一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于圖像處理領域，公開了一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，包括：霧天等級識別，覆冰/雪識別，導線舞動識別，周界報警。霧天等級識別提取矢量夾角特征，選用支持向量機進行分類。覆冰/雪識別采用圖像分割、邊緣檢測及改進的Hough變換等圖像處理技術實現(xiàn)覆冰/雪厚度的測量。導線舞動識別檢測出導線中的多個波谷點與波峰點，通過比較所有的波谷點與波峰點，得到導線舞動的最低點與最高點，繼而計算導線舞動幅值與頻率。周界報警采用自動更新背景的方法，在異物判斷過程中大大減少了噪聲的影響，采用百分比的形式判斷是否有異物進入監(jiān)控區(qū)域。本發(fā)明實現(xiàn)了惡劣氣候環(huán)境下對輸電線路的視頻監(jiān)控。
【專利說明】一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理領域，涉及一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法。通過輸電線路的圖像識別，實現(xiàn)輸電線路在各種氣象環(huán)境中監(jiān)控與預警。
【背景技術】
[0002]輸電線路是遠距離輸配電力的主要方式，絕大部分線路設在地形復雜、自然環(huán)境惡劣的地方。架空輸電線路導線及桿塔附件長期暴露在野外，因受到持續(xù)的機械張力、電氣閃絡、材料老化的影響而產生磨損、腐蝕等損傷，如不及時修復更換，有可能造成嚴重事故。
[0003]當前，輸電線路的巡檢方式以人工為主。這種方法不僅消耗大量的人力、物力、財力，而且不能完成實時監(jiān)測，從而極大地降低了系統(tǒng)的可靠性和可信度。相比之下，圖像處理及圖像識別技術在輸電線路方面的應用能很好完成桿塔、導地線及其金具、絕緣子等運行狀態(tài)以及輸電環(huán)境的變化的檢測。
[0004]隨著計算機技術及圖像處理技術的不斷發(fā)展，輸電線路的智能化監(jiān)控技術已日益成熟。專利號為2010101454535的、東南大學申報的發(fā)明“一種基于圖像灰度直方圖的霧天檢測方法”，提出了一種基于圖像灰度直方圖的霧天檢測方法，該發(fā)明使用圖像的灰度直方圖來檢測天氣，利用灰度直方圖中像素點數(shù)目和灰度值的對應關系，以及一系列閾值，檢測出非霧天、小霧天以及大霧天三個等級。該發(fā)明存在的問題是，由于基于基本的像素信息進行分類，影響了分類的準確性。東南大學早報的、專利號為2012102266424的另一項發(fā)明“一種基于圖像顏色空間特征的霧天檢測方法”，首先對背景圖片進行顏色空間轉換，從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間，然后根據(jù)圖像包含信息提取出HSV各個分量的特征，根據(jù)設置的判定條件將圖像包含天氣信息劃分為非霧天、小霧天氣和大霧天氣。該發(fā)明進行了顏色空間的轉換，提取顏色特征分量進行分類，在分類準確率上有所提高，但還是不能很好的表達出霧天圖像的特征。
[0005]專利號為201110049858.3的、中科華核電技術研究院有限公司及中國廣東核電集團有限公司申報的發(fā)明“運動目標檢測方法以及無線傳感器網絡頭節(jié)點設備”，公開了一種運動目標檢測技術，其缺點是對傳感器等硬件設備的要求較高，原因是在山林地帶進行安裝容易受到惡劣天氣環(huán)境的影響，不能進行準確的檢測。
[0006]專利號為CN201120499408、延安供電局申報的發(fā)明“輸電線路舞動在線監(jiān)測系統(tǒng)”，提出了一種通過在導線中安裝適當數(shù)量的導線舞動監(jiān)測儀，采集3個方向的加速度信息，之后依據(jù)對監(jiān)測點加速度的計算分析及線路基本信息，分析舞動線路的舞動半波長數(shù)及計算導線運動的軌跡相關參數(shù)，分析線路是否發(fā)生舞動危害，發(fā)生報警信息。該發(fā)明的不足仍然是對硬件要求較高，實現(xiàn)難度大。

【發(fā)明內容】

