圖像和視頻分析在電力設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用

金杰

摘要：本文主要介紹一種關(guān)于圖像與視頻分析的電力設(shè)備智能監(jiān)控系統(tǒng)，其主要是將CCD攝像機拍攝的圖像或視頻資料借助網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器，并借助邊緣檢測、特征提取以及目標(biāo)最終等多個處理、識別方式自動識別出具體的安全隱患，希望可以借助本文為相關(guān)從業(yè)者提供一定幫助。

關(guān)鍵詞：圖像和視頻;電力設(shè)備;監(jiān)控系統(tǒng);應(yīng)用

0.引言

隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，電力系統(tǒng)規(guī)模不斷擴大，人們對電力系統(tǒng)的依賴性和安全性要求逐漸增強。電力行業(yè)屬于我國支撐性的產(chǎn)業(yè)，在穩(wěn)定、安全方面的要求較高，這也是推動我國國民經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)前提。在我國電網(wǎng)運行過程中，因為線路復(fù)雜，可能會遭受環(huán)境、人為等因素影響，從而導(dǎo)致安全風(fēng)險的存在。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要是以人為的方式進(jìn)行監(jiān)督管理，但是人為一直觀看監(jiān)控不僅會形成視覺疲勞，導(dǎo)致注意力下降從而無法及時發(fā)現(xiàn)安全隱患，同時人力資源成本較高，整體效益較差。對此，探討圖像和視頻分析在電力設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用具備顯著實際意義。

1.智能化監(jiān)控平臺

電力設(shè)備的監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要涉及到線路側(cè)、變電站、監(jiān)控系統(tǒng)以及智能控制終端。其中鐵塔上的攝像頭可以通過太陽能進(jìn)行供電，所采集的數(shù)據(jù)借助網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆绞缴蟼鞯街悄鼙O(jiān)控終端上進(jìn)行分析處理[1]。當(dāng)前比較常用的電力設(shè)備主要普遍是安裝在輸電線路的鐵塔上，以可變焦的云臺攝像機為主，對輸電線路、桿塔以及線路及周邊區(qū)域?qū)嵭腥轿坏谋O(jiān)督控制。假設(shè)在鐵塔上的攝像機借助太陽能的方式充電，并拍攝圖片或視頻之后借助無線網(wǎng)、Internet網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)胶蠖说闹悄芸刂平K端，在智能控制終端上對所獲取的視頻或圖片進(jìn)行預(yù)處理[2]。應(yīng)用太陽能供電或無限網(wǎng)絡(luò)的方式傳輸數(shù)據(jù)，促使系統(tǒng)的安裝更容易落實，同時具備更突出的擴充性。智能終端的處理系統(tǒng)對于圖片與視頻處理之后如果存在異常則及時報警并提示值班人員核查。

2.監(jiān)控系統(tǒng)運行算法

近年來，隨著國家基礎(chǔ)建設(shè)的深入開展，電力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)密度和地理分布的廣度得到了迅猛的提升。目前關(guān)于圖像和視頻分析在電力設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)中，關(guān)于報警監(jiān)測的計算方式主要涉及到人侵檢測、線路舞動檢測以及異物檢測等方面[3]。應(yīng)用基礎(chǔ)視頻目標(biāo)的跟蹤方式進(jìn)行處理，對安全距離進(jìn)行動態(tài)化監(jiān)測，應(yīng)用靜態(tài)圖片的分析處理方式，和靜態(tài)圖片相比而言，應(yīng)用視頻分析的方式可以更好的獲得物體的動態(tài)化運動信息，但是因為視頻傳輸時所涉及到的數(shù)據(jù)量比較大，所以靜態(tài)圖片的傳輸方式可以更好的減少數(shù)據(jù)資源的消耗。按照處理方式的不同在具體的檢測算法方面并不相同。對于基于視頻的檢測方式主要涉及到入侵、異物以及線路舞動三個方面的檢測技術(shù)，而基于圖片的檢測方式主要涉及到安全距離、鐵塔傾斜、覆冰、弧垂等方面。

2.1 動態(tài)視頻檢測技術(shù)

基于動態(tài)視頻的檢測算法主要是應(yīng)用目標(biāo)跟蹤的計算方式，判斷是否存在運動物體和跟蹤物體的運動軌跡，從而實現(xiàn)異常現(xiàn)象的判斷。在目標(biāo)跟蹤方面主要劃分為三個步驟，第一步是背景的建模，應(yīng)用混合高斯模型處理方式，為每一個像素點制定具體自適應(yīng)的混合高斯模型，并對每一個像素點進(jìn)行定義，以隨機變量的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。加入均值向量、協(xié)方差矩陣進(jìn)行計算+，。第二步是前景提取，對每一個新的像素將像素值和背景模型的前一個高斯分布進(jìn)行匹配，在匹配成功后判定為背景，否則判定為前景。之后對前景的像素點實行連通域的分析處理，過濾小的連通域并獲得前景運動的目標(biāo)。第三步是目標(biāo)跟蹤。對連續(xù)性的幀數(shù)處理方式，實現(xiàn)前景物體的跟蹤，并按照跟蹤物體的具體大小、形狀應(yīng)用特征輪廓分析、特征點分析的方式實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。

