一種變電站遺留物的視覺測量與估計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種變電站遺留物的視覺測量與估計方法，屬于視頻監(jiān)控中的遺留物 檢測技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 變電站運行管理是一項枯燥乏味但安全性要求高的工作，工作稍有不慎就會出現(xiàn) 較大的安全事故。目前，智能視頻監(jiān)控引入了變電站遠(yuǎn)程管理之中，如何及時發(fā)現(xiàn)安全隱 患，及時發(fā)出報警信息是變電站運行管理的重中之重。
[0003] 變電站現(xiàn)場有很多重要和危險場所是不允許出現(xiàn)遺留物的，傳統(tǒng)方法是通過人工 對現(xiàn)在視頻進行監(jiān)控和報警，這與智能視頻監(jiān)控實時在線檢測，在事件發(fā)生瞬間給出報警 信息的監(jiān)管要求相差甚遠(yuǎn)，無法滿足無人值守的要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 目的：為了解決現(xiàn)有視頻監(jiān)控中的遺留物檢測技術(shù)檢測實時性差、檢測精度低的 問題，本發(fā)明提供一種變電站遺留物的視覺測量與估計方法。
[0005] 技術(shù)方案：為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0006] -種變電站遺留物的視覺測量與估計方法，包括如下步驟：
[0007] 步驟一：采集圖像：采用數(shù)字?jǐn)z像頭采集監(jiān)控區(qū)域的視頻圖像，并利用計算機對 視頻圖像進行處理和顯示；
[0008] 步驟二：VIBE背景建模：利用VIBE方法進行背景建模，并利用模型檢測出視頻圖 像中的前景目標(biāo)；
[0009] 步驟三：消除抖動：對視頻圖像進行抖動檢測，檢測由于抖動產(chǎn)生的前景部分，將 其從視頻圖像中去除，得到更新掩膜和前景靜止目標(biāo)；
[0010] 步驟四：模型更新：利用步驟三得到的更新掩膜對模型進行更新；
[0011] 步驟五：遺留物判定：利用步驟三得到的前景靜止目標(biāo)進行遺留物的判定。
[0012] 所述背景建模包括如下步驟：
[0013] 步驟2. 1 :對每一個背景點存儲一個樣本集，將每一個新的像素值和樣本集來比 較判斷是否屬于背景點；如果新的像素值包含在X為中心R為半徑的區(qū)域內(nèi)個數(shù)大于等于 最小值，如公式（1)所示，則判斷新的像素值屬于背景點；
[0014] #{SR(v(x))Π{Vi,v2,…，vN}}彡#min(1)
[0015] 記v(x)為x點處的像素值，M(x) = {v!，v2,…，vN}為x處背景樣本集，樣本集大 小為N，SR(v(x))為以X為中心R為半徑的區(qū)域；
[0016] 所述樣本集大小N和半徑大小R隨視頻分辨率大小動態(tài)變化，如公式（2)，其中α 為尺度因子。
[0017]
[0018] 步驟2.2 :背景模型的初始化，僅根據(jù)第一幀圖像來對模型進行初始化；對于一個 像素點，隨機選擇它的鄰居點的像素值作為它的模型樣本值；
[0019] 步驟2. 3 :利用幀差法檢測出視頻圖像中的前景目標(biāo)；
[0020] 所述抖動檢測及更新掩膜包括如下步驟：
[0021] 步驟3. 1 :利用連通域分析方法，將前景部分進行分割，并獲得各個連通域的最小 外接矩形框，記錄外接矩形框的左上頂點坐標(biāo)以及寬、高，分別為Rx，Ry，Rw，Rh;
[0022] 步驟3. 2 :求取每個矩形框的面積，剔除面積小于最小閾值Min或者大于最大閾值 Max的矩形框，如公式（3)所示，
[0023]Min〈RwXRh〈Max(3)