[0007]針對現(xiàn)有技術中存在的上述問題，本發(fā)明提出了一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，旨在實現(xiàn)惡劣氣候環(huán)境下對輸電線路的監(jiān)控。[0008]本發(fā)明通過對輸電線路中的絕緣子、導線、間隔棒、防振錘、塔下走廊環(huán)境和氣象環(huán)境等進行圖像識別，完成輸電線路的視頻監(jiān)控。變電站圖像識別的觀察對象主要為母線、母跨、瓷瓶等。本發(fā)明以輸電線路圖像識別為主，根據(jù)實際需要，還可將本發(fā)明應用到變電站智能識別領域。
[0009]一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于包括:
[0010]1.霧天等級識別
[0011]霧天對輸電線路視頻監(jiān)控過程的影響非常大，它將嚴重降低視頻圖像的清晰度，干擾線路分析的結果，造成隱患。因此，及時檢測霧天等級對輸電線路監(jiān)控系統(tǒng)來說是非常重要的。
[0012]受大氣散射的作用，霧天時所獲得的可見光圖像的顯著特點是對比度很低，平均色調較低，飽和度較高，且各個像素之間的色調差較小。成都信息工程學院大氣探測重點開放實驗室在《基于雙色大氣散射模型的視程障礙類天氣現(xiàn)象識別》中提出了一種基于雙色大氣散射模型的視程障礙類天氣現(xiàn)象的識別算法，通過計算圖像中所選區(qū)域像素與像素之間的矢量夾角來實現(xiàn)不同視程障礙類天氣現(xiàn)象的分類。本發(fā)明在此基礎上，使用HSI模型處理圖像，使用雙色大氣散射模型，提取矢量夾角。通過計算矢量夾角值對霧天圖像進行分類。在分析先驗圖像的基礎上，通過支持向量機進行訓練，從而確定上述參數(shù)在霧天情況下的閾值并進行報警。
[0013]2.導線覆冰/雪厚度識別
[0014]在輸變電系統(tǒng)中，輸電線路的覆冰/雪現(xiàn)象十分普遍。覆冰/雪可引起導線舞動、倒桿、斷線等重大事故，嚴重威脅電力系統(tǒng)的安全運行，并造成巨大的經濟損失。
[0015]導線覆冰/雪厚度識別是根據(jù)提供的圖片，對現(xiàn)場是否有覆冰/雪進行識別，并初步識別覆冰/雪的厚度。
[0016]現(xiàn)有的輸電線路覆冰/雪厚度在線監(jiān)測方法主要有兩種:第一種是通過監(jiān)測導線覆冰/雪前后重量的變化、絕緣子傾斜角度以及環(huán)境風速等氣象條件，利用導線覆冰/雪厚度計算模型得到當前線路的覆冰/雪厚度。由于這種方法需要現(xiàn)場安裝力學傳感器，不僅改變了原有的力學結構，而且需要對力學傳感器進行機械強度、疲勞破壞等性能測試，因而應用受到了限制。第二種方法是在桿塔上安裝視頻監(jiān)控系統(tǒng)，通過視頻圖像觀察現(xiàn)場覆冰/雪情況。這種方法雖然將現(xiàn)場的情況直觀地展現(xiàn)給工作人員，但是只能通過人眼判斷覆冰/雪而不能實現(xiàn)對覆冰/雪的定量分析。
[0017]本發(fā)明以圖像處理及識別為基礎，獲取輸電線覆冰/雪前后的邊界，進而定量地計算導線的覆冰/雪厚度。采用圖像分割、邊緣檢測及Hough變換等圖像處理技術，并對邊緣檢測(Canny算子)后的二值圖像進行邊緣過濾，提高了覆冰/雪厚度測量精度。
[0018]3.導線舞動識別
[0019]輸電線舞動是偏心覆冰導線在風激勵下產生的一種低頻、大振幅自激振動。在某些地區(qū)導線舞動已成為線路主要危害，需對輸電線舞動進行實時監(jiān)測預警，保證輸電線的安全運用。
[0020]本發(fā)明提出的舞動檢測方法結合以往舞動監(jiān)測手段的優(yōu)點，通過安裝在輸電線路現(xiàn)場的監(jiān)測終端采集攝像頭畫面，應用數(shù)字圖像處理技術處理現(xiàn)場圖片數(shù)據(jù)，從而得出舞動的特征參數(shù)并結合現(xiàn)場氣象條件判定輸電線的舞動級別。首先對圖片進行圖像預處理一圖像灰度化，以便獲取原圖像的灰度化圖像。之后采用中值濾波的方法對圖像進行平滑處理，再對圖像進行Canny算子的邊緣檢測。通過以上處理便可獲取清晰的導線輪廓。完成對舞動圖像的預處理過程后，通過求導線的最低、最高點計算導線舞動的幅度和頻率。
[0021]4.周界報警
[0022]周界報警分為兩大類:導線周界報警和桿塔周界報警。
[0023]導線周界報警包括:
[0024]( I)來自于地面的緩動體(如樹木長高)的報警；
[0025](2)來自于地面的速動體(如吊車作業(yè))的報警；
[0026](3)空中異物(如風箏)掛線的報警；
