[發(fā)明專利]一種基于聚類分析的輸電線路覆冰檢測方法和系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410484919.2
• 申請日: 2014-09-22
• 公開（公告）號: CN104616020A
• 公開（公告）日: 2015-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳洪濤;任洪民;趙建明;項(xiàng)福軍;佟輝
• 申請（專利權(quán)）人: 國家電網(wǎng)公司;國網(wǎng)吉林省電力有限公司松原供電公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/60;G06T7/00
• 代理公司: 長春眾益專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 22211
• 代理人: 余巖

1.一種基于聚類分析的輸電線路覆冰檢測方法，其特征在于包括下列步驟：

（1）從視頻監(jiān)控終端或視頻錄像中提取相鄰幀圖像；

（2）對提取相鄰幀圖像進(jìn)行圖像的預(yù)處理；

（3）利用基于聚類分析理論，對輸電線路圖像進(jìn)行圖像分割；

（4）與無覆冰輸電線路進(jìn)行對比，判斷輸電線路是否覆冰；

（5）根據(jù)輸電線路在圖像中的特征，采用連通區(qū)域標(biāo)識來定位輸電線路的位置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聚類分析的輸電線路覆冰檢測方法，其特征在于：所述的對提取相鄰幀圖像進(jìn)行圖像的預(yù)處理，首先檢測出圖像中和輸電線路有關(guān)的關(guān)鍵區(qū)域，然后將關(guān)鍵區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度化，得到灰度圖；

??（1）

其中為圖像中像素點(diǎn)坐標(biāo)，，m?為圖像高度，，n?為圖像寬度，?分別為像素點(diǎn)坐標(biāo)為的紅、綠、藍(lán)通道的像素值，?為像素點(diǎn)坐標(biāo)的灰度值，灰度化圖像后再對關(guān)鍵區(qū)域的圖像進(jìn)行圖像平滑，過濾噪聲，圖像平滑采用中值濾波的方法。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聚類分析的輸電線路覆冰檢測方法，其特征在于：所述的基于聚類分析理論對輸電線路圖像進(jìn)行圖像分割，采用一種改進(jìn)的模糊C-均值聚類算法，設(shè)樣本集屬于p維歐式空間，即,?.首先將樣本集分成不同的類，即c個互不相交的子集合，其中c為類別數(shù)，每一個類內(nèi)反映在圖像的特征上有很強(qiáng)的內(nèi)聚性，而類與類之間有較大的類間差，即

式中，，是加權(quán)指數(shù)，n為圖像中的像素?cái)?shù)或模式數(shù)，c為預(yù)先設(shè)置的類別數(shù)1<c≤n；

表示了各類中的樣本到聚類中心的加權(quán)距離平方和，其值反映在特定差異性定義下的類一致性程度，越小，聚類越緊湊，算法通過迭代交替更新，，當(dāng)相鄰兩次迭代的隸屬度矩陣之差的范數(shù)時，迭代停止，其中t為迭代的次數(shù)，為預(yù)先設(shè)置的收斂閾值，這時目標(biāo)函數(shù)近似地達(dá)到極小；

為圖像中所有非“邊緣”點(diǎn)的集合，為所有“邊緣”點(diǎn)的集合，那么：

首先將非“邊緣”部分分成互不相交的塊，然后將“邊緣”部分的點(diǎn)劃分到相鄰的塊中，形成一些互不相交的、連續(xù)的子類，完成一次圖像的初步分割，得到c個互不相交的子類：，其中，，則當(dāng)位于第類時，則，否則；

當(dāng)點(diǎn)，即為邊緣點(diǎn)時，其計(jì)算公式與一般的模糊C-均值聚類算法fuzzy?c-means?algorithm即FCM一致，采用的是模糊化隸屬關(guān)系的方法；當(dāng)點(diǎn)，即為非邊緣點(diǎn)時，無論是哪一輪迭代，其隸屬度不發(fā)生變化，不再重新計(jì)算，因此，要重新計(jì)算和確定歸屬的只是那些邊緣點(diǎn)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聚類分析的輸電線路覆冰檢測方法，其特征在于：所述的與無覆冰輸電線路進(jìn)行對比，判斷輸電線路是否覆冰，首先采集輸電線路未覆冰時的一幅圖像作為標(biāo)準(zhǔn)圖像，對圖像進(jìn)行預(yù)處理和分割，再計(jì)算圖像中輸電線路區(qū)域的像素總數(shù)，在視頻監(jiān)控過程中對采集到的實(shí)時圖像進(jìn)行預(yù)處理和圖像分割操作，獲得輸電線路區(qū)域的像素總數(shù)，判斷實(shí)時圖像的像素值是否超出對應(yīng)的無覆冰時圖像的15%，當(dāng)其像素?cái)?shù)超出無覆冰時的15%時，認(rèn)為所監(jiān)測的輸電線路有覆冰，并進(jìn)行標(biāo)示。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聚類分析的輸電線路覆冰檢測方法，其特征在于：所述的根據(jù)輸電線路在圖像中的特征，采用連通區(qū)域標(biāo)識來定位輸電線路的位置，具體為：經(jīng)過圖像分割后，可得到輸電線路區(qū)域，采用連通區(qū)域標(biāo)識來標(biāo)識輸電線路輪廓，即對輸電線路邊緣進(jìn)行標(biāo)記，采用8-鄰域方式進(jìn)行標(biāo)記，假設(shè)目標(biāo)為白色，值為255，背景為黑色，值為0,首先對二值圖像進(jìn)行一次完整的掃描，標(biāo)記出所有目標(biāo)像素點(diǎn)，然后對每一個像素進(jìn)行8-連通區(qū)域的標(biāo)記，即對每個像素的上、下、左、右、左上、右上、右下、左下，共8個相鄰像素進(jìn)行比較，然后根據(jù)比較結(jié)果進(jìn)行標(biāo)記，對于沒有8個相鄰的像素進(jìn)行特殊處理。

6.一種基于聚類分析的輸電線路覆冰檢測系統(tǒng)，其特征在于：包括視頻圖像輸入模塊、輸電線路圖像預(yù)處理模塊、輸電線路圖像分割模塊、輸電線路覆冰檢測模塊和輸電線路標(biāo)記模塊，其中：

視頻采集模塊，從視頻監(jiān)控終端或視頻錄像中提取相鄰幀圖像；

輸電線路圖像預(yù)處理模塊，對提取相鄰幀圖像進(jìn)行圖像的預(yù)處理；

輸電線路圖像分割模塊，利用基于聚類分析理論，提出一種改進(jìn)的FCM圖像分割算法，對輸電線路圖像進(jìn)行圖像分割；

輸電線路覆冰檢測模塊，采用逐列掃描圖像的方式，計(jì)算輸電線路覆冰前后圖像的像素比值，與無覆冰輸電線路進(jìn)行對比，判斷輸電線路是否覆冰；

輸電線路標(biāo)記模塊，根據(jù)輸電線路在圖像中的特征，采用連通區(qū)域標(biāo)識來定位輸電線路的位置。