采用横向扫描映射的变电站断路器状态视频智能分析算法
【技术领域】
[0001]本发明属于变电站图像智能分析领域及变电站设备状态在线监测领域，涉及图像处理和计算机等技术，特别是涉及一种采用横向扫描映射的变电站断路器状态视频智能分析算法。
【背景技术】
[0002]随着视频监控的网络化、高清化、智能化技术的不断发展，视频监控技术在电网安全、生产运行中的应用不断深入和广泛，传统方式所采用的视频监控技术为电网设备远程监控提供远程可视化的监控手段，为远程确认设备实际的状态与监控数据显示状态是否一致，提供了可靠和有效的确认手段，为准确做出决策提供了依据，然而，随着该技术的不断深入和推广应用，由于变电站数量众多、站内设备数量庞大，若每个设备的状态查看和确认都需要人工进行查看和确认，其所带来的工作量将特别庞大，且工作效率低下，随着电网技术对电网智能化水平要求的不断提高，如何提高视频监控技术在电网智能化监控技术中的应用，将对电网智能化水平的提升起到促进作用。同时，将为电网设备的智能化监控、智能化巡视提供技术手段。同时，变电站断路器状态的图像识别对于电网智能化设备状态巡视、设备告警联动等电网生产运行监控具有重要意义，对电网智能化水平的发展和提高具有一定的促进作用。由于变电站设备场景的复杂性，如果有效实现对变电站断路器状态的识别将是该技术的核心研究内容。
【发明内容】
[0003]发明目的:本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种采用横向扫描映射的变电站断路器状态视频智能分析算法，用于判断变电站断路器设备开合状态的检测方法，能够有效提取出分合指示针的特征，排除外在影响因数，能够最大限度地提高检测的准确性和适用性。
[0004]为了解决上述技术问题，本发明提供的采用横向扫描映射的变电站断路器状态视频智能分析算法，包括变电站断路器状态图片预处理、通过横向分割线得到交叉点组、采用滑窗得到交叉点组合、采用斜率计算和特征判断分离出有效线段和无效线段、根据有效线段最终判断并得出短路其的开合状态五个过程，该方法包括步骤如下:
[0005]S1:对原始视频图片采用滤波和二值化处理，将原始图片转换为二值化图片；
[0006]S2:对二值化图片采用横向分割线，形成交叉点组；
[0007]S3:对交叉点采用2*2滑窗，形成关联的交叉点组合；
[0008]S4:对交叉点组合采用斜率计算和特征判断，分离出有效线段和无效线段；
[0009]S5:根据有效线段，最终判断并得出短路其的开合状态。
[0010]其中，变电站断路器状态图片预处理具体步骤如下:
[0011]Sll:将原始图片转换为灰度图片；
[0012]S12:采用切除灰度图片的部分边缘，得到新的灰度图片；
[0013]S13:对灰度图片，采用3*3窗口的平均值方式滤波；
[0014]S14:对滤波后的图片采用Canny边缘提取方式，得到二值化图片。
[0015]其中，通过横向分割线得到交叉点组具体步骤如下:
[0016]S21:采用间隔为10个像素的横向分割线对图像从上至下进行分割，分割过程中与二值化的边缘点存在交集时；记录该点为交叉点；
[0017]S22:将所有的交叉点记录为数组，数组的排列方式为从左至右、从上往下的记录顺序。
[0018]其中，采用滑窗得到交叉点组合具体步骤如下:
[0019]S31:按照交叉点数组前后顺序，依次采用2*2滑动窗口检查该点(记录为点I)是否存在连接的边缘点；
[0020]S32:如果存在边缘点，检查该边缘点是否为交叉点数组中的一个点，如果是交叉点则将该点记录为点I的同组交叉点，如果不是则继续滑动窗口检查；
[0021]S33:如果不存在边缘点，则结果该次的滑动窗口检查过程，开始下一个交叉点检查过程；
[0022]S34:通过循环执行上述过程，最终得到多组交叉点的集合，每组交叉点均为在同一连通的边缘线上。
[0023]其中，采用斜率计算和特征判断分离出有效线段和无效线段具体步骤如下:
[0024]S41:计算每组集合的交叉点的斜率组合，计算每组中相邻的交叉点之间的斜率，并形成相应的斜率组合；