[0027]桿塔周界報警包括:
[0028]( I)來自于地面的緩動體(如人員)闖入的報警；
[0029](2)塔下異物的報警；
[0030](3)來自于地面的速動體(如挖掘機、卡車等大型機械)闖入視野的報警；
[0031]為了解決光線變化及四季變化使監(jiān)測環(huán)境的背景產生變化不利于異物監(jiān)測等問題，本發(fā)明采用背景更新方法，實時地對背景進行更新以確保系統(tǒng)的實時性。對前景檢測的基礎為背景差分法，為了提高前景檢測的準確率，在進行背景差分之前對背景及待檢測圖片進行一系列的圖像預處理，如圖像的灰度化，二值化等。為了解決復雜背景如樹葉的飄動等對檢測結果的影響，在得到差分圖像之后再對得到的差分圖像進行處理，如對其進行形態(tài)學的處理等。提取出前景后，為了能準確地進行報警，減少人員監(jiān)控的負擔，將對提取出的前景區(qū)進行圖像的周長計算，將小輪廓丟棄掉只保存大輪廓，根據(jù)周長的預設值進行報警。為了能準確報警，盡量不出現(xiàn)誤報的情況，在保存大輪廓的基礎上將再分小區(qū)域掃描確定是否有異物進入到監(jiān)控區(qū)，若出現(xiàn)，報警；若沒有出現(xiàn)，通過時間判斷是否需要背景更新:若時長大于等于設定的背景更新時長，將此圖代替前背景圖片作為下一次前景檢測的背景；若時長小于設定的背景更新時長，則說明上一次更新的背景還是可信任背景圖片，不進行背景更新。
[0032]與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點:
[0033](I)本發(fā)明在進行霧天等級分類時不僅提取對比度、飽和度、色度三個顏色分量，并且使用雙色大氣散射模型，提取矢量夾角。通過比較，最終選取矢量夾角值作為分類特征值。選用支持向量機進行分類，使各類分界閾值選取更智能化。
[0034](2)本發(fā)明在進行覆冰/雪厚度檢測時采用改進的Hough變換進行導線邊緣噪聲過濾，提取導線邊緣。由于在分類器選取方面進行了改進，并引入了等距取點機制，減少了參數(shù)空間內存的開銷及Hough變換出現(xiàn)的偽峰值，提高了算法的運算速度。
[0035](3)本發(fā)明在計算導線舞動的幅值與頻率時，可檢測出導線中的多個波谷點與波峰點，通過比較所有的波谷點與波峰點，得到更加準確的導線舞動的最低點與最高點，繼而計算出更為準確的導線舞動幅值與頻率。相對通過選定目標點(最低點，最高點)進行檢測的方法是一種改進。
[0036](4)本發(fā)明的周界報警算法不包含大量的計算過程，處理時間短，能在極短的時間內檢測出是否有異物闖入，并及時報警，具有很強的實時性。本發(fā)明采用自動更新背景的方法，與一般處理中使用固定背景的技術相比，在異物判斷過程中大大減少了噪聲的影響。采用百分比的形式判斷是否有異物進入監(jiān)控區(qū)域，大大提高了周界報警的準確性。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0037]圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)組成框圖；
[0038]圖2為本發(fā)明所涉及的霧天等級識別方法流程圖；
[0039]圖3為本發(fā)明所涉及的導線覆冰/雪厚度識別方法流程圖；
[0040]圖4為本發(fā)明所涉及的導線舞動識別方法流程圖；
[0041]圖5為本發(fā)明所涉及的周界報警方法流程圖；
[0042]圖6為同一場景點E在三種不同霧天等級下同一像素的矢量坐標位置示意圖；
[0043]圖7為不同等級的霧天圖像:(a)-(d)分別為不同等級的RGB圖像，(e)-(h)為對應的HSI空間圖像；
[0044]圖8為計算導線覆冰/雪厚度不意圖；
[0045]圖9為導線覆冰/雪厚度識別圖像處理過程示意圖:(a)為覆冰/雪原始圖像，(b)為邊緣檢測后的圖像，(C)為進行Hough后的導線圖像；
[0046]圖10為導線舞動圖像處理過程示意圖:(a)為導線大軌跡運動原圖，(b)為灰度化圖，(C)為中值濾波效果圖，Cd)為邊緣檢測效果圖；
[0047]圖11為周界報警圖像處理過程示意圖:(a)為背景圖像，(b)為待檢測圖像，(c)為差值圖像，Cd)為差值圖二值化圖像，Ce)為形態(tài)學處理圖像。
【具體實施方式】
