[發(fā)明專利]基于圖像處理的變電設(shè)備異常自動(dòng)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410710363.4
• 申請(qǐng)日: 2014-11-27
• 公開（公告）號(hào): CN104331521B
• 公開（公告）日: 2017-10-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 崔金濤;牛林;戰(zhàn)杰;馬夢(mèng)朝;黃金鑫;魯國(guó)濤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)家電網(wǎng)公司;國(guó)網(wǎng)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司37221
• 代理人: 張勇

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及變電設(shè)備故障處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像處理的變電設(shè)備異常自動(dòng)識(shí)別方法。

背景技術(shù)

近幾年來我國(guó)電力網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，并且這種增長(zhǎng)趨勢(shì)在未來幾年內(nèi)仍將繼續(xù)。為了提高電力系統(tǒng)生產(chǎn)的自動(dòng)化水平，電力系統(tǒng)正在大力建設(shè)無人值守變電站。許多變電站在遙測(cè)、遙信、遙控、遙調(diào)的基礎(chǔ)上增加了“遙視”功能，實(shí)現(xiàn)了電力系統(tǒng)各種重要參數(shù)、設(shè)備和場(chǎng)所的監(jiān)測(cè)，尤其是通過圖像、聲音對(duì)電力設(shè)備的運(yùn)行情況進(jìn)行了采集和遠(yuǎn)距離傳送。如主控制室、高壓室、斷電器、隔離刀閘、室外場(chǎng)地等重要場(chǎng)所和設(shè)備的實(shí)時(shí)可視化監(jiān)測(cè)。

將視頻圖像引入電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的遠(yuǎn)程監(jiān)視中帶來了巨大的技術(shù)進(jìn)步，但現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)只有視頻監(jiān)控功能和錄像功能，不能對(duì)監(jiān)控目標(biāo)進(jìn)行智能化的主動(dòng)識(shí)別分析。僅僅是將大量的圖像傳輸?shù)秸{(diào)度端，需要操作員時(shí)刻觀察分析圖像，無形中增加了操作員的工作負(fù)擔(dān)。同時(shí)，人眼難以分辨細(xì)微圖像的灰度變化，難以客觀判斷電力設(shè)備表面缺陷的程度。另外，人眼易疲勞的弱點(diǎn)和人工判斷的主觀性，嚴(yán)重影響了電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)自動(dòng)化程度的進(jìn)一步提高。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是為了解決上述技術(shù)問題，提供了一種基于圖像處理的變電設(shè)備異常自動(dòng)識(shí)別方法，該方法基于紅外測(cè)溫影像采集信息，通過對(duì)影像信息進(jìn)行識(shí)別與分析，判斷變電設(shè)備的運(yùn)行情況，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)設(shè)備存在的故障及其故障隱患。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于圖像處理的變電設(shè)備異常自動(dòng)識(shí)別方法，包括以下步驟：

(1)根據(jù)監(jiān)測(cè)的變電站紅外圖像歷史數(shù)據(jù)，建立變電站設(shè)備紅外圖像數(shù)據(jù)庫；

(2)采集變電站設(shè)備紅外測(cè)溫影像數(shù)據(jù)，并對(duì)所述變電設(shè)備紅外圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

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

(4)確定預(yù)處理后的圖像中每個(gè)像素點(diǎn)是屬于目標(biāo)還是屬于背景，從而形成二值圖像；

(5)根據(jù)識(shí)別出的變電站設(shè)備二值圖像信息，在變電站設(shè)備紅外圖像數(shù)據(jù)庫中搜索步驟(4)中圖像的所有信息，并根據(jù)紅外圖像數(shù)據(jù)庫信息判定故障類型。

所述步驟(1)中紅外圖像數(shù)據(jù)庫中包含每一個(gè)紅外圖像所代表的設(shè)備名稱、該設(shè)備運(yùn)行正常時(shí)設(shè)備的平均溫度、目前該設(shè)備的最高溫度以及環(huán)境溫度、紅外圖像類型以及故障類型。

所述步驟(2)中對(duì)所述變電設(shè)備影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的方法為：

采用中值濾波法對(duì)原始紅外圖像進(jìn)行去噪處理，

對(duì)彩色圖像進(jìn)行灰度化處理,將輸入的彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像：一幅RGB圖像就是彩色像素的一個(gè)數(shù)組,其中每一個(gè)彩色像素點(diǎn)都是在設(shè)定空間位置的彩色圖像相對(duì)應(yīng)的紅、綠、藍(lán)三分量；RGB模型為圖像中每一個(gè)像素的RGB分量分配一個(gè)0至255范圍內(nèi)的灰度值，將三個(gè)分量以不同的權(quán)值進(jìn)行加權(quán)平均從而得到對(duì)應(yīng)點(diǎn)的灰度值；

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

所述步驟(3)中將所述圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行分類的具體方法為：

將第k幀和k+1幀圖像fk(x，y)，fk+l(x，y)之間的變化用一個(gè)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(shè)圖像灰度級(jí)范圍為H，各灰度級(jí)出現(xiàn)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

其中ω₂＝1-ω₁，分別代表兩類出現(xiàn)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：