在檢測過程中的具體實施方面，對于入侵的檢測檢測目標(biāo)要求普遍比較大，所以都是以輪廓跟蹤的方式為主。對于所獲取的前景像素實行連通域的分析，在設(shè)置相應(yīng)閾值的同時，過濾掉比較小的連通域，這樣的處理方式能夠去除掉比較多的噪音干擾以及小動物的影響，并有效的降低誤報警問題。對于異物的檢測，需要確保運動目標(biāo)在導(dǎo)線區(qū)域內(nèi)，并停留在導(dǎo)線區(qū)域中時，可以判斷物體懸掛子在導(dǎo)線上并報警。對于線路舞動的問題，為了有效的減少計算量，可以在線路相對更容易出現(xiàn)舞動的中間部位進(jìn)行目標(biāo)跟蹤處理，計算出具體的舞動幅度，同時以最大值、閾值的比值作為報警依據(jù)。

2.2 靜態(tài)圖片檢測技術(shù)

首先，安全距離的檢測。安全距離的檢測主要是使用檢測線路或周邊樹木是否過多接近線路與鐵塔為主。應(yīng)用HOG特征分析方式以及SVM分類模式進(jìn)行檢測，正樣本則是以大量的樹木圖片為主，負(fù)樣本則是以隨機截取的未含有樹木的背景圖片為主[5]。在分析之前需要先對圖像實行g(shù)amma/colour歸一化處理，對其中部分光照影響進(jìn)行處理，計算沒一個點位的梯度幅值與方向。將圖像劃分為相同大小的block，不同block再繼續(xù)劃分為多個cells，不同cell內(nèi)部統(tǒng)計賦值甲醛的梯度方向直方圖，以block作為單位，將block的行進(jìn)步長作為邊長的一半，這樣的重疊方式cells因為屬于不同而被歸一化成為不同的特征值，之后將cell的特征進(jìn)行串聯(lián)形成HOG特征向量。借助上述的方式提取出所有正樣本與負(fù)樣本的HOG特征并進(jìn)行訓(xùn)練線性SVM分類。對于一幅等待檢測的圖像設(shè)置一個滑窗，在設(shè)置的監(jiān)測區(qū)域內(nèi)進(jìn)行滑動，提取不同窗口內(nèi)圖像的HOG特征，采用訓(xùn)練好的SVM分類器實現(xiàn)樹木是否存在的判斷。其次，在鐵塔傾斜方面，對于鐵塔傾斜主要是應(yīng)用鐵塔水平方向形心坐標(biāo)的變化量進(jìn)行判斷，形心應(yīng)用邊緣提取之后所獲得的邊緣分布X軸方向進(jìn)行加權(quán)平均處理，考慮鐵塔傾斜問題，鐵塔上部的傾斜程度相對于底部而言要大，此時形心的變量也會更大，所以在考慮時只統(tǒng)計鐵塔的上半部分變化量。實行Canny邊緣提取的過程中，在列方向上統(tǒng)計邊緣點的數(shù)據(jù)量，在獲得邊緣直方圖特征向量，假設(shè)圖像比較大則以數(shù)列的方式進(jìn)行統(tǒng)計分析。最后，在覆冰檢測方面，覆冰與積雪的顏色均屬于白色，可以應(yīng)用顏色的特征實現(xiàn)的對覆冰積雪的檢測，考慮到下雪時地面也屬于白色，所以需要適當(dāng)調(diào)整攝像機的方向，促使線路盡可能以天空為背景，再對圖像實行灰度化處理，采用直方圖均衡化處理，實行二值化，二值化過程中閾值可以借助大量樣本的統(tǒng)計方式獲取，此時可以應(yīng)用自適應(yīng)閾值的選擇方式獲得。二值化之后部分積雪與覆冰的部分像素值為I，其他為0，借助白點數(shù)與總點數(shù)的方式判斷是否存在覆冰。另外，在弧垂檢測方面，弧垂監(jiān)測主要是通過計算導(dǎo)線曲率的方式實現(xiàn)，合理的調(diào)整攝像機的角度，促使線路盡可能以天空為背景，規(guī)避地面上運動物體的干擾影響。檢測的區(qū)域選定為導(dǎo)線中間的部分，對劃定的監(jiān)測區(qū)域?qū)嵭兄狈綀D均衡化處理，對局部的直方圖均衡化促使導(dǎo)線的正確檢出更加容易，之后采用Canny邊緣檢測的處理方式實現(xiàn)連通域分析，過濾掉比較小的連通域，從而實現(xiàn)導(dǎo)線的提出，實現(xiàn)弧垂角度的分析實現(xiàn)風(fēng)險判斷。

3.總結(jié)

綜上所述，借助近些年快速發(fā)展創(chuàng)新的物體識別技術(shù)模式，圖像和視頻分析在電力設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用效果也在不斷的提高。在今后，需要不斷的創(chuàng)新相關(guān)技術(shù)，例如將譜殘差模型應(yīng)用在TI-DMC642平臺上，從而實現(xiàn)計算時間與計算量的減少，同時在后續(xù)的處理當(dāng)中加入閾值化的步驟進(jìn)行優(yōu)化，從而保障整個系統(tǒng)的運行可靠度。在具體的應(yīng)用過程中，還可以應(yīng)用物體檢測技術(shù)，借助便捷式的儀器設(shè)備進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)計，從而確保整體實用性價值。

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