变电站视频监控自动报警系统的制作方法

文档序号:10555698阅读:516来源:国知局
变电站视频监控自动报警系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种针对变电站开关柜信号指示灯、开关和旋钮状态进行视频监控自动报警的系统,通过颜色、纹理、形状、空间关系特征等多种图像识别算法,实现对变电站监控的自动分析、异常报警的功能,包括视频图像识别算法、视频传输压缩算法,以及视频监控的自动分析、异常报警方法研究。本发明的最终目的是通过对视频图像识别算法,视频传输压缩算法,实现了对变电站监控的自动分析、异常报警,彻底解决了人为懈怠造成的反应不及时的弊端;针对变电站视频监控内容进行在线的自动识别,以及时发现各种异常状况,提高运行安全水平和自动化水平。
【专利说明】
变电站视频监控自动报警系统
技术领域
[0001]本系统通过颜色、纹理、形状、空间关系特征等多种图像识别算法,实现对变电站开关柜状态监控的自动分析、异常报警的功能,属于电力行业安全监控技术领域。
【背景技术】
[0002]智能视频监控技术在公共保安领域中的应用带来了监控系统的巨大变革。而今,许多科研人员把最先在军事制导中得以广泛应用的运动目标检测和跟踪技术成功引入到监控系统中构建出了新一代的智能化监控系统。这类系统只为监控人员提供了“眼睛”,仍需要监控人员时刻根据场景控制云台跟踪运动目标,它自己仅具有简单的自主监控能力能实时地对监控场景的运动目标进彳丁检测和跟踪。
[0003]为了达到既给监控人员提供“眼睛”,也给监控人员提供“大脑”,本文提供将多种图像特征识别技术引入到监控设备中,系统设计能完全替代监控人员,可用于无人值守情况下的高智能化监控,发生异常即使发出报警信号。

【发明内容】

[0004]本发明旨在解决变电站实现无人值守,对变电站开关柜图像进行监控以及异常情况自动报警。为实现上述目的,本发明的技术方案如下:
[0005]针对变电站视频监控内容进行在线的自动识别,以及时发现各种异常状况,提高运行安全水平和自动化水平。系统主要
【发明内容】
包括:
[0006](I)视频图像识别算法
[0007]分析变电站视频监控图像特点,选择合理的图像识别算法对图像特征点进行分析;图像特征识别前将采集的视频图像进行预处理(降噪、变换)、特征识别、分析处理等步骤,本发明所涉及的特征提取包括如下几类:颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
[0008](2)视频传输压缩算法
[0009]本发明使用以ITU-T和MPEG联合组成的JVT(JointVideo Expert Team)的H.264视频压缩编码标准,提出三种降低H.264/AVC高计算复杂度的优化算法一一帧内预测算法、帧间预测算法以及快速运动估计算法,有效提高视频传输质量与效率。
[0010](3)视频监控的自动分析、异常报警方法
[0011]本发明实现对变电站监控视频图像进行特征分析,特征对象为变电站内开关柜上各信号灯及开关状态,对特征对象进行自动分析,异常情况发生时系统自动发出报警信号。
[0012]本发明通过视频图像识别算法,视频传输压缩算法,以及视频监控的自动分析、异常情况自动发出报警信息,实现了变电站视频监控自动报警系统,彻底解决了人为懈怠造成的反应不及时的弊端。
【附图说明】
[0013]图1为本发明一种实施例中所使用的主要功能流程框图。
【具体实施方式】
[0014]下面结合附图和【具体实施方式】对本发明作进一步说明。
[0015]实施例:
[0016]步骤I,视频图像压缩传输,将采集的视频数据进行视频编码,通过减少视频序列间的相关性,降低视频内容中的冗余,用较少的比特数来表示视频内容,从而实现对视频的压缩。
[0017]视频压缩不仅去除视频空域和统计冗余,更重要的是减少时域的冗余,即将可推知的确定信息去掉。本发明使用霍夫曼编码进行统计冗余度的压缩;通过频域变换,将原图像信号用直流分量及少数低频交流分量的系数来表示,使用正交余弦变换DCT方法,对图像的空间冗余度进行有效的压缩;使用差分编码DPCM,对图像的时间冗余度进行有效的压缩;将离散余弦变换DCT后的低频分量进行精细量化,对高频分量进行粗量化的方法对图像的视觉冗余度进行有效的压缩,通过统计冗余、空间冗余、时间冗余和视觉冗余度的压缩,提高的图像压缩效率。