[0025]S42:根据斜率组合中的值，判断该交叉点组合是否为有效线段或无效线段，并排除无效限度，保留有效线段。
[0026]其中，根据有效线段最终判断并得出短路其的开合状态具体步骤如下:
[0027]S51:将有效线段分别统计各线段的斜率，判断是否为判断断路器状态的合理数据，如果不是合理数据则进行排除；
[0028]S52:根据最终的数据，判断断路器的开合状态。
[0029]本发明的方法，具备对视频图像中所监控的电力应用场景为复杂场景或简单场景时，采用横向扫描映射的视频智能分析算法，对变电站断路器设备分合状态进行检测的能力。若采用常用的Hough变换的方法对图像中的线段进行检测的方法，容易受图像的清晰度、图像中其它干扰线段、指示盘外圆、拍摄时的监控角度等因数影响，导致最终检测出过多的线段或者无法检测到线段等，常用的Hough变换将无法适用于多种应用场景下的断路器设备分合状态的检测。采用基于横向扫描映射的视频智能分析算法，能够有效提取出分合指示针的特征，排除外在影响因数，能够最大限度地提高检测的准确性和适用性。
[0030]本发明的方法易于实现和应用，主要可以应用于电网智能化设备状态巡视、设备告警联动等电网生产运行智能化远程监控中，对电网智能化水平的发展和提高具有一定的促进作用。
【附图说明】
[0031]下面结合附图和【具体实施方式】对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
[0032]图1为本发明的流程框图。
【具体实施方式】
[0033]下面结合附图详细说明本发明技术方法中所涉及的各个细节问题。应指出的是，所描述的实施例仅旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。
[0034]本发明是一种采用横向扫描映射的变电站断路器状态视频智能分析算法，变电站断路器状态通过变电站内的机构箱上的指针方向表示其开合状态，利用变电站监控摄像机的图像，采用视频智能分析算法实现对其开合状态的自动判别，步骤如下:基于图像的标注对图像进行分割处理，分割出需要进行处理的图像范围；对原始图像进行滤波处理和二值化处理，将原始图片转换为二值化图像；对转换后的二值化图像采用多组横向分割线进行扫描，扫描的横向分割线与二值化图像形成一系列的交叉点，对每个交叉点采用2*2的滑动窗口对周围进行扫描，确定哪些交叉点处于同一条线段；求解每条线的分段斜率；根据每个分段斜率判断哪些二值化图像中的线段是实际的开合指示，最终判断出机构箱上的指针方向所表示的开合状态。变电站断路器状态的图像识别对于电网智能化设备状态巡视、设备告警联动等电网生产运行监控具有重要意义，对电网智能化水平的发展和提高具有一定的促进作用。
[0035]图1所示为采用横向扫描映射的变电站断路器状态视频智能分析算法的流程框图，本方法分为变电站断路器状态图片预处理、通过横向分割线得到交叉点组、采用滑窗得到交叉点组合、采用斜率计算和特征判断分离出有效线段和无效线段、根据有效线段最终判断并得出短路其的开合状态五个过程。
[0036]所述的变电站断路器状态图片预处理包括步骤:将原始图片转换为灰度图片；采用切除灰度图片的部分边缘，得到新的灰度图片；对灰度图片，采用3*3窗口的平均值方式滤波；对滤波后的图片采用Canny边缘提取方式，得到二值化图片。
[0037]所述的通过横向分割线得到交叉点组包括步骤:采用间隔为10个像素的横向分割线对图像从上至下进行分割，分割过程中与二值化的边缘点存在交集时；记录该点为交叉点；将所有的交叉点记录为数组，数组的排列方式为从左至右、从上往下的记录顺序。
[0038]所述的采用滑窗得到交叉点包括步骤:按照交叉点数组前后顺序，依次采用2*2滑动窗口检查该点(记录为点1，作为起始点)是否存在连接的边缘点；如果存在边缘点，检查该边缘点是否为交叉点数组中的一个点，如果是交叉点则将该点记录为点I的同组交叉点，如果不是则继续滑动窗口检查；如果不存在边缘点，则结果该次的滑动窗口检查过程，开始下一个交叉点检查过程；通过循环执行上述过程，最