[發明專利]電力設施防外破預警方法

有效

• 申請號: 201710575689.4
• 申請日: 2014-05-12
• 公開（公告）號: CN107222726B
• 公開（公告）日: 2020-01-10
• 發明（設計）人: 史如新;王曙寧;趙翊
• 申請（專利權）人: 江蘇省電力公司常州供電公司;江蘇省電力公司;國家電網公司
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;G06T7/20;G08B13/196
• 代理公司: 32214 常州市江海陽光知識產權代理有限公司
• 代理人: 陸文俊

1.一種電力設施防外破預警方法，其特征在于包括如下幾個步驟：

①讀取圖像，將攝像頭所檢測的視頻按照一幀幀圖像讀取到內存中并記錄該圖像的像素灰度值數據；

②根據時間設置相應的閾值體系，時間為早上8點到下午5點之間確定為白晝模式、晚上8點到凌晨5點確定為黑夜模式，而對于其它時間即模糊時間區域，采用Bayes定理進行決策分類，黑夜和白晝模式采用相應的不同閾值體系；

③通過圖像邊緣檢測算法對步驟①得到的視頻一系列的幀圖像處理來提取出電力設施的整體輪廓；

④在步驟②得到的閾值體系下，根據步驟③得到的電力設施輪廓生成整個視頻圖像的從內到外的3至8個虛擬線圈；

⑤根據步驟③得到的電力設施輪廓和步驟④得到的虛擬線圈確定檢測區域，檢測區域為電力設施輪廓以外、位于最內的虛擬線圈以內的區域以及所有相鄰的兩個虛擬線圈之間的區域；

⑥在步驟⑤得到的所有檢測區域內采用混合高斯分布背景模型來進行背景提取和更新；采用一個多重自適應的混合高斯模型并根據高斯分布的持續性和變化性來檢測出背景點和前景點；背景的更新是通過引入更新率更新各高斯分布的權重來實現的；基于混合高斯分布背景模型的背景提取和更新的原理和處理方法如下：

設用來描述每個象素點顏色分布的高斯分布共有K個；在時刻，某象素點第i個高斯分布的概率密度函數為：

（3）

其中，表示時刻象素點的RGB強度值組成的顏色向量；、分別為時刻第個高斯分布的均值向量，協方差矩陣；

各高斯分布分別具有不同的權值和優先級，它們按照優先級從高到低進行排序；滿足公式的前b個高斯分布被認為是背景分布，而其它高斯分布則認為前景分布，上式中，T為閾值，T的取值決定了背景分布的個數；在檢測前景點時，按照優先級次序將與各高斯分布逐一匹配，若沒有表示背景分布的高斯分布與匹配，則判定該點為前景點，否則為背景點；

若檢測時沒有找到任何高斯分布與匹配，則將優先級最小的一個高斯分布去除，并根據引入一個新的高斯分布，并賦予較小的權值和較大的方差，若第k個高斯分布與匹配，則對第i個高斯分布的權值更新如下：

（4）

其中，為更新率，當i=k時，，否則，；

⑦通過背景消減法得到檢測區域的前景，通過對一幀幀的檢測區域的圖像像素數據和實時更新的檢測區域中的背景像素數據做差值運算，即可得到所檢測區域的前景；

⑧將步驟⑦得出的檢測區域的前景的像素數據與步驟②得到的閾值體系即黑夜或白晝模式下的檢測閾值集進行比較，若前景像素數據超出了閾值范圍則進入步驟⑨，否則繼續不斷循環步驟⑥至⑧，實時地進行背景更新和前景的檢測，同時相隔一定時間后執行步驟②再次檢測現在的模式為白晝模式還是黑夜模式并更新相應的閾值體系；

⑨若前景像素數據超出了閾值范圍，則認為有運動物體靠近電力設施，此時立即通過預警系統及時發出預警信號；

其中步驟③中，Bayes函數為：

（1）

表示要加以判別的2個模式類別即白晝模式和黑夜模式，表示特征向量、即當前幀圖像平均灰度值；表示2個模式出現的先驗概率，隨季節、周圍環境的不同而變化，可由歷史數據統計得到；分別表示白晝模式、黑夜模式下平均灰度值為的條件概率，由經驗獲得；判別公式為：

若 （2）

則判為白晝模式；否則，判為黑夜模式；則該判斷方法可表示為：

式中為當前時間，通過確定黑夜或白晝模式后設置相應的閾值體系；

步驟④中，確定電力設施輪廓后，在電力設施輪廓周圍通過基于統計幾何學的虛擬線圈生成方法生成整個視頻圖像的從內到外的3至8個虛擬線圈：設攝像頭與高壓線路之間的距離為、俯仰角為、方位角為；圖像上線路某點切向量定義為以攝像頭近端為起點沿著線路的方向指向該點的向量，表示為；圖像上線路某點法向量定義為以該點出發沿著線路垂線的方向的向量，表示為；通過統計學理論建立法向量和切向量的幾何函數關系：；在實際系統中，距離、俯仰角、方位角參數可通過現場調試獲得；通過可視化界面利用手動的方式可準確地獲得輸電線路各點的坐標；在此基礎上，利用上述幾何函數關系即可獲得整個線路的虛擬線圈。