泉州地區(qū)輔助系統(tǒng)全遙控刀閘圖像智能糾偏的分析及應(yīng)用

王曉蓉 張俊康 陳太

摘要：闡述了輔助系統(tǒng)全遙控刀閘圖像智能糾偏建設(shè)的必要性和意義，敘述了該系統(tǒng)的實現(xiàn)方式和基本結(jié)構(gòu)，介紹了系統(tǒng)在電力全遙控、一鍵順控聯(lián)動實際運(yùn)行和事故應(yīng)急分析處理應(yīng)用過程中的成效，同時對系統(tǒng)應(yīng)用過程中存在的問題作出改進(jìn)并取得成效，最后指明了系統(tǒng)進(jìn)一步發(fā)展的方向。

關(guān)鍵詞：輔助監(jiān)控;全遙控;一鍵順控;智能糾偏

中圖分類號：TM734 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）11-0065-03

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)日益增長，電力建設(shè)高速發(fā)展，泉州地區(qū)電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)張，變電站輔助綜合監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)趨于完善。對電力設(shè)備運(yùn)行設(shè)備監(jiān)控全覆蓋，尤其針對電網(wǎng)隔離開關(guān)遠(yuǎn)方遙控操作和一鍵順控操作，對攝像機(jī)預(yù)置位提出了更高的要求[1]。本文將介紹泉州地區(qū)輔助系統(tǒng)全遙控刀圖像智能糾偏系統(tǒng)的建設(shè)與應(yīng)用情況，并對系統(tǒng)存在的問題提出改進(jìn)意見，以有效保障電力視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性及可用性。

1 系統(tǒng)建設(shè)的必要性

1.1 預(yù)置位智能的重要性

電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行關(guān)系國計民生，智能化變電站建設(shè)已經(jīng)已經(jīng)初具規(guī)模，福建省變電站輔助監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)備已初步部署，可以監(jiān)視各變電站的電力設(shè)備設(shè)施。全省已有1111座變電站安裝了監(jiān)控攝像機(jī)，1392座變電站安裝了安消防系統(tǒng)，有281座變電站具備全遙控資源（全省35kV以上變電站共有1625座）。全省變電站攝像機(jī)安裝數(shù)量已超過3萬臺，每臺攝像機(jī)平均預(yù)置位為32個，數(shù)量龐大的視頻監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)維工作都是完全靠人工檢測和處理，監(jiān)測難度大，故障處理不及時。運(yùn)維工作量巨大，導(dǎo)致運(yùn)維的成本不斷增加，使得視頻監(jiān)控系統(tǒng)的使用效果大打折扣，嚴(yán)重影響了電網(wǎng)安全保障工作的有效開展。

隨著應(yīng)用深入，必須把視頻系統(tǒng)應(yīng)用到生產(chǎn)運(yùn)行中，實現(xiàn)視頻系統(tǒng)代替人工對變電站電力設(shè)備巡檢、實現(xiàn)視頻系統(tǒng)與變電站安消防設(shè)備報警聯(lián)動、電力一鍵順控智能研判。

1.2 變電站輔助監(jiān)控系統(tǒng)的原有狀況

泉州地區(qū)電網(wǎng)有37多個220 kV變電站，25多個110 kV變電站，7個集控中心，其中僅集控中心是有人值守的，其余都是無人值班站。變電站點多面廣，加之地處福建東南沿海，境內(nèi)山巒起伏，交通十分不便，最遠(yuǎn)的車程需要3小時還多。因此，對攝像機(jī)的運(yùn)維檢修準(zhǔn)確性和時效性都非常差。

變電站遙控、順控操作刀閘均通過變電站輔助監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行查看，最常見的影響是出現(xiàn)在電機(jī)質(zhì)量、滑環(huán)性能及電路的控制。變電站所使用的白光云臺攝像機(jī)重量大，負(fù)載轉(zhuǎn)動時產(chǎn)生慣性也大，這就決定了云臺驅(qū)動電機(jī)扭力要大，而帶動云臺旋轉(zhuǎn)的驅(qū)動電機(jī)在長期工作的情況下，內(nèi)部機(jī)械齒輪的間距及結(jié)構(gòu)件或皮帶傳動裝置的精度會出現(xiàn)機(jī)械磨損、老化等問題，并且長時間調(diào)用預(yù)置位會使誤差累積，造成預(yù)置位偏移原來設(shè)置的位置[2-4]。

