[發明專利]基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算方法及系統

在審

• 申請號: 202211330614.7
• 申請日: 2022-10-28
• 公開（公告）號: CN115393777A
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 曹明明;馬祥飛;張文亮;高巖;許曉明;謝玉強;孫成;張屹
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司青島供電公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V20/52;G06V10/764;G06T7/73
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 董雪

1.一種基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算方法，其特征在于，包括：

獲取電力視頻監控圖像；

對所獲取的電力視頻監控圖像進行分塊處理，得到若干個大小一致的圖像塊；

對所得到的若干個圖像塊進行圖像特征提取，根據所提取到的圖像特征進行圖像塊的分類；

基于分類后的圖像塊，分別構建不同類別圖像塊的自適應壓縮感知測量矩陣和自相關矩陣；

根據所構建的測量矩陣和自相關矩陣，計算圖像塊的估計因子；

根據所得到的圖像塊的估計因子和測量矩陣，進行圖像塊的合并重構。

2.如權利要求1中所述的一種基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算方法，其特征在于，獲取尺寸大小為的電力視頻監控圖像視頻圖像，并對圖像進行分塊處理，每一塊的尺寸大小為，可將圖像分成不重疊的塊小圖像；其中，m表示尺寸的行數，n表示尺寸的列數，。

3.如權利要求1中所述的一種基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算方法，其特征在于，在所得到的若干個圖像塊進行圖像特征提取的過程中,將圖像分塊，轉化成列向量，計算所轉化的列向量的方差，提取圖像特征。

4.如權利要求1中所述的一種基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算方法，其特征在于，圖像塊的分類

其中，為第i個圖像塊列向量表示，為第i個圖像塊的方差，，為方差最小值，為方差最大值，和為閾值，根據實驗分別取0.1和0.3；，為圖像塊尺寸，為第i個圖像塊第j個像素點的灰度值，表示第i個圖像塊所有像素點的均值，。

5.如權利要求1中所述的一種基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算方法，其特征在于，在構建自適應壓縮感知測量矩陣的過程中，根據分類后的圖像塊，計算不同類別圖像塊的測量率，根據得到的測量率構建所述圖像塊的自適應壓縮感知測量矩陣，存儲測量矩陣并將測量矩陣傳輸到數據中心存儲。

6.如權利要求1中所述的一種基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算方法，其特征在于，所述自相關矩陣為；其中，表示圖像塊的第k個像素，表示圖像塊的第l個像素，表示像素的空間位置，表示像素的空間位置，為相關系數，為歐式距離，表示自相關矩陣服從指數分布，即歐式距離越大，越不相關。

7.如權利要求1中所述的一種基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算方法，其特征在于，根據所得到的圖像塊的估計因子和測量矩陣，利用圖像塊位置信息計算自相關矩陣，根據所得到的自相關矩陣求解線性估計因子，結合所得到的線性估計因子對得到的初始圖像塊進行修正，得到重建圖像，完成圖像的監控分析。

8.一種基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算系統，其特征在于，包括：

獲取模塊，其被配置為獲取電力視頻監控圖像；

分塊模塊，其被配置為對所獲取的電力視頻監控圖像進行分塊處理，得到若干個大小一致的圖像塊；

分類模塊，其被配置為對所得到的若干個圖像塊進行圖像特征提取，根據所提取到的圖像特征進行圖像塊的分類；

計算模塊，其被配置為基于分類后的圖像塊，分別構建不同類別圖像塊的自適應壓縮感知測量矩陣和自相關矩陣；根據所構建的測量矩陣和自相關矩陣，計算圖像塊的估計因子；

重構模塊，其被配置為根據所得到的圖像塊的估計因子和測量矩陣，進行圖像塊的合并重構。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算方法中的步驟。

10.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-7中任一項所述的基于壓縮感知的電力視頻監控圖像邊緣計算方法中的步驟。