基于視覺辨識(shí)技術(shù)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

王天正　王康寧　李杰　俞華

[摘 要]我國電力系統(tǒng)中已建立了視頻監(jiān)控系統(tǒng)，但是現(xiàn)有的系統(tǒng)不能替代人開展變電站工作現(xiàn)場(chǎng)安全的相關(guān)自動(dòng)檢測(cè)工作。因此，研究了視覺辨識(shí)技術(shù)及其在電力系統(tǒng)視頻監(jiān)控中的應(yīng)用。

[關(guān)鍵詞]視覺辨識(shí) 視頻監(jiān)控 電力系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TM76 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2016）13-0185-01

1.引言

目前，我國電力系統(tǒng)中都已安裝了視頻監(jiān)控?cái)z像頭，而現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)不具備安防生產(chǎn)聯(lián)動(dòng)監(jiān)控的功能。推廣應(yīng)用變電站安全監(jiān)控系統(tǒng)，以自動(dòng)化的科技手段替代人開展變電站工作現(xiàn)場(chǎng)安全的相關(guān)自動(dòng)檢測(cè)工作，是提高變電站運(yùn)行安全保障能力的一個(gè)非常重要的途徑。

2.視覺辨識(shí)技術(shù)

（1）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多媒體識(shí)別技術(shù)

多媒體識(shí)別技術(shù)是通過計(jì)算機(jī)視覺或其他傳感器等多媒體手段檢查對(duì)象的特征，進(jìn)行辨認(rèn)和判斷的一種技術(shù)，核心在于如何尋找對(duì)象的特征并作取樣，提取其唯一性的內(nèi)容，轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息，并基于相關(guān)算法識(shí)別不同的目標(biāo)和對(duì)象。多媒體識(shí)別是多媒體應(yīng)用的一個(gè)新的領(lǐng)域，特別是其與人工智能相交融，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，衍生出圖像文字識(shí)別、視頻分析、生物特征識(shí)別等多種類型。其中視頻分析：使用計(jì)算機(jī)圖像視覺分析技術(shù)，通過將場(chǎng)景中背景和目標(biāo)分離進(jìn)而分析并追蹤在攝像機(jī)場(chǎng)景內(nèi)出現(xiàn)的目標(biāo)。用戶可以根據(jù)的視頻內(nèi)容分析功能，通過在不同攝像機(jī)的場(chǎng)景中預(yù)設(shè)不同的報(bào)警規(guī)則，一旦目標(biāo)在場(chǎng)景中出現(xiàn)了違反預(yù)定義規(guī)則的行為，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)出報(bào)警，監(jiān)控工作站自動(dòng)彈出報(bào)警信息并發(fā)出警示音，用戶可以通過點(diǎn)擊報(bào)警信息，實(shí)現(xiàn)報(bào)警的場(chǎng)景重組并采取相關(guān)措施。

（2）機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，其研究主旨是使用計(jì)算機(jī)模擬人類的學(xué)習(xí)活動(dòng)，它是研究計(jì)算機(jī)識(shí)別現(xiàn)有知識(shí)、獲取新知識(shí)、不斷改善性能和實(shí)現(xiàn)自身完善的方法。這里所說的“機(jī)器”，指的就是計(jì)算機(jī)，電子計(jì)算機(jī)，中子計(jì)算機(jī)、光子計(jì)算機(jī)或神經(jīng)計(jì)算機(jī)等。將機(jī)器學(xué)習(xí)方法區(qū)分為以下六類：

1） 經(jīng)驗(yàn)性歸納學(xué)習(xí)。經(jīng)驗(yàn)性歸納學(xué)習(xí)采用一些數(shù)據(jù)密集的經(jīng)驗(yàn)方法（如版本空間法、ID3法，定律發(fā)現(xiàn)方法）對(duì)例子進(jìn)行歸納學(xué)習(xí)。其例子和學(xué)習(xí)結(jié)果一般都采用屬性、謂詞、關(guān)系等符號(hào)表示。歸納學(xué)習(xí)是由環(huán)境提供某概念的一些實(shí)例或反例，學(xué)習(xí)器通過歸納推理得出該概念的一般描述。