[0024] 步驟3. 3:求取每個矩形框?qū)捄透叩谋戎?，剔除比值大于閾值Threshold的矩形 框，如公式（4)所示，
[0025]
[0026] 步驟3. 4:求取每個矩形框中前景像素數(shù)同矩形框面積的比值，剔除比值小于閾 值Threshold的矩形框，如公式（5)所示
[0027]
[0028] 其中，隊表示該矩形框中前景點個數(shù)；
[0029] 步驟3. 5:將矩形框基于原始位置向周圍滑動，滑動到每個位置都同該位置下背 景模型進行匹配，當(dāng)存在匹配時，剔除該矩形框，矩形窗口滑動范圍動態(tài)變化，由原始位置 向外擴散，當(dāng)發(fā)現(xiàn)匹配時停止擴散，若無匹配，擴散到閾值Threshold停止，匹配方法如步 驟2. 1所述；
[0030] 步驟3. 6:將剩余的矩形框復(fù)制到更新掩膜相應(yīng)位置，得到更新掩膜。
[0031] 利用步驟三得到的更新掩膜對背景模型進行更新，只更新背景模型中，對應(yīng)更新 掩膜矩形框之外的部分。
[0032] 利用步驟三得到的前景靜止目標(biāo)進行遺留物的判定，對前景靜止目標(biāo)進行計數(shù)， 計數(shù)Nstlll超過閾值Threshold，判定為遺留物，并進行報警提醒，如公式（7);
[0033]
[0034] 當(dāng)Nstill>Threshold時判定物體為遺留物，其中Threshold為可調(diào)整的閾值。
[0035] 有益效果：本發(fā)明提供的一種變電站遺留物的視覺測量與估計方法，采用的VIBE 背景建模方法過程簡單、耗時短，使得處理過程耗時縮短，由此大幅提高了檢測的實時性。 對視頻圖像進行了抖動檢測，將抖動干擾剔除后的掩膜應(yīng)用于背景更新，有效防止了相機 抖動或者偏移造成的遺留物誤檢，由此大幅提高了檢測的精度。本發(fā)明有效解決了現(xiàn)有視 頻監(jiān)控中的遺留物檢測實時性、精度低的問題，有效提升了變電站安全管理手段與效率。
【附圖說明】
[0036] 圖1為本發(fā)明的流程示意圖。
【具體實施方式】
[0037] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作更進一步的說明。
[0038] 如圖1所示，一種變電站遺留物的視覺測量與估計方法，包括如下步驟：
[0039] 步驟一：采集圖像：采用數(shù)字?jǐn)z像頭采集監(jiān)控區(qū)域的視頻圖像，并利用計算機對 視頻圖像進行處理和顯示；
[0040] 步驟二：VIBE背景建模：利用VIBE方法進行背景建模，并利用模型檢測出視頻圖 像中的前景目標(biāo)；
[0041] 步驟三：消除抖動：對視頻圖像進行抖動檢測，檢測由于抖動產(chǎn)生的前景部分，將 其從視頻圖像中去除，得到更新掩膜和前景靜止目標(biāo)；
[0042] 步驟四：模型更新：利用步驟三得到的更新掩膜對模型進行更新；
[0043] 步驟五：遺留物判定：利用步驟三得到的前景靜止目標(biāo)進行遺留物的判定。
[0044] 所述背景建模包括如下步驟：
[0045] 步驟2. 1 :對每一個背景點存儲一個樣本集，將每一個新的像素值和樣本集來比 較判斷是否屬于背景點；如果新的像素值包含在X為中心R為半徑的區(qū)域內(nèi)個數(shù)大于等于 最小值，如公式（1)所示，則判斷新的像素值屬于背景點；
[0046] #{SR(v(x))門{v!，v2,…，vN}}彡#min(1)
[0047] 記v(x)為x點處的像素值，M(x) = {ν^v2，…，vN}為x處背景樣本集，樣本集大 小為N，SR(v(x))為以X為中心R為半徑的區(qū)域；
[0048]所述樣本集大小N和半徑大小R隨視頻分辨率大小動態(tài)變化，如公式（2)，其中α 為尺度因子。