[0048]本發(fā)明所采用的編程語言為C++語言，在Windows XP環(huán)境下利用MicrosoftVisual Studio2008開發(fā)工具實現(xiàn)編程開發(fā)。
[0049]本發(fā)明的組成框圖如圖1所示，包括:霧天等級識別，導線覆冰/雪厚度識別，導線舞動識別和周界報警。其中，
[0050]霧天等級識別的方法流程如圖2所示，包括以下步驟:
[0051]步驟一，把彩色圖像由RGB模式轉化為HSI模式，公式如下:
[0052]
【權利要求】
1.一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于包括:霧天等級識別，導線覆冰/雪厚度識別，導線舞動識別，周界報警； 所述霧天等級識別方法包括以下步驟: 步驟一，把彩色圖像由RGB模式轉化為HSI模式； 步驟二，提取圖像的夾角特征，方法如下: (1)求不同霧天等級下特定點像素與晴天下該點像素之間的矢量夾角值，特定點可根據(jù)圖片的不同自行選取圖片中標志性的點； 在RGB空間，同一像素點在不同霧天等級下的矢量表不為:OEi = (/:, Jii) , r、g、b分別為R、G、B三通道分量，i=l,2,3,4,分別代表晴天，輕度霧天，中度霧天，重度霧天四種不同霧天等級；根據(jù)雙色大氣模型，選E1所代表的天氣條件為晴天，即晴天下景物的像素，像素矢量用()?表示，0?代表同一像素點不同霧天等級下的像素矢量；特定點像素i與晴天下該點像素之間的矢量夾角可由下式在j=l時求得:
2.根據(jù)權利要求1所述的一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于，步驟三所述根據(jù)夾角特征值α的大小進行霧天等級分類的方法為: 當 0.0000 ( α〈0.0150 時，為晴天； 當0.0150 ( α〈0.0300時，為輕度霧天，即小霧； 當0.0300≤α〈0.0450時，為中度霧天，即中霧; 當α≥0.0450時，為重度霧天，即大霧。
3.一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于包括:霧天等級識別，導線覆冰/雪厚度識別，導線舞動識別，周界報警； 所述導線覆冰/雪厚度識別方法包括以下步驟: 步驟一，對圖像進行灰度化處理； 步驟二，采取中值濾波法進行濾波處理； 步驟三，采用Canny算子進行邊緣檢測，從而提取圖像邊緣； 步驟四，進行邊緣過濾處理； 步驟五，計算覆冰/雪厚度。
4.根據(jù)權利要求3所述的一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于，步驟四所述邊緣過濾處理采用改進的Hough變換進行導線邊緣噪聲過濾，在分類器選取方面進行了改進，并引入了等距取點機制，減少了參數(shù)空間內存的開銷及Hough變換出現(xiàn)的偽峰值，提高了算法的運算速度；具體方法如下:(1)根據(jù)sobel算子提供的梯度信息，將邊緣特征點分為四類:水平、垂直、正45度、負45度； (2)將垂直、水平、正45度、負45度四種分類器中包含邊緣特征點的數(shù)目最多的分類器中的邊緣特征點進行Hough變換，每次映射運算選取滿足式(I)?(3)約束條件的兩個特征點(Xi, Yi)，(Xj, Yj)，計算其直線參數(shù)，并在參數(shù)空間上投影；
5.根據(jù)權利要求3所述的一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于，步驟五計算覆冰/雪厚度的方法如下: 假設Linel和Line2分別為經邊緣檢測后得到的導線兩側的邊緣直線，兩條直線近似平行，通過Hough變換可得到Θ角； (1)查找在直線Line2附近或線上的第一個黑點p21(x21，y21)，在以p21為中心的一定區(qū)域內在直線Linel附近或線上查找黑點pll (xn, yn)，使得pll與p21滿足如下關系:
6.一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于包括:霧天等級識別，導線覆冰/雪厚度識別，導線舞動識別，周界報警； 所述導線舞動識別方法包括以下步驟: 步驟一，對圖像進行灰度化處理；步驟二，采取中值濾波法進行濾波處理； 步驟三，采用Canny算子進行邊緣檢測； 步驟四，計算導線舞動的幅值及頻率。
