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    高壓輸電線視頻智能處理防外力破壞方法

    2015-04-19 01:48:57佘藝翀葉富彬
    四川電力技術(shù) 2015年1期
    關(guān)鍵詞:外力差分報(bào)警

    楊 帆,佘藝翀,葉富彬

    (國(guó)網(wǎng)成都供電公司,四川 成都 610051)

    高壓輸電線視頻智能處理防外力破壞方法

    楊 帆,佘藝翀,葉富彬

    (國(guó)網(wǎng)成都供電公司,四川 成都 610051)

    提出了一種高壓輸電線視頻智能處理防外力破壞方法,這種方法將高清視頻攝像機(jī)和視頻智能處理設(shè)備都安裝在高壓輸電線路的鐵塔上,結(jié)合激光和振動(dòng)傳感器,實(shí)現(xiàn)了對(duì)高壓輸電線路外力破壞事件的實(shí)時(shí)檢測(cè)與智能處理,有效減少外力破壞事件對(duì)輸電線路安全的影響。

    高壓輸電線路;高清視頻;智能處理;外力破壞;線路安全

    0 引 言

    高壓輸電線路是電力系統(tǒng)的重要組成部分,隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,并且由于電力線路所處地理位置和環(huán)境條件的特殊性,除了要遭受惡劣氣候的侵襲外,人為外力破壞引起的線路跳閘及線路被迫停電事故的概率也呈上升趨勢(shì)。當(dāng)前輸電網(wǎng)絡(luò)正在加速發(fā)展,怎樣有效地保障輸電線路的安全生產(chǎn),減少外力破壞事件的發(fā)生,提高輸電系統(tǒng)的智能化水平,成為輸電線路設(shè)計(jì)、運(yùn)檢部門共同關(guān)心并急需解決的問(wèn)題[1]。

    目前行業(yè)內(nèi)廣泛使用的方法是使用攝像機(jī)采集現(xiàn)場(chǎng)的視頻,然后由視頻服務(wù)器將視頻信息通過(guò)無(wú)線或光纖方式傳回后臺(tái)主站進(jìn)行視頻處理和外力破壞識(shí)別[2]。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是后臺(tái)有著充足的運(yùn)算能力,可以高效地完成視頻處理和識(shí)別。但是,這種方法也有著很多顯著的缺點(diǎn),如傳輸數(shù)據(jù)量過(guò)大、通信費(fèi)用高、受通信條件影響較大。

    嵌入式技術(shù)的發(fā)展為解決上述難題提供了條件。通過(guò)應(yīng)用嵌入式技術(shù),可以在塔上完成視頻處理和外力破壞識(shí)別等復(fù)雜的計(jì)算,并保證對(duì)外力破壞行為具有較高的判別精度[3]。

    采用對(duì)高壓輸電線路進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻監(jiān)測(cè),并在前端完成對(duì)視頻圖像的實(shí)時(shí)智能分析,檢測(cè)出在輸電線路附近的大型施工機(jī)械或異常樹(shù)木生長(zhǎng)等事件,并自動(dòng)控制前端設(shè)備完成自動(dòng)錄像或圖片抓拍,將錄像結(jié)果或圖片資料上傳服務(wù)器,根據(jù)外力破壞事件的等級(jí),自動(dòng)完成外力破壞現(xiàn)場(chǎng)的聲光報(bào)警,實(shí)時(shí)將相關(guān)報(bào)警信息發(fā)送到運(yùn)檢人員的手機(jī)終端等上,及時(shí)制止外力破壞事件發(fā)生,可以提高輸電線路的生產(chǎn)安全,減少由外力造成的各種經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。

    1 智能防外力破壞系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

    智能防外力破壞在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由塔上前端設(shè)備和后臺(tái)服務(wù)主站組成。塔上前端設(shè)備主要由智能視頻處理平臺(tái)、視頻圖像采集設(shè)備(球機(jī)、槍機(jī))、探測(cè)傳感器(激光、振動(dòng)、聲音)、通信裝置、電源裝置及告警裝置等組成,如圖1所示。

    塔上前端設(shè)備實(shí)時(shí)采集的視頻信息,當(dāng)有外力破壞發(fā)生時(shí),前端設(shè)備會(huì)在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)出聲光報(bào)警信息,并通過(guò)GPRS/3G/4G/光纖等通信方式將報(bào)警信息和報(bào)警視頻傳回后臺(tái)主站,后臺(tái)主站設(shè)有存儲(chǔ)服務(wù)器,可以存儲(chǔ)前端設(shè)備發(fā)回的視頻信息,以方便運(yùn)維人員隨時(shí)查看。