攝像機(jī)發(fā)生偏移檢測僅通過人員判斷進(jìn)行。不僅耗時耗力，準(zhǔn)確性和實時性都無法達(dá)到實用化要求，遙控刀閘場景出現(xiàn)偏移時，遙控或順控操作流程無法實現(xiàn)可視化監(jiān)控，對刀閘分合到位情況無法進(jìn)行判斷。需安排人員前往現(xiàn)場進(jìn)行監(jiān)視及預(yù)置位重置，無法第一時間反映現(xiàn)場運(yùn)行情況，容易造成安全事故。

從以上分析可知，有必要再日益擴(kuò)大的泉州地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)一套全遙控刀閘圖像智能糾偏系統(tǒng)，全面分析變電站輔助監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)[5-9]，對監(jiān)控設(shè)備出現(xiàn)的預(yù)置位偏移情況，提供自動糾偏功能，提高電網(wǎng)安全可靠運(yùn)行水平。

2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及功能

2.1 系統(tǒng)概述

本系統(tǒng)通過采集攝像機(jī)預(yù)置位的標(biāo)準(zhǔn)圖像和待檢測圖像，利用圖像分析，實現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)圖像和待檢測圖像的比較，從而實現(xiàn)了預(yù)置位的精確檢測與糾偏功能[6]，該系統(tǒng)方法檢測精度高，可靠性強(qiáng)，受外界環(huán)境影響小，達(dá)到刀閘圖像智能糾偏要求。

2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

該系統(tǒng)需預(yù)先采集并存儲預(yù)置位的標(biāo)準(zhǔn)圖像;之后包括如下步驟：采集待檢測圖像;將采集到的圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行匹配，計算整體偏移量;將整體偏移量與預(yù)先設(shè)置的閾值進(jìn)行比較：若整體偏移量大于預(yù)先設(shè)置的閾值，則根據(jù)整體偏移量控制云臺轉(zhuǎn)動進(jìn)行糾偏;之后返回執(zhí)行所述采集圖像的步驟;若整體偏移量不大于預(yù)先設(shè)置的閾值，則糾偏完成。如圖1所示。

2.3 系統(tǒng)應(yīng)用功能

2.3.1 圖像特征提取和匹配

首先對標(biāo)準(zhǔn)圖像和待檢測圖像，進(jìn)行高級形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算操作，去除圖像上固有的文字信，之后提取圖像的GFTT特征，根據(jù)每個特征點計算特征向量，并利用特征向量進(jìn)行特征匹配。

2.3.2 偏移量計算

設(shè)變電站某攝像機(jī)預(yù)置位處拍攝的標(biāo)準(zhǔn)圖像為f（x，y），實際采集到的待檢測圖像為g（x，y），對圖像進(jìn)行特征提取和匹配，并根據(jù)匹配特征點間的位置關(guān)系獲取圖像g（x，y）到圖像f（x，y）的變換矩陣A，利用變換矩陣A對圖像g（x，y）做變換，獲取變換后圖像s（x，y），即：

s（x，y）=A*f（x，y）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

設(shè)變換后的圖像s（x，y）的中心點坐標(biāo)為centerS=（sx，sy），標(biāo)準(zhǔn)圖像f（x，y）的中心點坐標(biāo)為centerF=（fx，fy），則圖像基于中心點在x和y方向的偏移量分別為：