7.根據(jù)權利要求6所述的一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于步驟四所述計算導線舞動的幅值及頻率的方法如下: (1)計算每條導線中的所有波谷點和最低點； 從圖片的左下角開始逐行對每個像素點進行逐行掃描，直到掃描到圖像的右上角，掃描過程中根據(jù)每個像素點的灰度值進行判斷，如果判斷結果為黑色，不做任何處理，對下一個像素點進行判斷；如果判斷結果為白色，則對此像素點的下一行的所有像素點進行判斷，如果結果不全為黑色，則不做任何處理，對下一點像素進行判斷；如果結果全部為黑色，則此點確定為波谷點； 將所得的所有波谷點進行比較，最小點為導線的最低點； (2)計算每條導線中的所有波峰點和最高點； 從圖片的左下角開始逐行對每個 像素點進行逐行掃描，直到掃描到圖像的右上角，掃描過程中，根據(jù)每個像素點的灰度值進行判斷，如果判斷結果為黑色，不做任何處理，對下一個像素點進行判斷；如果判斷結果為白色，對此像素點的上一行的所有像素點進行判斷，如果結果不全為黑色，不做任何處理，對下一點像素進行判斷；如果結果全部為黑色，此點確定為波峰點； 將所得的所有波峰點進行比較，最大點為導線的最高點； (3)計算導線舞動的幅值； 求最高點與最低點的差值即為導線舞動的幅值； (4)計算導線舞動頻率； 選定一張已記錄的舞動位置最高或最低的圖片，以此圖片為中心向兩邊搜索，直到找到該圖片最近鄰域的舞動位置最高或最低的圖片，設這兩張圖片之間間隔的張數(shù)為η;導線的舞動頻率f為:
8.一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于包括:霧天等級識別，導線覆冰/雪厚度識別，導線舞動識別，周界報警； 所述周界報警方法包括以下步驟: 步驟一，采取中值濾波法對圖像進行濾波處理； 步驟二，采用背景差分法分離闖入的運動目標； 背景差分法是通過輸入圖像與背景求差分離出闖入運動目標，求差公式為:
d = I Il (X，y, D-B1U, y) 式中，d為輸入圖像與背景的差，LjX，y，i)為輸入圖像中像素點灰度值，Bjx，y)為背景圖像中對應位置像素點的灰度值； 如果d ≥ T，為運動目標像素點；否則，為背景像素點；T為閾值，其值根據(jù)經驗選?。徊襟E三，采用自適應閾值方法對圖像進行二值化處理； 步驟四，進行形態(tài)學運算，消除圖像中的干擾因素； 步驟五，判斷是否進入異物。
9.根據(jù)權利要求8所述的一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于步驟四所述形態(tài)學運算中采用了多次形態(tài)學閉運算及腐蝕與膨脹運算，方法如下: (1)對圖像進行腐蝕運算； 采用2X2的結構元素，對掃描圖像的每一個像素，用結構元素與其覆蓋的二值圖像進行“與”操作，使二值圖像減小一圈； (2)對圖像進行膨脹運算； 采用2X2的結構元素，對掃描圖像的每一個像素，用結構元素與其覆蓋的二值圖像做“或”操作，使二值圖像擴大一圈； (3)對圖像進行閉運算； 指先膨脹后腐蝕，用來填充物體內細小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界的同時并不明顯改變其面積。
10.根據(jù)權利要求8所述的一種輸電線路的視頻監(jiān)控方法，其特征在于步驟五所述判斷是否進入異物的方法如下: 在形態(tài)學處理完成之后對差值圖片進行掃描，首先計算圖片中灰度為255的像素總和S，然后在很小的區(qū)域內進行像素掃描，并同時記下此小區(qū)域內灰度為255的像素總和S +，最后根據(jù)若S/S的值進行判斷、報警: 若S + /S 50%，有異物闖入，系統(tǒng)報警，人工處理檢測是否有異物、闖入者； 若S φ /S〈50%，沒有異物闖入； 若沒有出現(xiàn)異物，當時長大于等于設定的背景更新時長，將此圖代替前一張背景圖片作為下一次前景檢測的背景；否則，說明上一次更新的背景還是可信任背景圖片，不進行背景更新。
【文檔編號】G06K9/62GK103442209SQ201310364280
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年8月20日 優(yōu)先權日:2013年8月20日
【發(fā)明者】趙德群, 周曉琳, 孫光民, 王志萌, 高莉, 王曉蒙, 金語楓 申請人:北京工業(yè)大學