(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 202211437038.6 (22)申请日 2022.11.17 (71)申请人 广东电网有限责任公司中山供电局 地址 528405 广东省中山市东区博爱六路 68号 (72)发明人 高杨　李华　刘文韬　张春梅　 张宝星　毛焱　王天师　谭莹莹　 刘磊　包达志　魏俊锋　黄国柱　 熊激川　 (74)专利代理 机构 广州海心联合专利代理事务 所(普通合伙) 44295 专利代理师 冼俊鹏 (51)Int.Cl. H04N 19/70(2014.01) H04N 19/63(2014.01)G06F 9/50(2006.01) G06V 20/40(2022.01) (54)发明名称 一种基于边缘计算的视频图像压缩处理设 备 (57)摘要 本发明涉及一种电力视频处理技术， 揭露了 一种基于边缘计算的视频图像压缩处理设备。 本 发明通过智能拍摄 设备对目标作业进行拍摄， 得 到目标作业视频； 得到初始压缩结果； 基于初始 压缩结果得到多张I帧图像， 依次解码得到目标 特征差值曲线； 预处理得到目标预处理结果， 对 所述目标预处理结果进行分析， 并组建目标关键 帧集合， 其中包括多张具有时序特征的图像； 将 多张具有时序特征的图像进行有序组合， 获得目 标作业视频的目标压缩结果。 相较于现有技术， 本发明可对拍摄到的视频进行智能化压缩处理， 在保证重要数据不丢失的基础上， 降低工作人员 处理视频的工作量， 进而提高目标作业的拍摄效 率和准确率。 权利要求书3页 说明书9页 附图6页 CN 115499670 A 2022.12.20 CN 115499670 A 1.一种基于边缘计算的视频图像压缩处理方法， 其特征在于， 所述视频图像压缩处理 方法应用于视频图像压缩处理系统， 所述视频图像压缩处理系统与智能拍摄设备通信连 接， 所述视频图像压缩处 理方法包括： 采集步骤： 通过 所述智能拍摄设备对目标作业进行拍摄， 得到目标作业视频； 压缩步骤： 利用动态图像专家组对所述目标作业视频进行压缩处理， 得到初始压缩结 果； 绘制步骤： 基于所述初始压缩结果得到多张I帧图像， 对所述多张I帧图像依次进行解 码分析， 并根据分析 结果绘制得到目标 特征差值曲线； 提取步骤： 对所述目标特征差值曲线进行预处理得到目标预处理结果， 对所述目标预 处理结果进 行分析， 并根据分析结果组建目标关键帧集合， 其中， 所述目标关键帧集合包括 多张具有时序特 征的图像； 获得步骤： 将所述多张具有时序特征的图像进行有序组合， 获得所述目标作业视频的 目标压缩结果。 2.如权利要求1所述视频图像压缩处 理方法， 其特 征在于， 所述绘制步骤， 包括： 依次提取所述多张I帧图像中的第一I帧图像、 第二I帧图像， 其中， 所述第一I帧图像与 所述第二 I帧图像为相邻帧图像； 对所述第一I帧图像、 所述第二I帧图像依次进行离散余弦变换， 分别得到第一离散余 弦变换系数、 第二离 散余弦变换系数； 基于所述第一离散余弦变换系数计算得到所述第一I帧图像的第一特征值， 基于所述 第二离散余弦变换系数计算得到所述第二 I帧图像的第二特 征值； 对所述第 一特征值、 所述第 二特征值进行相减计算， 得到所述第一I帧图像与所述第二 I帧图像的目标 特征差值； 根据所述目标 特征差值绘制得到所述目标 特征差值曲线。 3.如权利要求2所述视频图像压缩处理方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一离散余弦 变换系数计算得到所述第一I帧图像的第一特征值， 基于所述第二离散余弦变换系 数计算 得到所述第二 I帧图像的第二特 征值， 包括： 提取所述第一离 散余弦变换系数中的第一 直流系数、 第一交流系数； 根据所述第一直流系数、 所述第一交流系数， 计算得到所述第一特征值， 其中， 计算公 式如下： 其中， 是指所述第一特征值， 是指所述第一直流系数， 是指所 述第一交流系数， n是指所述第一I帧图像， 是指所述第一I帧图像的第 个子 块， a是指所述第一直流系数对所述第一特征值的影响因子， b是指所述第一交流系数对所 述第一特 征值的影响因子； 提取所述第二离 散余弦变换系数中的第二 直流系数、 第二交流系数； 根据所述第二直流系数、 所述第二交流系数， 计算得到所述第二特征值， 其中， 计算公 式如下：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115499670 A 2其中， 是指所述第二特征值， 是指所述第二直流系数， 是 指所述第二交流系数， n+1是指所述第二I帧图像， 是指所述第二I帧图像的第 个子块， c是指所述第二直流系数对所述第二特征值的影响因子， d是指所述第二交 流系数对所述第二特 征值的影响因子 。 4.如权利要求3所述视频图像压缩处 理方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据所述第一特征值、 所述第二特征值， 计算得到所述目标特征差值， 其中， 计算公式 如下： 其中， 是指所述目标 特征差值。 5.如权利要求1所述视频图像压缩处 理方法， 其特 征在于， 所述 提取步骤， 包括： 对所述目标 特征差值曲线 进行小波变换， 得到变换处 理结果； 获得预设门限阈值， 并基于所述预设门限阈值对所述变换处理结果进行筛选， 得到变 换处理筛选结果； 对所述变换处 理筛选结果进行小 波反变换， 得到所述目标 预处理结果。 6.如权利要求1所述视频图像压缩处 理方法， 其特 征在于， 还 包括： 获得目标电气元件， 并组建所述目标电气元件的样本集， 其中， 所述样本集包括多个样 本； 利用哈尔特 征分析法对所述多个样本依次进行 特征提取， 组成哈尔特 征集； 获得目标分类器， 并将所述目标压缩结果、 所述哈尔特征集输入所述目标分类器， 得到 目标分类结果， 其中， 所述目标分类结果中包括所述目标电气元件的识别定位数据； 根据所述识别定位数据， 对所述目标压缩结果中的所述目标电气元件进行提取， 并组 成目标提取图像集； 基于所述目标提取图像集， 对所述目标电气元件进行故障诊断分析。 7.如权利要求6所述视频图像压缩处理方法， 其特征在于， 所述获得目标分类器， 并将 所述目标压缩结果、 所述哈尔特 征集输入所述目标分类 器， 得到目标分类结果， 包括： 将所述目标压缩结果中的所述目标电气元件进行 标记， 得到目标 标记结果； 将所述目标压缩结果、 所述哈尔特 征集作为第一训练数据， 训练得到第一分类 器； 获得所述第 一分类器的第 一分类结果， 并将所述第 一分类结果与所述目标标记结果进 行对比， 生成第一对比结果； 基于所述第一对比结果进行 所述第一训练数据的调整， 得到第二训练数据； 根据所述第二训练数据， 训练得到第二分类 器， 继续迭代至得到第N分类 器； 基于所述第一分类器、 所述第二分类器直至所述第N分类器， 叠加得到所述目标分类 器。 8.一种基于边缘计算的视频图像压缩处理系统， 所述视频图像压缩处理系统包括存储 器和处理器， 其特征在于， 所述存储器上存储有视频图像压缩处理程序， 所述视频图像压缩权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115499670 A 3