述预扫描模型和校正扫描模型中选择该位置，在两者各自的坐标下，记为关键点Ppn和Pcn；根据模型状况共选取n个关键点对。

匹配子单元2022，用于通过将每对所述关键点匹配使所述校正扫描模型校正并得到所述旋转值和平移值。

在一个可选的实施方式中，将每对所述关键点匹配，即使所述校正扫描模型经过一定的旋转、平移、缩放进行校正，并得到所述旋转值和平移值。

在一个可选的实施方式中，所述校正扫描单元202还包括：

提取子单元2023，用于提取所述预扫描模型中某个区域校正扫描模型范围及其附近预设距离以内的区域扫描模型；并对所述区域扫描模型进行降采样以及提取降采样后的所述区域扫描模型的外轮廓；

在一个可选的实施方式中，提取所述预扫描模型中某个区域校正扫描模型范围及其附近10m以内的区域扫描模型，以减少后续运算量，并对所述区域扫描模型进行降采样；其中，所述降采样具体为使用10*10*10cm的立方体格栅，计算每个格栅内所有点的重心作为该格栅内降采样的结果，得到降采样后的所述区域扫描模型。并提取降采样后的所述区域扫描模型的外轮廓留作备用。

校正子单元2024，用于根据所述降采样后的所述区域扫描模型的外轮廓对根据预设时间重新对所述某个区域进行第二预设精度的准校正扫描，提取得到的准校正扫描模型的外轮廓进行校正以及更新所述旋转值和平移值。

上述的第二预设精度的校正扫描及识别扫描都是使用同一粗扫描设备进行扫描。相对于进行第一预设精度的扫描的精扫设备，该粗扫设备稳定性较差。比如伴随着一些外界情况，例如，大风天气、自身重力影响、人为误触，该粗扫设备可能会移动；或因为其他现场需求会认为变更所述粗扫设备的位置。基于此，需要定期对所述粗扫设备进行校准。校准的方式为：定期更新旋转值和平移值。

具体的，根据预设时间时间间隔，将提取准校正扫描模型的外轮廓，根据降采样后的所述区域扫描模型的外轮廓对所述准校正扫描模型的外轮廓进行校正并更新旋转值和平移值。其中，在本实施方式中，所述准校正扫描对应在每天早晨6点进行扫描。需要注意的是，相邻两次扫描的时间间隔为准校正扫描的期限，只是本实施方式的一个示例，其只是为了更好的对本实施例进行说明，所以并不能以此作为对本发明的限制。更进一步的，当变电站内草长高了，或者临时有个设备放在变电站中一个星期，则实时的对所述变电站进行准校正扫描，得到准校正扫描模型并将其进行校正更新旋转值和平移值。

在一个可选的实施方式中，所述校正子单元2024包括：

根据预设时间重新对所述某个区域进行第二预设精度的准校正扫描，提取得到准校正扫描模型的外轮廓；

判断所述准校正扫描模型的外轮廓与所述校正扫描模型的外轮廓的差值是否超过预设阈值；若否，则将所述准校正扫描模型自动校正并将校正后的所述准校正扫描模型的外轮廓降采样，以及与降采样后的所述区域扫描模型的外轮廓进行自动校正；若是，则将所述准校正扫描模型进行人工校正。

在一个可选的实施方式中，所述准校正扫描模型和校正扫描模型可能并不相同，在准校正扫描模型中的某些物体可能发生了变化，如一些设备箱的门被打开，闸刀由断开变为闭合等。在一些点云配准算法中，认为被配准的两个模型应当是想同的，上述变化在传统算法中会引起误差。为了消除这一误差并提升运行速度，在计算时仅提取准校正扫描模型的外轮廓，并对比校正扫描模型的外轮廓，对于位置相差较大的点进行剔除。当被留下的点云相比原始的校正扫描模型的外轮廓小于30％时，则认为无法进行自动校准，需要重新进行人工校准。

本发明还提供了一种安全预警系统，包括上述的安全预警装置。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的安全预警方法。

上述存储介质中存储有上述软件，该存储介质包括但不限于：光盘、软盘、硬盘、可擦写存储器等。

本发明的有益效果：

本发明提供了一种安全预警方法，通过对变电站进行第一预设精度和第二预设精度的扫描，得到预扫描模型、校正扫描模型和校正识别模型，可以判断人、车、动物等外物在变电站中的位置以保证外物在出现安全问题前及时预警进行规避，做到同时保证精确和实时的问题；以及根据所述预扫描模型及所述校正扫描模型得到旋转值和平移值，在对变电站进行后续多次的第二预设精度的识别扫描，并可根据所述旋转值和平移值对每次识别扫描得到的识别扫描模型直接进行校正，得到校正识别模型，该过程节省了操作人员进行校正的时间，加快了校正的速度。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。