Xoffset=sx-fx? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

Yoffset=sy-fy? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

2.3.3 預(yù)置位糾偏

設(shè)待檢測圖像相較于標(biāo)準(zhǔn)圖像在x和y方向的偏移量分別為Xoffset和Yoffset，為驗證算法可信度，將攝像機(jī)從預(yù)置位置上下左右分別移動100個像素點，獲取移動后的四張圖像，分別記作top（x，y），bottom（x，y），left（x，y），right（x，y），將這四張圖像分別與待檢測圖像進(jìn)行比較并計算偏移量。理論上這四張圖像與待檢測圖像間的偏移量分別為：Xoffset和Yoffset-100，Xoffset和Yoffset+100，Xoffset-100和Yoffset以及Xoffset+100和Yoffset，使用本文方法同樣計算出這四張圖像與待檢測圖像間的偏移量，同時給定誤差閾值，如果四組驗證圖像中有三組偏移量小于給定的誤差閾值，則認(rèn)為該次檢測可信度較高，可以進(jìn)行校正;否則該次檢測可信度較低，此時會傳輸?shù)较到y(tǒng)并提示預(yù)置位異常。

在完成算法驗證后自動進(jìn)行糾偏，根據(jù)攝像頭配置信息獲取其在x和y方向可選擇的不同的轉(zhuǎn)動速度，其中轉(zhuǎn)動速度的單位為pixel/ms，設(shè)置x和y方向的轉(zhuǎn)動速度分別為Vx和 Vy，本文采用多次移動相機(jī)的方式實現(xiàn)攝像頭預(yù)置位校正，設(shè)定每次轉(zhuǎn)動的時間為t，則x和y方向一次移動后偏移量結(jié)果如下：

Xoffset（new）=Xoffset-Vx*t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

Yoffset（new）=Yoffset-Vy*t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

完成一次x和y方向移動后先利用攝像機(jī)獲取移動后的圖像，再利用算法計算移動后圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像間的x和y方向偏移量，記作Xoffset1和Yoffset1，再將Xoffset1和Yoffset1分別與Xoffset和Yoffset進(jìn)行比較，若Xoffset1的絕對值小于 Xoffset的絕對值且Yoffset1的絕對值小于Yoffset的絕對值，則表明第一次移動為正確移動，繼續(xù)根據(jù)給定的轉(zhuǎn)動速度和時間對攝像機(jī)進(jìn)行移動，直到移動后的圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像間的偏移量小于給定的偏移量閾值，否則根據(jù)新的偏移量結(jié)果進(jìn)行糾偏。

2.3.4 實驗結(jié)果與分析

圖2展示了發(fā)生偏移的刀閘圖像檢測結(jié)果，其中左邊為標(biāo)準(zhǔn)圖像，右邊為待檢測圖像，從圖中可以看出待檢測圖像向上和向左偏移，圖中的藍(lán)色線段以圖像中心點為起點，給出了向上和向左偏移的方向和偏移量，根據(jù)預(yù)設(shè)的相機(jī)轉(zhuǎn)動速度和每次轉(zhuǎn)動的時間對攝像機(jī)進(jìn)行自動糾偏，在糾偏過程中，每次移動后會再計算移動后圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像的偏移量，然后根據(jù)新的偏移量結(jié)果繼續(xù)進(jìn)行移動，直到x和y方向的偏移量結(jié)果均小于5個像素點。

3 系統(tǒng)應(yīng)用成果

因電網(wǎng)的龐大復(fù)雜及建設(shè)工作涉及多個站端廠家原因，泉州地區(qū)全遙控刀閘像智能糾偏系統(tǒng)建設(shè)是漸進(jìn)性、離散性、長期性的，在建設(shè)過程中就取得系統(tǒng)的應(yīng)用和成果的獲得。系統(tǒng)在實際應(yīng)用過程中，取得了良好的實踐成果。

首先在刀閘遠(yuǎn)方遙控分析處理的時效性與正確性。具體表現(xiàn)在：

（1）有效地增強(qiáng)了刀閘監(jiān)控過程偏移檢測的時效性，系統(tǒng)通過后臺服務(wù)器，對全市輔助監(jiān)控系統(tǒng)刀閘場景進(jìn)行監(jiān)控，對出現(xiàn)預(yù)置位偏移的刀閘場景，進(jìn)行預(yù)警處理。