2） 分析學(xué)習(xí)。分析學(xué)習(xí)方法是從一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)實(shí)例出發(fā)，運(yùn)用領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行分析。其主要特征為：推理策略主要是演繹，而非歸納；使用過去的問題求解經(jīng)驗(yàn)（實(shí)例）指導(dǎo)新的問題求解，或產(chǎn)生能更有效地運(yùn)用領(lǐng)域知識(shí)的搜索控制規(guī)則。分析學(xué)習(xí)的目標(biāo)是改善系統(tǒng)的性能，而不是新的概念描述。

3） 類比學(xué)習(xí)。利用二個(gè)不同領(lǐng)域（源域、目標(biāo)域）中的知識(shí)相似性，可以通過類比，從源域的知識(shí)（包括相似的特征和其它性質(zhì)）推導(dǎo)出目標(biāo)域的相應(yīng)知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)。類比學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以使一個(gè)已有的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)檫m應(yīng)于新的領(lǐng)域，來完成原先沒有設(shè)計(jì)的相類似的功能。類比學(xué)習(xí)一般要求先從知識(shí)源（源域）中檢索出可用的知識(shí)，再將其轉(zhuǎn)換成新的形式，用到新的狀況（目標(biāo)域）中去。

4）遺傳算法。遺傳算法模擬生物繁殖的突變、交換和達(dá)爾文的自然選擇（在每一生態(tài)環(huán)境中適者生存）。它把問題可能的解編碼為一個(gè)向量，稱為個(gè)體，向量的每一個(gè)元素稱為基因，并利用目標(biāo)函數(shù)（相應(yīng)于自然選擇標(biāo)準(zhǔn)）對(duì)群體（個(gè)體的集合）中的每一個(gè)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)值（適應(yīng)度）對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇、交換、變異等遺傳操作，從而得到新的群體。

5）聯(lián)接學(xué)習(xí)。典型的聯(lián)接模型實(shí)現(xiàn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其由稱為神經(jīng)元的一些簡(jiǎn)單計(jì)算單元以及單元間的加權(quán)聯(lián)接組成。

6）增強(qiáng)學(xué)習(xí)。增強(qiáng)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)是通過與環(huán)境的試探性交互來確定和優(yōu)化動(dòng)作的選擇，以實(shí)現(xiàn)所謂的序列決策任務(wù)。在這種任務(wù)中，學(xué)習(xí)機(jī)制通過選擇并執(zhí)行動(dòng)作，導(dǎo)致系統(tǒng)狀態(tài)的變化，并有可能得到某種強(qiáng)化信號(hào)（立即回報(bào)），從而實(shí)現(xiàn)與環(huán)境的交互。強(qiáng)化信號(hào)就是對(duì)系統(tǒng)行為的一種標(biāo)量化的獎(jiǎng)懲。系統(tǒng)學(xué)習(xí)的目標(biāo)是尋找一個(gè)合適的動(dòng)作選擇策略，即在任一給定的狀態(tài)下選擇哪種動(dòng)作的方法，使產(chǎn)生的動(dòng)作序列可獲得某種最優(yōu)的結(jié)果（如累計(jì)立即回報(bào)最大）。

（3）視頻行為分析

視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行為分析與理解是計(jì)算機(jī)視覺中一個(gè)重要的研究方向，它希望計(jì)算機(jī)象人一樣可以自動(dòng)地分析理解視頻數(shù)據(jù)，知道場(chǎng)景中是誰，在哪里？發(fā)生了什么？視頻內(nèi)容分析技術(shù)通過對(duì)可視的監(jiān)視攝像機(jī)視頻圖像進(jìn)行分析，并具備對(duì)多種背景的過濾能力，通過建立人類活動(dòng)的模型，借助計(jì)算機(jī)的高速計(jì)算能力使用各種過濾器，排除監(jiān)視場(chǎng)景中非人類的干擾因素，準(zhǔn)確判斷人類在視頻監(jiān)視圖像中的各種活動(dòng)。