[0018]步骤2,将采集传输的视频图像进行图像预处理,包括图像降噪和边缘检测。
[0019]有效的抑制噪声,对于图像的应用有着至关重要的作用。为了达到更好的去噪效果,本发明根据不同噪声来源及影响,采用了空间域滤波、变换域滤波和偏微分方程等去噪算法。空间域滤波在原图像上直接进行数据运算,对像素的灰度值进行处理;本发明使用沃尔什-哈达玛变换和小波变换将图像从空间域转换到变换域的变换域滤波算法;本发明采用Perona和Mal ik的偏微分方程,该方法在确定扩散系数时有很大的选择空间,在前向扩散的同时具有后向扩散的功能,所以,具有平滑图像和将边缘尖锐化的能力,偏微分方程在低噪声密度的图像处理中取得了较好的效果。
[0020]本发明图像预处理边缘检测主要用于检测开关柜图像边缘,为后续处理提供基础数据。不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征分割图像。根据不同的视频图像特征,本发明主要用到Roberts算子、Prewitt算子、SobeI算子、Isotropic Sobel算子和Laplacian算子的图像边缘检测算子。Roberts算子,边缘定位准,但是对噪声敏感,用于边缘明显且噪声较少的图像分割;Prewitt算子,对噪声有抑制作用,抑制噪声的原理是通过像素平均,但是像素平均相当于对图像的低通滤波;Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均,但是Sobel算子处理是,邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的,所以距离不同的像素具有不同的权值,对算子结果产生的影响也不同;Isotropic Sobel算子,权值反比于邻点与中心点的距离,当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致,就是通常所说的各向同性;Laplacian算子,是二阶微分算子。其具有各向同性,即与坐标轴方向无关,坐标轴旋转后梯度结果不变。但是,其对噪声比较敏感,所以,图像一般先经过平滑处理。
[0021]步骤3,将预处理后的图像进行识别出来,主要包括图像特征提取和目标跟踪处理,本发明主要对变电站开关柜信号灯及面板开关状态进行特征提取,对提取的特征目标进行图像识别,主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征综合识别,更准确识别出开关柜运行状态,对特征提取后的目标图像进行跟踪处理。
[0022]本发明使用颜色直方图法表达颜色特征,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响;利用纹理特征检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像,例如:开关状态发生改变时,开关的纹理粗细、疏密等易于分辨,区域内基元对象的数目明细变化,结合纹理特征能有效识别此类开关状态变化;本发明采用轮廓提取算法处理形状特征,对于较为复杂的图像采用先边缘检测再轮廓提取的方法把目标的轮廓提取出来;图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系,这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等,本发明采用将连续约束和基于区域分割相结合的方法处理图像空间关系特征。
[0023]将被监视的视频图像进行特征提取后,对目标图像进行跟踪处理,本项目用到的运动目标跟踪监测主要用到了:连续帧间差分法、背景差分法和光流法。
[0024]连续帧间差分法对于动态环境有很好的适应性,是一种基于象素的运动检测方法,它通过对视频图像序列中相邻的两个或三个图像进行差分运算来获得运动物体轮廓;背景差分法通过输入图像与背景图像进行比较从而分割出运动目标,却又对光照和外部条件造成的动态场景变化过于敏感;光流法能够检测出独立运动的对象,不需要预先知道场景的任何ig息。