（2）有效地提高了刀閘監(jiān)控場景偏移檢測的準(zhǔn)確性，系統(tǒng)通過機(jī)器視覺技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提高了預(yù)置位偏移檢測的準(zhǔn)確性。系統(tǒng)可對初步診斷的結(jié)果進(jìn)行二次標(biāo)記，有效的提高判斷的準(zhǔn)確性，降低故障誤報率，達(dá)到實用化目標(biāo)。

（3）系統(tǒng)對預(yù)置位偏移實現(xiàn)自動校準(zhǔn)功能，避免人員前往變電站現(xiàn)場進(jìn)行校準(zhǔn)去過程。根據(jù)原有驗收的場景基準(zhǔn)位進(jìn)行人工智能分析，通過智能化、系統(tǒng)信息的全面性和系統(tǒng)的統(tǒng)一坐標(biāo)平臺自動校準(zhǔn)工作，避免由于人為校準(zhǔn)出現(xiàn)的誤操作事件。

4 結(jié)語

本文中用到的方法具有如下特點：

（1）檢測精度高：通過提取圖像的GFTT特征，同時去除圖像上的固有文字特征，能夠有效進(jìn)行特征匹配并計算偏移量，因此具有較高的檢測精度;

（2）糾偏效果好：在預(yù)置位糾偏時，先驗證檢測結(jié)果的可信度，然后通過多次移動進(jìn)行糾偏，提高了系統(tǒng)的可靠性，能夠有效保證糾偏效果;

（3）系統(tǒng)穩(wěn)定性好：不受天氣因素影響，在睛天、陰天、雨天、下雪等天氣情況下，能夠長時間穩(wěn)定可靠工作。

因此本文方法可以廣泛應(yīng)用于變電站刀閘預(yù)置位檢測，具有重要的實際應(yīng)用價值。

參考文獻(xiàn)

[1]吉彬，趙書國.視頻監(jiān)控系統(tǒng)在安防領(lǐng)域中的發(fā)展趨勢[J].艦船防化，20101：39-42.

[2]馬俊明.全方位云臺預(yù)置位的精準(zhǔn)控制[J].電子材料與電子技術(shù)，2008（3）：15-19.

[3]董安國.圖像匹配最大互相關(guān)快速算法[J].浙江萬里學(xué)院學(xué)報，2005，18（4）：13-15.

[4]劉治彬，王述洋.利用單片機(jī)實現(xiàn)對云臺的轉(zhuǎn)動控制[J].林業(yè)勞動安全，2005，18（2）：31-33.

[5]華磊，袁曉輝.一種基于圖像的攝像機(jī)云臺快速定位方法[J].儀器儀表與分析監(jiān)測，2009（3）：15-17.

[6]張游杰，焦榮華.一種基于圖像分析的云臺預(yù)置位控制方法[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2012（10）：57-60.

[7]董美娜，劉笑楠.基于線性回歸的圖像邊緣處理算法的研究[J].電子元器件與信息技術(shù)，2018（7）69-73.

[8]劉治紅，駱云志.智能視頻監(jiān)控技術(shù)及其在安防領(lǐng)域的應(yīng)用[J].兵工自動化，2009，28（4）：75-78.

[9]裴靜，柳娜.人工智能推動安防發(fā)展智能網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)引領(lǐng)前沿—SVAC 2.0技術(shù)助力安防智能網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)新發(fā)展[J].中國安防，2018（3）：68-74.

Quanzhou area Auxiliary System full Remote Control Knife image Intelligent Correction Analysis and Application

WANG Xiao-rong， ZHANG Jun-kang， CHEN Tai

（Guozhou Power Supply Co.， Ltd.， State Grid Fujian Electric Power Co.， Ltd.， Quanzhou Fujian 362000）

Abstract：The necessity and significance of the intelligent remote correction of the auxiliary remote control knife gate image are expounded. The realization mode and basic structure of the system are described. The actual remote control， one-button sequence control and actual operation and accident emergency analysis of the system are introduced. To deal with the effectiveness of the application process， and to improve the problems in the system application process and achieve results， and finally pointed out the direction of further development of the system.

Key words：auxiliary monitoring; full remote control; one-button sequence control; intelligent correction