基于图像识别技术的电力设备在线监测系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于图像识别技术的电力设备在线监测系统，属于电力设备在线监测系统。该系统首先通过CCD摄像机把电力设备的运行状态图像输入到监控计算机中，在监控计算机对图像进行预处理、特征分析与识别，并参考数据库中的基准图像对电力设备进行诊断；若电力设备出现故障，则通过GPRS无线网络向主站计算机报警并传输刚才采集的图像。采用图像识别技术进行电力设备诊断，能有效提高监测系统的实时性和准确性，解决了分析结果受人为因素影响的干扰。
【专利说明】基于图像识别技术的电力设备在线监测系统
【技术领域】
[0001]本发明属于电力设备在线监测系统，具体涉及到基于图像识别技术的电力设备在线监测系统。
【背景技术】
[0002]随着我国电力网络规模的不断扩大，变电站的安全可靠运行至关重要，而电力设备的运行状态是决定其安全稳定运行的关键因素之一。传统的人工定期巡检已经不能满足设备安全运行的需要，随着快速发展的远程高速信息传输技术，在线监测系统的应用越来越广泛。然而大多数这样的系统仍停留在人工监视设备运行状态，需要依靠值班人员亲自去观察和分析所采集到的图像，没有计算机自动识别与分析功能。因此，这种依靠人工对电力系统的监测不但耗时费力，而且存在人为因素的不可靠性，不能满足电力系统及时、准确、可靠的运行要求。
[0003]随着计算机科学的发展，图像处理与识别在理论研究和实际应用中都取得了飞速的发展，目前已进入全面应用的新时代，形成了一门综合性学科。随着计算机视觉理论和模式识别研究的不断发展，图像识别技术已广泛的应用于遥感图像分析、文字识别等领域。目前有些电厂和变电站已经安装了视频监控系统，可实现现场设备监视、控制远程摄像机运动、数字视频录像等功能，但这些视频监控系统只有视频监控功能而没有视频图像识别功倉泛。
【发明内容】
[0004]本发明解决的技术问题在于提供一种基于图像识别技术的电力设备在线监测系统，符合电力系统准确、及时、可靠的运行要求，比较方便。
[0005]基于图像识别技术的电力设备在线监测系统，所采用的技术方案为:首先通过电荷耦合器件(CCD)把电力设备的运行状态转换成光信号，经过数字摄像机将其静态图像输入到监控计算机；在监控计算机中，对采集到的图像进行预处理，提高图像的质量，分析电力设备的图像特征，提取出特征向量，对电力设备进行识别。当电力设备正常运行时，监控计算机下发云台控制指令切换所要监控的电力设备、识别和分析各种电力设备的图像。如果发现电力设备运行中的故障隐患，则发出报警信号，并自动切换到发生故障的设备图像，存储发生故障电力设备的实时图像，不断更新典型的设备的故障图像数据库，并通过GPRS无线网络向主站计算机报警并传输刚采集的图像。
[0006]在识别和分析过程中监控计算机不断地与数据库进行信息交换，通过与数据库中的基准图像和存储的历史图像比较，确定设备图像的畸变程度，判断当前电力设备的运行状态。
[0007]所述的电力设备图像的预处理包括:图像增强、图像去噪、图像锐化、图像边缘检测和图像分割。具体包括:基于模糊集理论的图像增强技术、基于小波系数相关性的图像去噪技术、基于拉普拉斯的图像锐化算法、基于灰色关联分析理论的图像边缘检测算法、基于快速二维熵的加权模糊C均值聚类图像分割技术。
[0008]所述的图像特征分析过程包括:图像颜色特征分析、图像纹理特征分析、图像形状特征分析。具体包括:基于颜色距的图像颜色特征分析、基于最大最小值法和绝对差法的图像纹理特征分析。
[0009]所述的图像识别主要采用减法运算进行识别，具体是指对当前得到的设备图像进程处理后，与原始数据库中的标准图像相减。当前图像无异常，则它们之差为O ;否则，它们之差不为0.[0010]为了避免传输通道的拥挤，当电力设备运行正常时，计算机每隔3小时定期召唤图像。
[0011 ] 利用图像识别技术自动判断电力设备运行状态，能有效地提高变电站监测的自动化程度，并能有效的提高监测系统的实时性和准确性，可部分或完全代替人工巡视，同时解决调度员工作的负担，分析结果受人为因素影响等诸多问题。
【专利附图】
【附图说明】
[0012]图1是本发明的总体结构图。
[0013]图2是计算机处理图像的过程框图。
【具体实施方式】
[0014]参照图1，本发明的具体过程包括:首先通过C⑶摄像机采集电力设备图像，并通过多通过数据采集卡将电力设备图像传输到监控计算机中，并在监控计算机中对图像进行预处理、图像特征分析与识别，通过提前数据库中的基准图像和存储的历史图像进行比较，确定设备图像的畸变程度，判断当前电力设备的运行状态。当发现电力设备存在故障时，通过GPRS无线网络向主站计算机报警并传输刚采集的图像，同时主站计算机通过GPRS无网络向监控计算机发出继续监控的指令。
[0015]监控计算机中最主要的是对电力设备图像进行处理，具体处理流程见图2所述。首先是对图像进行预处理，包括图像增强、图像去噪、图像锐化、图像边缘检测、图像分割；其次，对电力设备图像从颜色特征、形状特征、纹理特征三方面进行分析；最后与数据库中的基准图像中的颜色特征、形状特征和纹理特征进行比较，以此对电力故障进行诊断。
【权利要求】
1.基于图像识别技术的电力设备在线监测系统，其具体步骤为:首先通过CCD摄像机把电力设备的运行状态图像输入到监控计算机中，在监控计算机对图像进行预处理、特征分析与识别，并参考数据库中的基准图像对电力设备进行诊断；若电力设备出现故障，则通过GPRS无线网络向主站计算机报警并传输刚才采集的图像。
【文档编号】H02J13/00GK103595125SQ201210286755
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2012年8月13日 优先权日:2012年8月13日
【发明者】但春林, 封长林 申请人:西安元朔科技有限公司