[發明專利]用于對變電站內多目標跟蹤定位的方法

在審

• 申請號: 202010879688.0
• 申請日: 2020-08-27
• 公開（公告）號: CN112215873A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 韓睿;劉黎;楊忠光;王威;蔣鵬;李斐然;馮宇哲;楊立川;劉爽
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司電力科學研究院
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277;G06T7/246;G06T7/73
• 代理公司: 浙江翔隆專利事務所(普通合伙) 33206
• 代理人: 張建青

1.用于對變電站內多目標跟蹤定位的方法，其特征在于，包括，

S1：對通過攝像頭采集到的變電站內設備圖像集，進行預處理；

S2：使用目標檢測器給識別圖像中每一個被跟蹤的目標，獲取每一個目標的坐標信息；

S3：使用卡爾曼濾波預測目標的軌跡，根據目標在當前幀的狀態預測其在下一幀的狀態，并將估計預測結果存入T-Pre集合中；

S4：計算被目標在當前幀的狀態與其在下一幀的預測狀態的馬氏距離，并比較所得結果與預設的第一閾值的大??；若所得結果小于或等于第一閾值，則進入S7，否則進入S6；

S5：使用卷積神經網絡提取目標的外觀特征，計算前、后幀的余弦相似度，并比較所得余弦距離與預設的第二閾值的大?。蝗羲糜嘞揖嚯x小于或等于第二閾值，則進入S7，否則進入S6；

S6：進行融合度量學習，將當前幀獲得的目標的坐標信息存入已檢測集合D中，將歷史幀獲得的目標的坐標信息存入跟蹤集合T中，根據設置的權重系數j，計算包含T預測結果的T-Pre集合與D集合之間的馬氏距離以及D中提取到的特征向量與歷史軌跡T中提取到的特征向量平均值的余弦距離，并比較所得結果與預設的第一閾值的大??；若所得結果大于第三閾值，則進入S7；

S7：若D為空集，就將丟失幀計數加1，若丟失幀計數超過預設的第四閾值時，就認為該目標已消失，并將該目標的歷史坐標信息從T中刪除，重新進行檢測；

S8：將變電站底圖和被跟蹤的目標之間進行透視變換，實現對目標的實時定位；

S9：輸出最終的結果。

2.根據權利要求1所述的用于對變電站內多目標跟蹤定位的方法，其特征在于，所述圖像集為IMG，IMG＝{img₁,img₂,…,img_n}，n為視頻總幀數；

所述預處理包括灰度化處理、去噪聲處理和圖像增強處理；

所述灰度處理是對圖像集IMG中的圖像img采用加權平均法進行灰度化處理，將RGB表示的彩色圖像像素值[R(x,y),G(x,y),B(x,y)]轉化為灰度圖像I(x,y)，(x,y)為img中像素的坐標值，具體轉化公式為I(x,y)＝1/(3[R(x,y),G(x,y),B(x,y])。

3.根據權利要求2所述的用于對變電站內多目標跟蹤定位的方法，其特征在于，

所述去噪聲處理是通過高斯濾波法，對整幅灰度圖像的像素值進行加權平均，針對每一個像素點的坐標值(x,y)，都由其本身值和領域內的其他像素值經過加權平均后得到，去噪聲公式為

4.根據權利要求2所述的用于對變電站內多目標跟蹤定位的方法，其特征在于，所述圖像增強處理是通過高通濾波法對圖像進行銳化處理，銳化處理的公式為

y[img_i]＝α*y[img_i-1]+α*(x[img_i]-x[img_i-1])；

其中，x[img_i]是第i張進行銳化處理前的圖像采樣值，x[img_i-1]是第i-1張進行銳化處理前輸入圖像采樣值，y[img_i]是進行銳化處理后得到的第i張圖像濾波值，y[img_i-1]是進行銳化處理后得到的第i-1張圖像濾波值，α＝2πfT1，T為采樣周期。

5.根據權利要求2所述的用于對變電站內多目標跟蹤定位的方法，其特征在于，所述目標檢測器采用的是YOLOv3算法，輸入的圖像通過YOLOv3的網絡結構后，獲得的目標的坐標和檢測框的構成的數組(x,y,w,h)，x和y代表目標的坐標，w和h代表目標檢測框的寬和高。

6.根據權利要求5所述的用于對變電站內多目標跟蹤定位的方法，其特征在于，所述步驟S3中，先在檢測框的邊緣取一點(dx(k),dy(k))作為跟蹤特征點，并選擇檢測框的寬度w和高度h作為其他兩個特征變量以構成一個四維狀態變量；再使用卡爾曼濾波算法來預測所述跟蹤特征點的四維狀態變量，并將預測結果存入T-Pre集合中。