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[實用新型]一種基于視頻差異化技術的輸電線路智能監控裝置有效

專利信息
申請號: 201220028109.2 申請日: 2012-01-25
公開(公告)號: CN202534126U 公開(公告)日: 2012-11-14
發明(設計)人: 王彥良;張國平;張體領;孔平;顏丙旗;劉宗杰;楊新 申請(專利權)人: 山東電力集團公司濟寧供電公司
主分類號: G08B25/10 分類號: G08B25/10;H04N7/18;H04N7/26
代理公司: 濟寧宏科利信專利代理事務所 37217 代理人: 樊慶年;張景宏
地址: 272023 山東*** 國省代碼: 山東;37
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 視頻 異化 技術 輸電 線路 智能 監控 裝置
【說明書】:

技術領域

本實用新型涉及電力技術輸電線路狀態實時分析智能監控裝置,尤其涉及一種基于視頻差異化技術的輸電線路智能監控裝置。

背景技術

隨著國家電網公司提出建設智能化電網以來,視頻監測技術已開始在國內供電企業應用,對室內遠程監測現場情況提供了便利條件。但是,受傳統視頻監測技術水平和條件的限制,傳統視頻監測技術仍需要人工監視現場情況,對現場監視的海量圖象、數據需要人工查看、鑒別。對于現場處于24小時變化的情況,一個瞬間的事件被監視人員忽略,仍可能出現設備故障。例如,夜間人員到桿塔附近,線路現場出現大風、降雪積冰情況,如出現在某個時段如夜間,可能被忽略。借助當前計算機技術的飛速發展,在傳統遠程視頻技術之上,開發一種基于視頻差異化技術的輸電線路智能監控裝置的研究及應用,將對線路運行帶來革命性便利條件。

實用新型內容

本實用新型的目的在于,克服現有技術的不足之處,提供一種基于視頻差異化技術的輸電線路智能監控裝置,使運行人員可以直觀地查看到輸電線路以及桿塔附近的現場信息,并且基于監控中心嵌入的智能分析算法,對輸電線路狀態以及桿塔周圍發生的危害到電力安全的行為實時報警,有利于電力工作人員及時采取措施防止相關的電力事故的發生,保證輸電線路的安全運行。

本實用新型所述的一種基于視頻差異化技術的輸電線路智能監控裝置,包括有作為現場監測終端的系統監測分機、中間數據傳輸及后臺數據監測分析中心三大部分組成,作為現場監測終端系統監測分機主要負責現場視頻圖像的采集,后臺數據監測分析中心負責利用嵌入到監控中心的智能視頻識別控制器對經過中間數據傳輸的現場視頻圖像進行分析處理,并依據具體情況根據設定閾值實施報警。具體說,本實施新型所述的一種基于視頻差異化技術的輸電線路智能監控裝置包括有系統監測分機、高壓輸電線路鐵桿塔、GPRS/CDMA無線通訊網絡、智能視頻識別控制器、數據庫、中心處理計算機和監控中心。系統監測分機安裝在高壓輸電線路鐵桿塔上,同時以無線通信的連接形式連接到GPRS/CDMA無線通訊網絡,由GPRS/CDMA無線通訊網絡連接到中心處理計算機。中心處理計算機與監控中心連接,同時又與數據庫連接,數據庫又與智能視頻識別控制器相連接。其中作為現場監測終端的系統監測分機采用采用模塊化設計,包含工業攝像機、視頻/音頻解碼器、中央控制板、視頻圖像壓縮模塊、揚聲器、GPRS/CDMA無線通訊模塊以及太陽能加蓄電池組成的電源模塊組成,負責現場音、視頻信號、報警信號等數據的采集、編碼和傳輸,控制信號的下載和解碼,實現對攝像機以及聯動喊話裝置的控制。其中的中間數據傳輸部分利用CDMA/GPRS無線通信網絡、采用獨特的H.264視頻壓縮技術等實現監測終端與數據監測中心數據傳輸交換。其中的后臺數據監測分析中心能夠通過ADSL等上網方式接入Internet,對各客戶端傳送過來的音視頻等數據進行解碼、存儲以及利用嵌入到監控中心的軟件管理系統的智能防盜算法實現對視頻圖像進行自動分析處理,并采用B/S的方式在顯示器上顯示,及時對發生的情況做出處理,保證輸電線路的安全運行。

