专利名称：基于视频图像处理的输电导线舞动识别计算方法
技术领域：
本发明属于远程数字视频监控和图像识别技术领域，主要用于对输电导线舞动的 识别计算，涉及图像灰度化、图像分害I]、基于链码的输电导线提取、霍夫变换、舞动幅度计算 等一系列图像处理和识别计算技术，能够对输电导线的舞动进行自动的识别计算，是一种 基于远程视频监控与图像识别技术的输电导线舞动识别计算方法。
背景技术：
目前在输电线路的在线监测系统中，对输电导线舞动的监测主要是利用各种传感 器，例如位移传感器、加速度传感器、风速传感器等得到的大量数据来综合计算舞动大小。 但是这种方法需要在输电线路不同位置处加装传感器，特别是为了保证精度，则需在每条 线路上安装大量的传感器，加重了输电线路的负担。同时，鉴于安全生产的要求，输电线路 上传感器的安装数量以及位置是受控的，导致此方法的精度较低。220KV以上电压等级的 输电线路多采用多回线和分裂导线，当分裂导线根数越多，导线离地越高时，越容易引起舞 动。因此当输电导线舞动超过线路所能承受的限度时，便会导致金具损坏、导线断股、相间 短路、杆塔倾斜甚至倒塔等严重事故，使电力企业以及人民生产生活蒙受重大的损失。采 用远程数字视频监控与图像识别技术对输电导线舞动进行监测，比现有的监测手段更加直 观、有效，且不需要在输电导线上加装过多设备，避免了对输电线路的影响。远程数字视频监控与图像识别系统就是将远程数字视频监控和图像处理与识别 技术结合起来，首先通过安装在铁塔上的摄像头及视频传输等设备，将采集到的数字视频 信号通过传输通道以视频流的方式实时传送回监控中心，在监控中心对现场进行远程视频 监视，从视频流中截取监视目标图像，通过相应的图像预处理技术对数字视频图像进行分 析、处理和识别计算。输电导线舞动的表现方式通常为水平舞动，发生垂直方向上舞动的概 率极小。因而，本发明采用远程数字视频监控与图像识别系统，实现输电导线水平方向上舞 动的自动识别计算，为保证电力企业生产安全以及故障诊断提供了一种新的直观而准确的 手段，其长期积累的监测数据也能为输电线路设计提供依据。对于帮助电力企业提高自动 化监测水平有着非常重要的现实意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于视频图像处理的输电导线舞动识别计算方法，其特 征在于，输电导线舞动识别计算方法的步骤如下，1)利用高压塔上安装的摄像头采集输电线路的数字视频信号；2)采集输电线路的数字视频信号以视频流的方式通过传输通道实时传送回监控 中心；3)监控中心对现场进行远程视频监视，并从视频流中截取监视目标图片，其中监 视目标图片分为原始图像和监测图像；4)对原始图像进行灰度化、二维图像分割、链码搜索和霍夫(Hough)变换进行图像处理和识别，将输电导线从复杂的图像背景中提取出来，计算其重心、中心位置，并存储 起来；5)对监测图像也进行相同的处理、识别和计算；6)最后根据得到的原始图像和监测图像中输电导线的重心和中心位置分别计算 出原始图像和监测图像各自的输电导线的等效线，并根据这两条等效线间的最大距离运用 比例法计算出输电线实际的舞动幅值。所述原始图像所指原始的无舞动的输电导线图像；所述监测图像是监测过程中截 取的输电导线图像。所述对灰度化后的输电导线路图像进行二值分割时采用的是基于模拟退火算法 和微粒群算法的二维最大类间方差法，其综合了模拟退火算法、微粒群算法和二维最大类 间方差法的优点，并能有效地克服各自的缺点，与一般的图像分割方法相比具有更好的分 割效果和鲁棒性，更适合分割对比度较低的复杂图像。所述对二值分割后的输电导线图像进行输电导线图像提取时采用的是改进的 Freeman链码搜索算法，该算法在Freeman链码表示法的基础上，根据实际环境中输电导线 在图像里一般呈纵向线形纵向分布的特点，一次只需按逆时针顺序搜索图像像素点的下、 右下、右、左、左下5个领域方向的像素点，而不像传统的链码搜索方法那样每次都搜索邻 域的8个像素点，从而大大减少了计算量。本发明的有益效果是本发明以在输电线路现场视频流中截取的图像为研究对象， 通过一系列的图像处理和识别过程，得出舞动的幅度信息，能够准确、直观、有效的计算出 输电导线的舞动幅度，同时可以在数据库中保存长期的舞动数据，为远程视频监控和图像 识别提供输电导线的舞动状态的原始数据，便于对输电导线的舞动状态分析；减少事故漏 报和错报的发生，以保证输电线路的安全运行。
图1是输电导线原始图像和监测目标图像，其中(a)原始图像(b)监测目标图像。图2是输电导线图像预处理过程的灰度图，其中(a)原始图像(b)监测目标图像。图3是图1、图2的输电导线图像预处理过程的二值分割结果图，其中(a)原始图 像，(b)监测目标图像。图4是输电导线图像经链码搜索后的结果图，其中(a)对原始图像经链码搜索后 的结果，(b)对监测目标图像经链码搜索后的结果。图5是输电导线图像经分段霍夫变换后的结果图，其中(a)对原始图像经分段霍 夫变换后的结果，(b)对监测目标图像经分段霍夫变换后的结果。图6是输电导线舞动识别的程序流程图。