[0025]由于运动检测处于视频运动分析的最底层,广泛的应用场合使运动检测算法可以处理各种复杂的情况,很难有一种算法能够适合所有的应用场合,本发明根据不同场景拍摄的视频图像,结合上述三种目标跟踪方法对运动的目标进行定位跟踪。
[0026]步骤4,视频监控的自动分析、异常报警,本发明主要是针对图像进行智能化分析,对特征点进行分析处理,分析方法如步骤3,系统将每次识别的特征点状态记入数据库中,每次巡检后的分析结果与上次巡检测的视频分析结果比较,如果两次检测结果不一致,系统作为异常情况发出警报,同时对异常情况下的开关柜信号指示灯、开关和旋钮状态进行保存,方便维修人员查询故障发生时的相关信息。
[0027]I)信号指示灯故障分析
[0028]发生故障前后信号指示灯颜色明显变化,通过色彩变化特征判断信号灯故障。记录每个信号指示灯状态并给定对应故障类型,将采集回的信号指示灯图片与对应的量化数据进行一一对应,建立并不断完善信号灯故障分析库,最终达到量化分析的功能。
[0029]针对不同的信号指示灯定义不同的检测项目,同时对其进行附图对应,每个项目定义不同的文字描述并赋于不同的等级。将定义好的量化检测项目对应现场进行检测,并将检测回的信息进行统一输入系统,进行故障的分析。根据不同的描述等级评定出不同的故障程度,本发明根据不同故障类型自动发出相应报警信号。
[0030]2)开关及旋钮状态分析
[0031]开关及旋钮故障状态要通过颜色、纹理、形状、空间等综合特征判断故障类型。记录每个开关及旋钮状态并给定对应故障类型,将采集回的开关及旋钮图片与对应的量化数据进行一一对应,建立并不断完善开关及旋钮故障分析库,最终达到量化分析的功能。
[0032]针对不同的开关及旋钮定义不同的检测项目,同时对其进行附图对应,每个项目定义不同的文字描述并赋于不同的等级。将定义好的量化检测项目对应现场进行检测,并将检测回的信息进行统一输入系统,进行故障的分析。根据不同的描述等级评定出不同的故障程度,本发明根据不同故障类型自动发出相应报警信号。
[0033]上述虽然对本系统发明的【具体实施方式】进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域的技术开发人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域及相关领域的技术开发人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形,仍在本发明的保护范围以内。
【主权项】
1.一种针对变电站开关柜信号指示灯、开关和旋钮状态进行视频监控自动报警的系统,该系统具备异常状况检测并自动报警,其特征在于,将采集的视频信号进行传输压缩算法传输给后台,首先对传输的视频图像进行预处理,然后通过视频图像视频算法对特征点进行识别处理,对监控的内容进行自动分析,异常情况发出报警信号。2.根据权利要求1中所述的视频图像预处理算法,其特征是,对视频图像先进行去噪,去噪算法包括有空间域滤波、变换域滤波和偏微分方程,然后对图像进行边缘检测,边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、SobeI算子、Isotropic SobeI算子和LapIacian算子。3.根据权利要求1中所述的视频图像识别算法,其特征是,分析变电站开关柜视频监控图像特点,根据图像特点使用不同的图像去噪算法,通过颜色、纹理、形状及空间关系特征进行分析,对开关柜运行状态进行识别处理。4.根据权利要求1中所述的视频传输压缩算法;系统采用了ITU-T和ISO共同制定了新一代视频编码标准H.264进行编码,采用帧内预测算法、帧间预测算法以及快速运动估计算法进行编码优化,提高视频传输效率。5.根据权利要求1中所述的视频监控的自动分析、异常报警方法;对变电站开关柜监控画面进行分析,结合具体部分的检测分析,给出各设备的隐患识别,对检查出的异常状态发出相应的报警信号。
【文档编号】H04N19/103GK105915645SQ201610443380
【公开日】2016年8月31日
【申请日】2016年6月20日
【发明人】王承民, 马成红, 刘涌, 袁秋实
【申请人】上海博英信息科技有限公司
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1