3.視頻監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用

（1）高級(jí)視頻移動(dòng)偵測(cè)：在復(fù)雜的天氣環(huán)境中（例如雨雪、大霧、大風(fēng)等）精確地偵測(cè)和識(shí)別單個(gè)物體或多個(gè)物體的運(yùn)動(dòng)情況，包括運(yùn)動(dòng)方向、運(yùn)動(dòng)特征等。可運(yùn)用于變電站一般場(chǎng)景監(jiān)控。

（2）物體追蹤：偵測(cè)到移動(dòng)物體之后，根據(jù)物體的運(yùn)動(dòng)情況自動(dòng)發(fā)送PTZ控制指令，使攝像機(jī)能自動(dòng)跟蹤物體，在物體超出該攝像機(jī)監(jiān)控范圍之后，自動(dòng)通知物體所在區(qū)域的攝像機(jī)繼續(xù)進(jìn)行追蹤。應(yīng)用于變電站重點(diǎn)場(chǎng)所、重點(diǎn)人物、車輛和物體的監(jiān)控。

（3）車輛識(shí)別：識(shí)別車輛的形狀、顏色、車牌號(hào)碼等特征，并反饋給監(jiān)控者?？捎糜谧冸娬景卜篮蛙噹燔囕v監(jiān)控識(shí)別。

（4）遺留、遺棄物品檢測(cè)：當(dāng)一個(gè)物體（如箱子、包裹、車輛、人物等）在敏感區(qū)域停留的時(shí)間過長或超過了預(yù)定義的時(shí)間長度就產(chǎn)生報(bào)警?？捎糜谧冸娬竟ぷ鳜F(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)，如在工作現(xiàn)場(chǎng)有遺留或者遺棄物品，及時(shí)報(bào)警通知監(jiān)控人員進(jìn)行處理。

（5）入侵探測(cè)：可感知設(shè)定區(qū)域內(nèi)突然出現(xiàn)和入侵的物體并及時(shí)報(bào)警?？稍谧冸娬緮z像機(jī)監(jiān)視內(nèi)設(shè)置一定區(qū)域，如該區(qū)域出現(xiàn)和入侵物體，就發(fā)出報(bào)警，通知監(jiān)控人員及時(shí)處理。

（6）物品被盜或移動(dòng)檢測(cè)：當(dāng)監(jiān)控場(chǎng)景中的物體被盜或移動(dòng)，算法將自動(dòng)檢測(cè)這種動(dòng)作，常用于變電站中貴重物品和關(guān)鍵設(shè)備的監(jiān)控。

（7）人體行為分析：在目標(biāo)檢測(cè)分類的基礎(chǔ)上，利用人體的各種行為特征對(duì)其進(jìn)行各種行為的描述和分析，提取那些危險(xiǎn)和有潛在危險(xiǎn)的行為。可用于變電站作業(yè)安全管控，對(duì)作業(yè)人員在工作中誤入其他區(qū)域進(jìn)行報(bào)警，并及時(shí)通知相關(guān)監(jiān)護(hù)人員。

（8）焰火檢測(cè)：根據(jù)發(fā)生火焰過程中煙火表現(xiàn)出的特征進(jìn)行煙火的實(shí)時(shí)檢測(cè)?？稍谧冸娬緮z像機(jī)監(jiān)視內(nèi)設(shè)置警戒區(qū)域，如該區(qū)域有火焰出現(xiàn)并達(dá)到觸發(fā)門限時(shí)，產(chǎn)生告警。

4.總結(jié)

目前，電力系統(tǒng)中存在的視頻監(jiān)控系統(tǒng)依然需要工作人員不間斷地分析監(jiān)視場(chǎng)景內(nèi)的活動(dòng)，不能自動(dòng)的、智能的分析。但隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，對(duì)于電力設(shè)備運(yùn)行安全及人身安全的要求更高。因此，變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)更加自動(dòng)化、智能化成為發(fā)展趨勢(shì)，不僅減輕監(jiān)控人員的工作量，也能夠?qū)Ω黝愂鹿侍崆邦A(yù)警，增強(qiáng)變電站運(yùn)行和維護(hù)的安全性及可靠性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 林逢春，許曉輝，安英海等.變電站安全監(jiān)視中人體檢測(cè)的視覺辨識(shí)研究[J].電工技術(shù)，2015，10：23-25.