具体实施例方式本发明提供一种基于视频图像处理的输电导线舞动识别计算方法，下面结合附图 予以说明，依据图6所示输电导线舞动识别的程序流程图。对输电导线舞动识别计算方法 的流程说明如下一、彩色图像灰度化
图1是输电导线的原始图像和监测目标图像。由于彩色图像的数据量大，而且监 测目标图像的特征复杂，不利于快速提取所需要的特征量。而灰度图是只含亮度信息的单 纯图像，灰度图的表示通常把亮度值进行量化成0到255共256个级别，0最暗(全黑)，255 最亮(全白)。因此，需要对图像进行灰度化处理。对图1进行灰度化操作，舍弃掉复杂的颜色信息，得到灰度图结果如图2。二、采用基于模拟退火算法和微粒群算法的二维最大类间方差法分割图像。常用的阈值分割方法有最大类间方差法(OTSU)法、最大熵法等。这些方法都是基 于图像的灰度信息来计算阈值的。但是当图像的信噪比低，灰度差异不明显，目标面积较小 的时候，这些方法就难以取得较好的分割效果。而二维最大类间方差算法(2D-0TSU)是基 于二维直方图的，它不仅考虑了图像的灰度信息，还考虑了邻域空间的相关信息。因此，二 维最大类间方差算法与基于一维直方图的分割算法相比具有更高的分割精度和鲁棒性，更 适合对比度较低的复杂图像。用二维最大类间方差法来求取图像最佳分割阈值的效果虽然 很好，但计算时间长，实用性差。遗传算法和微粒群算法(PSO)都可以快速地搜索出全局最 优解，微粒群算法和遗传算法相比，所需参数少且计算量小，收敛速度更快。但是它们都无 法保证收敛于最优解，易陷入局部最优。模拟退火算法(SA)理论上是一种以概率1收敛于 全局最优解的优化方法，具有摆脱局部最优解的能力，但是为了搜索出全局最优解需要花 费较多时间。针对这些问题，本发明在二维最大类间方差法基础上，提出了一种基于模拟退 火算法和微粒群算法的二维最大类间方差法，该方法在搜索全局最优解中有着较好地收敛 性和计算速度，计算出的阈值使图像中的输电导线类与背景类间的方差最大化。输电导线 图像中的导线呈现线形纵向分布，与呈不规则分布的背景间有存在明显差别，因此输电导 线图像经二维最大类间方差法分割后可以将图像中的复杂背景部分滤除掉，并有效地突显 出图像中的输电导线目标。利用二维直方图中的任意向量(s，t)对图像进行分割时，图像目标和背景类间的 方差如下
权利要求
1.一种基于视频图像处理的输电导线舞动识别计算方法，其特征在于，输电导线舞动 识别计算方法的步骤如下；1)利用高压塔上安装的摄像头采集输电线路的数字视频信号；2)采集输电线路的数字视频信号以视频流的方式通过传输通道实时传送回监控中心；3)监控中心对现场进行远程视频监视，并从视频流中截取监视目标图片，其中监视目 标图片分为原始图像和监测图像；4)对原始图像进行灰度化、二维图像分割、链码搜索和霍夫(Hough)变换进行图像 处理和识别，将输电导线从复杂的图像背景中提取出来，计算其重心、中心位置，并存储起 来；5)对监测图像也进行相同的处理、识别和计算；6)最后根据得到的原始图像和监测图像中输电导线的重心和中心位置分别计算出原 始图像和监测图像各自的输电导线的等效线，并根据这两条等效线间的最大距离运用比例 法计算出输电线实际的舞动幅值。
2.根据权利要求1所述基于视频图像处理的输电导线舞动识别计算方法，其特征在 于，所述对灰度化后的输电导线路图像进行二值分割时采用的是基于模拟退火算法和微粒 群算法的二维最大类间方差法，其综合了模拟退火算法、微粒群算法和二维最大类间方差 法能有效地克服各自的缺点，与传统的图像分割方法相比具有更好的分割效果和鲁棒性， 更适合分割对比度较低的复杂图像。
3.根据权利要求1所述基于视频图像处理的输电导线舞动识别计算方法，其特征在 于，所述对二值分割后的输电导线图像进行输电导线图像提取时采用的是改进的Freeman 链码搜索算法，该算法在Freeman链码表示法的基础上，根据实际环境中输电导线在图像 里呈纵向线形纵向分布的特点，一次只需按逆时针顺序搜索图像像素点的下、右下、右、左、 左下5个领域方向的像素点，而不像传统的链码搜索方法那样每次都搜索邻域的8个像素 点，从而大大减少了计算量。
全文摘要
本发明公开了属于远程数字视频监控和图像识别技术领域的一种基于视频图像处理的输电导线舞动识别计算方法。首先将摄像头采集到的数字视频信号通过传输通道以视频流的方式实时传送回监控中心，在监控中心对现场进行远程视频监视，从视频流中截取监视目标图像，通过图像灰度化、图像分割、基于链码的输电导线提取、霍夫变换、舞动幅度计算等一系列图像处理和识别计算得出舞动的幅度信息，能够准确、直观、有效的计算出输电导线的舞动幅度，同时可以在数据库中保存长期的舞动数据，为远程视频监控和图像识别提供输电导线的舞动状态的原始数据，便于对输电导线的舞动状态分析；减少事故漏报和错报的发生，以保证输电线路的安全运行。
文档编号G06T7/00GK102143354SQ201010606740
公开日2011年8月3日 申请日期2010年12月16日 优先权日2010年12月16日
发明者孙凤杰, 杨镇澴, 田野, 范杰清 申请人:华北电力大学