[發明專利]基于圖像處理的變電設備異常自動識別方法

有效

• 申請號: 201410710363.4
• 申請日: 2014-11-27
• 公開（公告）號: CN104331521B
• 公開（公告）日: 2017-10-31
• 發明（設計）人: 崔金濤;牛林;戰杰;馬夢朝;黃金鑫;魯國濤
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網技術學院
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司37221
• 代理人: 張勇

1.一種基于圖像處理的變電設備異常自動識別方法，其特征是，包括以下步驟：

(1)根據監測的變電站紅外圖像歷史數據，建立變電站設備紅外圖像數據庫；

(2)采集變電站設備紅外測溫影像數據，并對所述變電設備紅外圖像數據進行預處理；

(3)利用預處理后的圖像中像素點在灰度特性上的差異，通過設定不同的特征閾值，將所述圖像的像素點進行分類；

(4)確定預處理后的圖像中每個像素點是屬于目標還是屬于背景，從而形成二值圖像；

(5)根據識別出的變電站設備二值圖像信息，在變電站設備紅外圖像數據庫中搜索步驟(4)中圖像的所有信息，并根據紅外圖像數據庫信息判定故障類型；

所述步驟(1)中紅外圖像數據庫中包含每一個紅外圖像所代表的設備名稱、該設備運行正常時設備的平均溫度、目前該設備的最高溫度以及環境溫度、紅外圖像類型以及故障類型；

所述步驟(2)中對所述變電設備影像數據進行預處理的方法為：

采用中值濾波法對原始紅外圖像進行去噪處理，

對彩色圖像進行灰度化處理,將輸入的彩色圖像轉化為灰度圖像：一幅RGB圖像就是彩色像素的一個數組,其中每一個彩色像素點都是在設定空間位置的彩色圖像相對應的紅、綠、藍三分量；RGB模型為圖像中每一個像素的RGB分量分配一個0至255范圍內的灰度值，將三個分量以不同的權值進行加權平均從而得到對應點的灰度值；

采用中值濾波法對原始紅外圖像進行去噪處理：對待處理的當前像素點(x,y)，選擇一個滑動濾波窗口，該窗口由其近鄰的若干像素組成，對窗口中所有像素做大小排序，再把該序列的中值賦予當前像素點(x,y)，作為處理后圖像在該點上的灰度g(x,y)；

所述步驟(3)中將所述圖像的像素點進行分類的具體方法為：

將第k幀和k+1幀圖像f_k(x，y)，f_k+l(x，y)之間的變化用一個二值差分圖像D(x，y)表示：

其中，T為差分二值化閾值；

所述差分二值化閾值T采用最大類間方差法確定：

設圖像灰度級范圍為H，各灰度級出現的概率為P_i，閾值t將圖像像素分成2類C₁和C₂，兩類的平均灰度為

ρ1=Σi=0tiPi/ω1,]]>

ρ2=Σi=t+1H-1iPi/ω2,]]>

其中ω₂＝1-ω₁，分別代表兩類出現的概率，代表圖像總的灰度均值；

則兩類之間的方差為：

γ²(t)＝ω₁(ρ₁-ρ)²+ω₂(ρ₂-ρ)²,

使γ²(t)最大的t即為最佳差分二值化閾值T；

所述步驟(5)的具體方法為：

將當前紅外圖像信息與變電站設備紅外圖像數據庫進行匹配，通過皮爾遜相關系數法計算當前紅外圖像處理后的二值化信息與庫中的二值化信息之間的相關關系r，當r達到設定值時,判定當前紅外測溫圖像與故障庫中某故障信息匹配；通過模板匹配的方法找到與圖像匹配的目標故障。