输配电线路通道塑料大棚漂浮物智能视频识别方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种输配电线路通道塑料大棚漂浮物智能视频识别方法。
【背景技术】
[0002]对于电力设施而言，如何通过对输配电线路通道塑料大棚漂浮物情况进行分析，是技术人员长期追求的目标，至今仍未有理想的方法。
【发明内容】
[0003]本发明的目的在于提供一种能方便、及时对输配电线路通道塑料大棚漂浮物情况进行识别的输配电线路通道塑料大棚漂浮物智能视频识别方法。
[0004]本发明的技术解决方案是:
一种输配电线路通道塑料大棚漂浮物智能视频识别方法，其特征是:具体步骤:
(1)通过前端摄像机米集视频图像；
(2)将采集回来的视频图像进行解压缩，并且分解成智能分析需要的YUV图片；
(3)将YUV图片转换成RGB图片；
(4)一秒钟会分解成25帧RGB图片，然后从中随机抽取10帧进行分析对比；
(5)将后一帧图片和前一帧图片进行对比，并且利用自学习，实时更新背景环境，从中抽离塑料大棚漂浮物；
(6)锁定到目标物体后，对塑料大棚漂浮物进行灰度级计算，当塑料大棚漂浮物接近输配电线路通道安全距离前，给予识别并报警。
[0005]本发明能方便、及时对输配电线路通道塑料大棚漂浮物情况进行识别；通过智能视频监控不间断对输配电线路通道进行塑料大棚漂浮物检测，可以实现对输配电线路危险源点7x24小时不间断的监控，当存在安全隐患时，提前通知运维人员，排除由于人为疏忽带来的外力破坏事件，形成防外破的第三道防线。
[0006]下面结合实施例对本发明作进一步说明。
【具体实施方式】
[0007]—种输配电线路通道塑料大棚漂浮物智能视频识别方法，具体步骤:
(1)通过前端摄像机米集视频图像；
(2)将采集回来的视频图像进行解压缩，并且分解成智能分析需要的YUV图片；
(3)将YUV图片转换成RGB图片；
(4)一秒钟会分解成25帧RGB图片，然后从中随机抽取10帧进行分析对比；
(5)将后一帧图片和前一帧图片进行对比，并且利用自学习，实时更新背景环境，从中抽离塑料大棚漂浮物；
(6)锁定到目标物体后，对塑料大棚漂浮物进行灰度级计算，当塑料大棚漂浮物接近输配电线路通道安全距离前，给予识别并报警。
[0008]输配电线路通道塑料大棚漂浮物智能视频识别方法以智能图像分析技术为核心，所谓智能图像分析技术就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标，确定目标后对塑料大棚漂浮物进行识别并对灰度集计算，最终确定塑料大棚漂浮物是否能接近输配电线路通道。
[0009]将前端摄像机采集的图像分解成一帧一帧图片，根据实际情况选择合适帧传到核心智能图像分析模块进行图像分析，将后一帧的图像和前一帧的图像进行对比，并且利用自动学习场景的细微变化，从而建立并维护一个实时更新的背景环境，这个背景环境会根据环境的细微变化而变化。再将背景以外的东西从中抽离，从而形成画面上的物件。由于每样物件可以从背景中抽离，并可给出物件在画面中相对应的像素坐标，我们便可根据其坐标位置对其灰度级进行计算，检测塑料大棚漂浮物是否能接近输配电线路通道。
【主权项】
1.一种输配电线路通道塑料大棚漂浮物智能视频识别方法，其特征是:具体步骤: (1)通过前端摄像机米集视频图像； (2)将采集回来的视频图像进行解压缩，并且分解成智能分析需要的YUV图片； (3)将YUV图片转换成RGB图片； (4)一秒钟会分解成25帧RGB图片，然后从中随机抽取10帧进行分析对比； (5)将后一帧图片和前一帧图片进行对比，并且利用自学习，实时更新背景环境，从中抽离塑料大棚漂浮物； (6)锁定到目标物体后，对塑料大棚漂浮物进行灰度级计算，当塑料大棚漂浮物接近输配电线路通道安全距离前，给予识别并报警。
【专利摘要】本发明公开了一种输配电线路通道塑料大棚漂浮物智能视频识别方法，通过前端摄像机采集视频图像；将采集回来的视频图像进行解压缩，并且分解成智能分析需要的YUV图片将YUV图片转换成RGB图片；一秒钟会分解成25帧RGB图片，然后从中随机抽取10帧进行分析对比；将后一帧图片和前一帧图片进行对比，并且利用自学习，实时更新背景环境，从中抽离塑料大棚漂浮物；锁定到目标物体后，对塑料大棚漂浮物进行灰度级计算，当塑料大棚漂浮物接近输配电线路通道安全距离前，给予识别并报警。本发明能方便、及时对输配电线路通道塑料大棚漂浮物情况进行识别。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105022998
【申请号】CN201510402732
【发明人】朱富云, 傅靖, 王晓东, 张宏林, 龚灯才, 黄金鑫, 王生强, 林亚阳, 陆春锋, 胡广
【申请人】国家电网公司, 江苏省电力公司, 江苏省电力公司南通供电公司, 江苏濠汉信息技术有限公司
【公开日】2015年11月4日
【申请日】2015年7月10日