[發(fā)明專利]基于GLOH描述子和GVF-Snake模型的絕緣子覆冰檢測方法

有效

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• 申請日: 2017-07-13
• 公開（公告）號: CN107358259B
• 公開（公告）日: 2019-09-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙常威;程登峰;劉安迪;季坤;操松元;嚴(yán)波;李森林;陳江;何凱;陳忠;楊為;楊海濤;鄧倩倩;張國寶
• 申請（專利權(quán)）人: 國家電網(wǎng)公司;國網(wǎng)安徽省電力公司電力科學(xué)研究院;安徽南瑞繼遠(yuǎn)電網(wǎng)技術(shù)有限公司;安徽大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責(zé)任公司 34101
• 代理人: 陸麗莉;何梅生

本發(fā)明公開了一種基于GLOH描述子和GVF?Snake的絕緣子覆冰檢測方法，包括：1對輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理；2提取感興趣的目標(biāo)區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)應(yīng)包含絕緣子信息；3利用GLOH描述子來定位絕緣子；4利用GVF?Snake模型來精確檢測絕緣子輪廓；5對絕緣子輪廓進(jìn)行分析，通過計算最大徑向距離來確定絕緣子是否存在覆冰情況，并在覆冰情況下計算覆冰的厚度。本發(fā)明能夠克服傳統(tǒng)的方法難以完整地將絕緣子與復(fù)雜背景分離的缺陷，能夠有效提高絕緣子覆冰情況判斷的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)、模式識別及分類領(lǐng)域，尤其是特定目標(biāo)的分類與檢測。

背景技術(shù)

在電力系統(tǒng)中，絕緣子覆冰對于電網(wǎng)安全一直是一個很大的威脅。特別是在寒冷的冬天，絕緣子覆冰情況時常發(fā)生，而覆冰閃絡(luò)是一種輸電線路中時常發(fā)生較大的危害，對線路的絕緣性以及系統(tǒng)的安全運行有著很大的安全隱患，因而對絕緣子覆冰進(jìn)行檢測具有重要的意義。隨著機(jī)器視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，利用視覺和圖像處理技術(shù)對絕緣子狀態(tài)的進(jìn)行檢測，自動識別絕緣子覆冰情況，在保障電力系統(tǒng)的安全運行方面具有非常重要的作用。

近期，研究者們提出了許多識別檢測絕緣子覆冰情況的算法。文獻(xiàn)(“張成,盛戈皞,江秀臣等.基于圖像處理技術(shù)的絕緣子覆冰自動識別[J],華東電力，2009,37(1):146-149.”)分析了絕緣子覆冰特征,利用圖像處理技術(shù)對絕緣子覆冰的情況以及絕緣子圖形特征量進(jìn)行分析和識別，應(yīng)用圖像平滑處理和閾值變換等方法獲取絕緣子輪廓圖像，并計算了覆冰厚度等參數(shù)，但所使用的閾值變換方法難以完全排除背景因素的干擾，影響著絕緣子輪廓的提取；文獻(xiàn)(“張燁，馮玲，穆靖宇等.輸電線路絕緣子覆冰厚度圖像識別算法[J],電力系統(tǒng)自動化，2016,40(21):195-202.”)通過模板匹配技術(shù)在圖像中實現(xiàn)絕緣子的定位，然后通過圖像預(yù)處理、圖像分割、邊緣提取等技術(shù)，提取出圖像中覆冰前后絕緣子邊緣，然后對比區(qū)域像素個數(shù)來判斷有無覆冰，但在覆冰情況下絕緣子形狀多變，所使用的模板匹配難以給出準(zhǔn)確的模板，會降低絕緣子定位的精度；文獻(xiàn)(“Lin Yang,Xiaolan Jiang,Yanpeng Hao etc.Recognition of natural ice types on in-service glassinsulators based on texture feature descriptor[J],IEEE Transactions onDielectrics and Electrical Insulation,2017,24(1):535-542.”)基于紋理特征描述算子建立玻璃絕緣子的冰類型識別方法，該方法利用一致局部二值模式和改進(jìn)的一致局部二值模式用于提取六種類型覆冰圖像的紋理特征，通過紋理直方圖的相關(guān)系數(shù)計算來識別覆冰類型，但該方法只能夠識別六種類型覆冰，并未實現(xiàn)絕緣子自動定位；文獻(xiàn)(“王小朋，胡建林，孫才新等.應(yīng)用圖像邊緣檢測方法在線監(jiān)測輸電線路覆冰厚度研究[J].高壓電器，2009，45(6):69-74.”)基于小波的圖像邊緣檢測方法來提取輪廓進(jìn)行覆冰厚度的測量，并在模擬人工氣候?qū)嶒炇抑羞M(jìn)行了實驗驗證，但該方法通過安裝在桿塔上的一臺工業(yè)級攝像機(jī)采集圖像，無法對任意輸入圖像進(jìn)行覆冰判斷，普適性較差；文獻(xiàn)(“楊浩，無畏.基于三維重建的絕緣子覆冰圖像監(jiān)測[J].電力自動化設(shè)備，2013，33(2):92-98.”)通過圖像的三維重建來進(jìn)行絕緣子覆冰在線監(jiān)測，利用計算機(jī)雙目視覺技術(shù)，采用兩臺放置在不同位置的攝像機(jī)采集絕緣子圖像，通過圖像間的視差進(jìn)行絕緣子的三維點云模型重建，從而計算得到覆冰的厚度，但該方法要求所安裝的攝像機(jī)對準(zhǔn)絕緣子，并且需要進(jìn)行攝像機(jī)的標(biāo)定。

現(xiàn)有圖像監(jiān)測法中，大多需要預(yù)先設(shè)定好絕緣子的位置，或者只是對在實驗室這種理想環(huán)境下的絕緣子覆冰情況進(jìn)行識別，在距離實際應(yīng)用還存在著一定的差距。由于圖像獲取的復(fù)雜性，絕緣子與背景常常融為一體，傳統(tǒng)的方法很難將其完整分離。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為克服傳統(tǒng)的方法難以完整地將絕緣子與復(fù)雜背景分離的缺陷，提供一種基于GLOH描述子和GVF-Snake模型的絕緣子覆冰檢測算法，以期能夠準(zhǔn)確自動定位絕緣子，從而能有效提高絕緣子覆冰情況判斷的準(zhǔn)確性。