    視頻采集設(shè)備使用球機(jī)和槍機(jī)。球機(jī)可以完成對(duì)桿塔基座和周圍的監(jiān)測(cè),槍機(jī)安裝在桿塔頂部,對(duì)輸電通道、絕緣子串等進(jìn)行定點(diǎn)監(jiān)測(cè)。球機(jī)和槍機(jī)配合,同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)桿塔周圍和輸電線路通道的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

    系統(tǒng)主要有兩類通信方式:光纖通信和無(wú)線通信。在運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)受限制的地區(qū),系統(tǒng)可以采用WiFi+OPGW通信組網(wǎng)方式完成通信,這種組網(wǎng)通信方式可以解決偏遠(yuǎn)地區(qū)大數(shù)據(jù)量傳輸?shù)碾y題。

    塔上前端設(shè)備電源系統(tǒng)主要有以下3種形式。

    (1)太陽(yáng)能+蓄電池;

    (2)太陽(yáng)能+風(fēng)能+蓄電池;

    (3)地線取電+太陽(yáng)能+蓄電池。

    蓄電池需要采用高性能寬溫電池,以保證在-40 ℃到+85 ℃的環(huán)境溫度下電池能正常工作。在風(fēng)能資源豐富的地方,可以選擇風(fēng)光互補(bǔ)的供電方式完成對(duì)前端設(shè)備的供電。隨著技術(shù)的進(jìn)步,地線取電將成為前端設(shè)備供電的另一可選方案,并可以有效解決太陽(yáng)能供電不穩(wěn)定的問(wèn)題。

    系統(tǒng)還配備移動(dòng)終端管理軟件,可以實(shí)現(xiàn)在手機(jī)等智能移動(dòng)終端設(shè)備上接收?qǐng)?bào)警信息和報(bào)警視頻,方便運(yùn)維人員隨時(shí)隨地接收?qǐng)?bào)警信息和查看實(shí)時(shí)視頻。

    圖1 智能防外力破壞系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

    2 視頻智能防外力破壞的實(shí)現(xiàn)方法

    2.1 視頻智能防外力破壞系統(tǒng)工作流程

    塔上前端設(shè)備觸發(fā)報(bào)警有兩種方式,其一是通過(guò)安裝在塔上的激光傳感器、振動(dòng)傳感器、聲音傳感器觸發(fā),由于這些傳感器功耗小,可以24 h開(kāi)啟;其二通過(guò)分析前端攝像機(jī)的實(shí)時(shí)視頻來(lái)觸發(fā)報(bào)警。這兩種方法可以同時(shí)開(kāi)啟,如在電源不足時(shí),可以暫時(shí)關(guān)閉攝像機(jī)或控制攝像機(jī)處于休眠待機(jī)狀態(tài),在有激光傳感器、振動(dòng)傳感器、聲音傳感器觸發(fā)報(bào)警時(shí)再開(kāi)啟攝像機(jī),這樣處理可以有效節(jié)約用電,保證監(jiān)測(cè)設(shè)備24 h不間斷連續(xù)工作。

    圖2 智能視頻防外力破壞實(shí)現(xiàn)流程

    系統(tǒng)報(bào)警分為低級(jí)別報(bào)警和高級(jí)別報(bào)警。低級(jí)別報(bào)警由激光、振動(dòng)、聲音傳感器觸發(fā);高級(jí)別報(bào)警是在低級(jí)別報(bào)警的基礎(chǔ)上,再經(jīng)視頻分析確認(rèn)有外力破壞行為發(fā)生時(shí),即產(chǎn)生高級(jí)別報(bào)警,實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。

    2.2 防外力破壞智能處理算法

    智能視頻防外力破壞涉及人、車輛、各種大型工程機(jī)械以及山火、煙霧等目標(biāo)的檢測(cè)、跟蹤與識(shí)別。對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行濾波去除噪聲和直方圖增強(qiáng)預(yù)處理。目標(biāo)檢測(cè)采用幀間差分和背景差分相結(jié)合的方法[4]。首先對(duì)視頻序列進(jìn)行幀間差分運(yùn)算。設(shè)ft-1(x,y),ft(x,y),ft+1(x,y)分別為t-1,t,t+1時(shí)刻的視頻圖像,則差分圖像為

