随着运维自动化技术的发展,智能巡检已成为智能电网建设的关键一环.由于巡检过程趋于智能化无人化,导致巡检设备无专人看护,存在安全管理的缺陷,当人员恶意入侵到巡检设备周围时无法进行有效的预警和防护.为此,本文针对侵入设备范围的人员进行检测与定位问题,对智能巡检场景下的人员感知模型展开研究.利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)构建入侵能量指示指标判断人员是否侵入设备范围,将人员位置信息与无线信道的信道状态信息(Channel State Information,CSI)建立相关映射,设计合理的数据处理方式完成数据的降噪和特征提取,通过随机森林算法,生成位置信息决策树实现入侵人员定位监测.并在真实的电力巡检场景中进行了验证和测试,实验结果表明本模型具有良好的入侵检测效果以及较高的人员定位性能.
智能巡检 信道状态信息 高斯低通滤波 入侵检测 人员定位