[發明專利]一種輸電線路通道煙火隱患識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201910974662.1
• 申請日: 2019-10-14
• 公開（公告）號: CN110738218A
• 公開（公告）日: 2020-01-31
• 發明（設計）人: 李程啟;姚金霞;辜超;鄭文杰;吳強;呂學賓;邵進;楊波;孫曉斌;黃振寧;白德盟;林穎;楊祎;秦佳峰;周超
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司電力科學研究院;國網山東省電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 11689 北京智繪未來專利代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 肖繼軍

本發明公開了一種基于多尺度紋理特征與SVM的輸電線路通道煙火隱患識別方法及裝置，包括以下步驟:(1)收集輸電線路中的煙火目標樣本圖片；(2)將RGB顏色空間轉換為HSV及YCbCr顏色空間；(3)計算顏色直方圖；(4)對顏色直方圖進行均衡化和二值化處理，得到煙火區域；(5)利用煙火的分形特性，選擇不同尺度的紋理特征，得到紋理圖像；(6)使用支持向量機進行訓練與分類，確定是否是煙火；(7)輸出圖像，并將確認是煙火區域矩形標注。本發明克服現有技術的不足，可以極大有效的避免光照、鏡頭抖動、場景變化所帶來的影響，減少誤報率并且能夠滿足檢測處理速度的要求。

技術領域

本發明涉及輸電線路通道可視化圖像處理技術領域，更具體地，涉及一種基于多尺度紋理特征與SVM的輸電線路通道煙火隱患識別方法。

背景技術

目前成熟的火災監測系統已有許多，大多采用遙感及紅外熱感成像檢測火災，需要相應的專業設備，而使用有色光圖像進行檢測的則較少，且都是使用視頻分析的形式，利用動態視頻進行檢測火焰的方法主要是提取視頻中運動目標的動態特征變化規律，火焰較明顯的動態特征有：面積、邊緣、形態變化及整體移動，分層變化，內、外焰變化，頻閃規律，煙霧特征等。對火焰識別方法一般有基于LBP特征和GBP特征的火焰識別、基于改進分層聚類和支持向量機(SVM)的火災識別算法等方法。其難點在于如何定位煙火區域及對煙火區域進行分類，判斷其是否為煙火。針對輸電線路通道可視化監拍裝置拍攝的圖片，因其易受背景晃動、天氣變化、噪聲等外界環境因素以及目標自身特征的多樣性的影響，利用上述方法識別圖片中的煙火隱患存在如下缺點：

1、主要處理的圖片是輸電線路通道圖像，拍攝時間間隔較長，無法獲得火災變化的時序信息，只能利用單張圖片中火災某個狀態的一些信息進行判斷；

2、火焰識別特征效果受天氣和光照影響較大，誤報率非常高；

3、火焰識別算法依賴閾值的局限性，導致檢測結果的不準確。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于多尺度紋理特征與SVM的輸電線路通道煙火隱患識別方法，克服現有技術的不足，可以極大有效的避免光照、鏡頭抖動、場景變化所帶來的影響，減少誤報率并且能夠滿足檢測處理速度的要求。

為解決上述問題，本發明提供一種基于多尺度紋理特征與SVM的輸電線路通道煙火隱患識別方法,其中,所述方法包括以下步驟:

一種基于多尺度紋理特征與SVM的輸電線路通道煙火隱患識別方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:

(1)收集輸電線路中的煙火目標樣本圖片；

(2)對所述圖片進行顏色空間轉換；

(3)經過步驟(2)轉換顏色空間后，計算顏色直方圖；

(4)對步驟(3)中得到的顏色直方圖進行處理，得到煙火區域；

(5)利用煙火的分形特性，選擇不同尺度的紋理特征，得到紋理圖像；

(6)對紋理圖像進行轉化，使用支持向量機SVM進行訓練與分類，確定是否是煙火；

(7)輸出圖像，并將確認是煙火區域矩形標注。

優選地,步驟(2)所述的對圖片進行顏色空間轉換，是將RGB顏色空間轉換為HSV及YCbCr顏色空間。

優選地,步驟(3)所述的計算顏色直方圖包括，計算每一個樣本在HSV和YCbCr顏色空間中選定的色調H、飽和度S、色差Cb和色差Cr四個分量的顏色直方圖，求得的顏色直方圖記為H_i，其中i表示樣本編號，H_i中的任意值H_i(x)表示圖像中對應分量等于x的像素的數量，x的取值范圍由該分量的取值范圍決定。