    (1)

    式中,F(xiàn)Dt和FDt+1為相鄰幀間差分;fdt為t時(shí)刻的幀間差分圖像。設(shè)定閾值二值化幀間差分圖像可得到二值的fdt。然后對(duì)視頻序列進(jìn)行背景差分運(yùn)算。此法關(guān)鍵是建立背景模型,系統(tǒng)采用混合高斯背景模型[5]。構(gòu)造好背景圖像后,將當(dāng)前幀圖像與背景圖像作差分運(yùn)算。

    bdt(x,y)=|ft(x,y)-Bt(x,y)|

    (2)

    式中,bdt為背景差分圖像;ft為t時(shí)刻的視頻圖像;Bt為t時(shí)刻的背景圖像。設(shè)定閾值二值化背景差分圖像可得到二值的bdt。fdt與bdt的背景像素均設(shè)置成0,目標(biāo)像素均設(shè)置成1,此時(shí)可得目標(biāo)區(qū)域?yàn)?/p>

    O(x,y)=|fdt(x,y)∪bdt(x,y)|

    (3)

    式中,O為二值的目標(biāo)圖像。對(duì)O進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理和連通區(qū)域檢測(cè),消除孤立點(diǎn),填充孔洞,可得到完整的目標(biāo)區(qū)域。

    通過(guò)前邊的處理,可以檢測(cè)到移動(dòng)目標(biāo),接下來(lái)需要對(duì)移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行特征提取。由于顏色直方圖不易受形狀和尺寸變化的影響,所以建立目標(biāo)的直方圖模型用于目標(biāo)跟蹤。假設(shè)跟蹤目標(biāo)在初始化中心為y0、初始化窗寬為S的矩形框內(nèi),目標(biāo)區(qū)域像素總數(shù)為N,HSV顏色空間色調(diào)分量特征值有H個(gè),則目標(biāo)色調(diào)直方圖模型為

    (4)

    式中,xi(i = 0, 1, …, N)為目標(biāo)區(qū)域像素;h(h = 0, 1, …, H - 1)分別取H個(gè)特征值;b(xi)將目標(biāo)的每個(gè)像素映射為特征空間對(duì)應(yīng)值。若b(xi) = h,則δ[b(xi) - h] = 1;否則,δ[b(xi) - h] = 0。歸一化常數(shù)Ch為

    (5)

    假設(shè)當(dāng)前幀和后續(xù)幀中,候選目標(biāo)模型中心位置為y,則候選目標(biāo)模型為

    (6)

    建立目標(biāo)跟蹤模型和候選目標(biāo)模型后,系統(tǒng)采用均值偏移(Meanshift)算法[6-8]實(shí)現(xiàn)目標(biāo)追蹤。定義Bhattacharyya系數(shù)衡量目標(biāo)模型和候選模型的相似度為

    (7)

    對(duì)式(7)進(jìn)行泰勒展開(kāi),得

    (8)

    對(duì)式(8)整理可得

    (9)

    將每幀視頻圖像目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的像素通過(guò)b(x)映射為符合目標(biāo)特征值的概率值。以y0為起點(diǎn)計(jì)算目標(biāo)新位置y,并將y作為下次迭代運(yùn)算的起點(diǎn),把跟蹤窗口移到目標(biāo)新位置處。目標(biāo)新位置計(jì)算式為

    (10)

    式中,xi為各點(diǎn)坐標(biāo)向量;wi為表示對(duì)坐標(biāo)向量貢獻(xiàn)大小的權(quán)重值。

    (11)

    更新目標(biāo)模型和候選模型之間的相似度ρ(p(y),q)。如果ρ(p(y),q) <ρ(p(y0),q),則更新目標(biāo)位置:y= (y0+y)/2。倘若

    (12)

    式中,ε為預(yù)設(shè)閾值;或迭代次數(shù)過(guò)多,則輸出跟蹤窗口并讀取下一幀,重復(fù)上述過(guò)程。否則重新計(jì)算目標(biāo)新位置。以y0為起點(diǎn)沿符合目標(biāo)特征值概率密度估計(jì)較大的方向移動(dòng),直至找到概率密度估計(jì)最大的點(diǎn)并將其作為跟蹤的目標(biāo)區(qū)域中心。重復(fù)上述步驟即可實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。