發明基于遠程數字圖像處理技術,以計算機為中心,結合光電技術和計算機圖像處理和模式識別技術,以傳送到監控中心的視頻流中截取的數字圖像為研究對象,通過視頻圖像智能識別技術實現對絕緣子覆冰、線路覆冰、導線風偏、導線舞動、防火、桿塔防盜、大霧、運動物體、施工等現象的全面監測,并進行及時報警,為保證電力企業生產安全提供了一種新的直觀而準確的手段,有著非常重要的現實意義。本實用新型整體結構簡單,安裝和操作使用方便,穩定性好,可靠性高。

附圖說明

圖1為本實用新型的一種基于視頻差異化技術的輸電線路智能監控裝置結構示意圖。1—系統監測分機??2—高壓輸電線路鐵桿塔??3—CDMA/GPRS無線通訊網絡??4—智能視頻識別控制器??5—數據庫??6—中心處理計算機??7—監控中心。

具體實施方式

現參照附圖1,結合實施例說明如下:本實用新型所述的一種基于視頻差異化技術的輸電線路智能監控裝置,包括有作為現場監測終端的系統監測分機1、中間數據傳輸及后臺數據監測分析中心三大部分組成,作為現場監測終端系統監測分機1主要負責現場視頻圖像的采集,后臺數據監測分析中心負責利用嵌入到監控中心7的智能視頻識別控制器4對經過中間數據傳輸的現場視頻圖像進行分析處理,并依據具體情況根據設定閾值實施報警。具體說,本實施新型所述的一種基于視頻差異化技術的輸電線路智能監控裝置包括有系統監測分機1、高壓輸電線路鐵桿塔2、GPRS/CDMA無線通訊網絡3、智能視頻識別控制器4、數據庫5、中心處理計算機6和監控中心7。系統監測分機1安裝在高壓輸電線路鐵桿塔2上,同時以無線通信的連接形式連接到GPRS/CDMA無線通訊網絡3,由GPRS/CDMA無線通訊網絡3連接到中心處理計算機6。中心處理計算機6與監控中心7連接,同時又與數據庫5連接,數據庫5又與智能視頻識別控制器4相連接。其中作為現場監測終端的系統監測分機1采用采用模塊化設計,包含工業攝像機、視頻/音頻解碼器、中央控制板、視頻圖像壓縮模塊、揚聲器、GPRS/CDMA無線通訊模塊以及太陽能加蓄電池組成的電源模塊組成,負責現場音、視頻信號、報警信號等數據的采集、編碼和傳輸,控制信號的下載和解碼,實現對攝像機以及聯動喊話裝置的控制。其中的中間數據傳輸部分利用CDMA/GPRS無線通信網絡,采用獨特的H.264視頻壓縮技術等實現監測終端與數據監測中心數據傳輸交換。其中的后臺數據監測分析中心能夠通過ADSL等上網方式接入Internet,對各客戶端傳送過來的音視頻等數據進行解碼、存儲以及利用嵌入到監控中心的軟件管理系統的智能防盜算法實現對視頻圖像進行自動分析處理,并采用B/S的方式在顯示器上顯示,及時對發生的情況做出處理,保證輸電線路的安全運行。本發明基于遠程數字圖像處理技術,以計算機為中心,結合光電技術和計算機圖像處理和模式識別技術,以傳送到監控中心的視頻流中截取的數字圖像為研究對象,通過視頻圖像智能識別技術實現對絕緣子覆冰、線路覆冰、導線風偏、導線舞動、防火、桿塔防盜、大霧、運動物體、施工等現象的全面監測,并進行及時報警,為保證電力企業生產安全提供了一種新的直觀而準確的手段,有著非常重要的現實意義。本實用新型整體結構簡單,安裝和操作使用方便,穩定性好,可靠性高。圖像采集控制模塊主要包含高速一體化CCD攝像機、喊話器、云臺、解碼器、中央控制板以及DSP壓縮模塊。其中的視頻壓縮模塊、中央控制板等均由精密電子元器件組成,運行在高壓輸電線路鐵桿塔上,屬于典型的弱電系統在強電環境下的應用。