[發(fā)明專利]一種基于圖像處理的水電廠內(nèi)滴水檢測方法

在審

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• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112288691A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發(fā)明（設計）人: 蔣敏;田若朝;崔巍;江杰;靳帥
• 申請（專利權）人: 國電大渡河枕頭壩發(fā)電有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06K9/00;G06K9/54;H04N7/18;G06Q50/06
• 代理公司: 成都眾恒智合專利代理事務所(普通合伙) 51239
• 代理人: 鐘顯毅

本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的水電廠內(nèi)滴水檢測方法，S10實時獲取視頻流，去除時間顯示干擾；S20、根據(jù)幀差提取動態(tài)特征，獲得幀差特征圖；S30、對幀差特征圖進行預處理，凸顯動態(tài)特征，排除干擾；S40、對預處理后的幀差特征圖進行過濾處理，排除異常幀，獲得正常幀差特征圖；S50、從正常幀差特征圖中排除異常輪廓，提取動態(tài)特征輪廓；S60、對幀差特征圖分段，建立對應的滴水狀態(tài)表，在表中記錄有效輪廓；S70、更新該滴水狀態(tài)表；S80、根據(jù)多次滴水狀態(tài)表相加，求和計算并判斷當前輪廓是否為滴水。通過上述過程，可方便、簡單、快捷的檢測出水電廠區(qū)內(nèi)滴水狀態(tài)。

技術領域

本發(fā)明涉及水電站安全監(jiān)測技術，具體地講，是涉及一種基于圖像處理的水電廠內(nèi)滴水檢測方法。

背景技術

水電廠區(qū)內(nèi)通常會安裝很多攝像頭，用于安防監(jiān)控，由相關工作人員值守，并由工作人員去實時監(jiān)控發(fā)現(xiàn)問題，及時報警。由于攝像頭多，視頻多，人工去看實時視頻發(fā)現(xiàn)問題顯得效率低，而且長時間人員視覺容易疲勞，突發(fā)事件可能沒及時發(fā)現(xiàn)或遺漏，造成損失。

現(xiàn)有的滴水檢測主要是由水電廠經(jīng)驗進行例行檢測，或利用濕度傳感器進行輔助性判斷，近年來提出基于視頻監(jiān)控的解決方案。但是這些方法對于細小的水滴，檢測過于簡單且不夠成熟，難以投入實際應用中。

現(xiàn)有的滴水檢測方法，耗時耗力，實時性差，對爆管等嚴重性現(xiàn)象不能做到防微杜漸。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述現(xiàn)有技術中的上述問題，本發(fā)明提供一種檢測判斷準確的基于圖像處理的水電廠內(nèi)滴水檢測方法。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案如下：

一種基于圖像處理的水電廠內(nèi)滴水檢測方法，包括以下步驟：

S10、實時獲取水電廠區(qū)內(nèi)各個攝像頭的視頻流，去除視頻流中的時間顯示干擾；

S20、根據(jù)設定的幀差選擇視頻流中特定的圖片，并由相鄰幀差對應的圖片對比提取動態(tài)特征，獲得幀差特征圖；

S30、對幀差特征圖進行預處理，凸顯動態(tài)特征，排除干擾，該預處理至少包括圖像二值化、中值濾波、形態(tài)學運算；

S40、對預處理后的幀差特征圖進行過濾處理，排除異常幀，獲得正常幀差特征圖；

S50、從正常幀差特征圖中排除異常輪廓，提取動態(tài)特征輪廓；

S60、對幀差特征圖分別以橫縱方向分段，建立行列與橫縱方向分段對應的滴水狀態(tài)表，根據(jù)動態(tài)特征輪廓所在的分段位置，在滴水狀態(tài)表中對應位置標記為1，并保存；

S70、根據(jù)按時間順序的幀差特征圖更新該滴水狀態(tài)表，由此形成一組滴水狀態(tài)表，其中分為多個歷史滴水狀態(tài)表和當前滴水狀態(tài)表；

S80、將歷史滴水狀態(tài)表與當前滴水狀態(tài)表相加，將結果大于1的值置為1，獲得對比狀態(tài)表，將對比狀態(tài)表縱向求和，取結果大于1的列數(shù)與當前滴水狀態(tài)表中值不為空的列數(shù)進行對比，若存在列數(shù)一致，則當前幀檢測出滴水，進行報警，反之則無滴水。

具體地，所述步驟S40中過濾處理為：

計算幀差特征圖的均值，以均值排除異常幀；

提取幀差特征圖中的輪廓，以輪廓數(shù)排除異常幀。

具體地，所述步驟S50中排除異常輪廓為：

計算輪廓外接矩，以輪廓長w、輪廓長寬比w/h過濾；

取輪廓外接矩左右區(qū)域進行均值判定，排除異常輪廓。

具體地，所述步驟S60中，在橫方向上以每10～20像素分一段，在縱方向上以每50～60像素分一段。