    3 系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果及分析

    系統(tǒng)可設(shè)定距離導(dǎo)線弧垂最低點(diǎn)一定距離以上為非安全區(qū)域,當(dāng)有大型機(jī)械等外物闖入非安全區(qū)域時(shí),如圖3所示,系統(tǒng)會(huì)在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)出聲光報(bào)警,并同時(shí)向相關(guān)人員的手機(jī)上發(fā)送報(bào)警短信。當(dāng)導(dǎo)線上有飄掛物時(shí),如圖4所示,監(jiān)測(cè)系統(tǒng)只向相關(guān)人員的手機(jī)上發(fā)送報(bào)警短信,對(duì)此類報(bào)警不產(chǎn)生現(xiàn)場(chǎng)的聲光報(bào)警。

    圖3 對(duì)大型機(jī)械的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與報(bào)警

    根據(jù)公司安裝在220 kV高壓輸電線路上的智能防外力破壞監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行測(cè)試結(jié)果,能準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)識(shí)別出工程車輛侵入非安全區(qū)域,報(bào)警準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上,達(dá)到設(shè)計(jì)準(zhǔn)確率大于85%要求。由于系統(tǒng)采用前端設(shè)備實(shí)時(shí)處理視頻數(shù)據(jù)的方式,對(duì)比傳統(tǒng)的傳回后臺(tái)主站處理方式,數(shù)據(jù)流量不到傳統(tǒng)設(shè)備的5%。本智能視頻防外破裝置能夠滿足防外力破壞的實(shí)際工程需要。

    圖4 對(duì)線路上飄掛物的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與報(bào)警

    4 結(jié) 論

    采用前端視頻智能處理與多種傳感器探測(cè)相結(jié)合的方法完成防外力破壞監(jiān)測(cè)。多種靈敏、可靠的傳感器輔助監(jiān)測(cè),彌補(bǔ)了只安裝攝像機(jī)拍攝的監(jiān)控盲點(diǎn),減少對(duì)外力破壞行為的漏報(bào),同時(shí)多種探測(cè)方式的結(jié)合也降低了對(duì)外力破壞行為的誤報(bào)率。本系統(tǒng)采用視頻圖像前置處理的方法可以及時(shí)地啟動(dòng)報(bào)警,阻止外力破壞事件的發(fā)生,大幅度減少外力破壞造成的停電事故以及由此帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。同時(shí),采用在前端設(shè)備上完成視頻數(shù)據(jù)處理的方法,極大地減少了回傳至后臺(tái)的通信數(shù)據(jù)量,有效降低系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用,具有良好的工程應(yīng)用價(jià)值。

    [1] 謝兵, 許金彤. 基于3G網(wǎng)絡(luò)的輸電線路防外力破壞智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究[J]. 華東電力, 2010, 38 (11): 30-31.

    [2] 焦媛媛. 在線視頻監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在高壓輸電線路防外破工作中的技術(shù)實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用效果[J]. 廣東科技, 2012(23): 13-15.

    [3] 劉高, 懿輝. 嵌入式視頻和圖像識(shí)別技術(shù)在架空輸電線路智能監(jiān)控中的應(yīng)用研究[J]. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用, 2013, 22(11): 58-61.

    [4] 秦曉敏. 智能視頻監(jiān)控中目標(biāo)跟蹤的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 電子設(shè)計(jì)工程, 2011, 19(9): 40-42.

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    [8] 康烈. 序列圖像中目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 武漢: 華中科技大學(xué), 2012.

    In order to preventing damage from outside force for high-voltage (HV) transmission line, a novel method using intelligent video processing is proposed, that is, to install high definition (HD) video camera and intelligent video processing device on the towers of HV transmission line, and use laser and vibration sensors as a system so as to achieve the real-time detection and intelligent processing for the damage from outside force, which effectively reduces the negative influence on the safety of transmission line caused by the damage from outside force.

    high-voltage transmission line; high definition video; intelligent processing; damage from outside force; line safety

    TM726.1

    A

    1003-6954(2015)01-0022-03

    2014-09-11)

    楊 帆(1980),大學(xué)本科,工程師,主要從事輸電線路生產(chǎn)技術(shù)管理與研究;

    佘藝翀(1984),男,大學(xué)本科,助理工程師,主要從事輸電線路運(yùn)行維護(hù)技術(shù)管理與研究;

    葉富彬(1982),大學(xué)本科,助理工程師,主要從事輸電線路運(yùn)行維護(hù)技術(shù)管理與研究。

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