攝像機帶有80個預制位,攝像機與中央控制板以RS485方式進行通訊,可根據遠程指令自動對準預制目標,如:絕緣子、導線、塔體、通道、周邊環境等。中央控制板可定時受監控中心請求啟動攝像機工作,白天和夜間攝像方式的自動轉換以及云臺的控制,在盜竊事故發生時啟動安裝在現場喊話器工作,將攝像機采集到的視頻信號經DSP壓縮模塊壓縮為標準文件。看門狗電路和電源模塊,本系統采用以太陽能電池對蓄電池進行浮充的供電方式,中央控制板定期檢測蓄電池電壓,若低于6.8V則進行浮充,電壓低于5.7V,裝置將不啟動通訊模塊及壓縮模塊工作,以保證系統正常運行。基于運放LM358組成的比較器、定時器CD4060BE以及蓄電池和太陽能電池板的特性,設計了詳細的太陽能加蓄電池充放電控制電路、電池充電保護電路以及電池過放電保護電路。并采用微處理器對電池特性進行實時檢測,嚴格按照蓄電池充放電特性曲線進行充放電控制,從而大大延長了蓄電池的使用壽命。監控裝置中央控制板采用超低功耗MSP430?16位RISC結構的單片機,靜態功耗低于1毫安,平均功耗低于9毫安,確保設備安全運行。?看門狗芯片采用MAXIM公司的MAX639。MAX639是用于微處理器系統的電源監視和控制電路,可為CPU提供復位信號、看門狗監視、備用電池自動切換及電源失效監視。除上、掉電條件下為微處理器提供復位外,這些器件還具有備用電池切換功能,以確保在掉電情況下,向不允許斷電的器件維持供電。CDMA/GPRS無線通訊模塊,系統借助現有的CDMA/GPRS網絡,采用獨特的H.264視頻壓縮技術,實現視頻/數據的同時傳輸。CDMA/GPRS數傳終端是一個CDMA/GPRS網絡終端設備,以CDMA/GPRS通信技術和單片機技術為核心,內嵌TCP/IP協議,自動完成監控中心通過Internet發出命令的接收解碼、終端返回數據的編碼和發送。它通過RS-232串口與集中器相連,通過內置嵌入式處理器對數據進行處理,協議封裝后發送到CDMA/GPRS網絡。通過CDMA/GPRS無線通訊模塊完成系統監測分機和遠端監控中心的通信功能,以保證實時數據和歷史數據的傳送及監控中心對各個系統監測分機的遠程控制。視頻差異化分析模塊,包含各類濾波、色彩分析以及幾何、數學變換、形態學計算分析、校正、分類、辨識、形狀搜索等幾何以及圖像計算功能。系統采用了彈性圖匹配方法、隱馬爾可夫模型方法以及神經網絡方法等匹配算法,從質量較差的圖像中識別出關心對象;通過Canny,?Obertscross,?Prewitt?和Sobel?等邊緣檢測算子,實現像素位置甚至是亞像素距離的嚴格邊緣檢測;視頻差異分析系統可對以下運行狀態完成自動識別,具體識別功能實現如圖3所示其中包括導線舞動;導線弧垂變化及懸掛異物;導線覆冰;導線風偏;絕緣子覆冰;桿塔防盜及施工帶來的安全隱患。監控中心系統軟件應該為開放式機構,采用B/S方式,在任意地點均可上網瀏覽。監控中心接收各系統監測分機的數據,并將圖像、視頻等數據存入數據庫中。為了能夠實現對監控目標的自動視頻識別,在專家軟件中需要基于各監控對象的理論計算模型嵌入相應的智能視頻識別算法,使得該系統能實時監測各桿塔上、線路的視頻信息,并通過視頻識別算法以及專家數據庫,正確反映出監控對象的狀態,在危險狀態時及時給出預報警信息;用戶通過監控中心專家軟件系統可隨時查閱任意地點的圖像資料,結合環境信息,決定是否派人巡視。也可將多幅圖像進行對比,以觀察線路周圍如絕緣子覆冰等的發展趨勢。

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