變電站基于人體特征識別的跨攝像機(jī)自動跟蹤系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明公開了一種變電站基于人體特征識別的跨攝像機(jī)自動跟蹤系統(tǒng)，屬于變電站自動化控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]變電站均已實現(xiàn)無人值守，特別是“三集五大”體系下，變電檢修人員和運維人員的配置規(guī)?？s減，運維人員工作量增加，切實保護(hù)無人值守變電站穩(wěn)定可靠運行變得尤為重要，但是無人值守變電站往往發(fā)生社會盲流進(jìn)入無人值守變電站，破壞設(shè)備等情況。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于提供一種變電站基于人體特征識別的跨攝像機(jī)自動跟蹤系統(tǒng)，實現(xiàn)設(shè)定時間段對非法進(jìn)入變電站人員進(jìn)行檢測、識別、跨攝像機(jī)間的自動跟蹤，同時給遠(yuǎn)程運維人員推送及時報警信息，并將目標(biāo)物體在變電站所有軌跡記錄在數(shù)據(jù)庫，方便管理人員隨時調(diào)看，提供事后取證。
[0004]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下:
變電站基于人體特征識別的跨攝像機(jī)自動跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，包括若干變電站前端攝像機(jī)組、變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器和若干遠(yuǎn)程客戶端；
所述前端攝像機(jī)組為兩個槍型攝像機(jī)和一個球型攝像機(jī)為一組，球型攝像機(jī)和槍型攝像機(jī)分別安裝在支架的最頂端，且球型攝像機(jī)在兩個槍型攝像機(jī)的中間；
所述若干變電站前端攝像機(jī)組安裝在變電站圍墻上；
所述變電站前端攝像機(jī)組與變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器之間通過光纖進(jìn)行通訊，在變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器與變電站前端攝像機(jī)組之間設(shè)置光端收發(fā)器和交換器；
所述變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器后臺服務(wù)能將非法入侵人員所有軌跡記錄，保存在后臺，并將報警信息推送到遠(yuǎn)程客戶端；
所述變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器和遠(yuǎn)程客戶端通過電力內(nèi)網(wǎng)實現(xiàn)通訊；
所述變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器包括如下模塊:
智能圖像識別模塊:將變電站前端攝像機(jī)組采集傳輸來的圖像進(jìn)行人體檢測識別；模式識別模塊:對智能圖像識別模塊檢測到的人體進(jìn)行特征提取，再利用分類器確定非法入侵目標(biāo)物體；
跨攝像機(jī)數(shù)據(jù)處理模塊:對多臺變電站前端攝像機(jī)組獲取的非法入侵目標(biāo)物體的特征向量進(jìn)行分析，確定為同一運動目標(biāo)，實現(xiàn)跨攝像機(jī)自動跟蹤；
視頻整合模塊:將同一個運動目標(biāo)在不同變電站前端攝像機(jī)組跟蹤到的軌跡、截取的視頻整合成一個完整的連續(xù)視頻；
數(shù)據(jù)錄入模塊:將視頻整合模塊整合的視頻，保存在數(shù)據(jù)庫中。
[0005]前述的變電站前端攝像機(jī)組為網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)。
[0006]前述的變電站前端攝像機(jī)組為模擬攝像機(jī)，且在變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器上增加硬盤錄像機(jī)，用于獲取變電站前端攝像機(jī)組的視頻幀圖片。
[0007]前述的智能圖像識別模塊進(jìn)行人體檢測識別的具體方法為:首先將變電站前端攝像機(jī)組采集到的視頻圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，再對其進(jìn)行去噪處理，通過混合高斯背景建模的方法對靜態(tài)場景進(jìn)行建模，然后用背景差分法進(jìn)行運動目標(biāo)檢測，在經(jīng)過陰影消除后，進(jìn)行二值化處理，得到前景為白色，背景為黑色的圖像，然后在通過形態(tài)學(xué)圖像處理方法進(jìn)行小孔洞的填充，最后，對留下的大的區(qū)域進(jìn)行連通性分析，從而實現(xiàn)變電站場景內(nèi)的人體檢測識別。
[0008]前述的模式識別模塊進(jìn)行特征提取具體方法為:在2D圖片中抽出代表性更強(qiáng)的1D特征向量，每一個特征向量對應(yīng)一個算法，一個算法對一張圖片能映射出唯一的一個特征向量，具體步驟如下:
3-1)把64x128的圖片分割成7x15個16x16大小的模塊，相鄰模塊差8像素；
3-2)每個模塊中的256個點，和附近點做一次梯度計算，算出屬于的bin數(shù)和梯度值； 3-3 )把16x 16的模塊分成4個8x8的小塊；
3-4)每個8x8的小塊中的64個點用他們各自的梯度值給bin個直方圖投票，計算每個bin的總得票數(shù)；
3-5)將每個小塊的直方圖做歸一化，共9維；
3-6 )組合所有模塊的直方圖向量，得到最終的特征向量(9x4x 105 )。
[0009]前述的模式識別模塊將檢測到的非法入侵目標(biāo)物體特征向量提取出來后，將該特征向量信息保存在跨攝像機(jī)數(shù)據(jù)處理模塊中，形成特征向量庫，當(dāng)別的變電站前端攝像機(jī)組中出現(xiàn)了運動目標(biāo)，并被檢測、識別、提取特征向量后，將提取的特征向量和之前存儲在特征向量庫中的非法入侵目標(biāo)物體的特征向量進(jìn)行差值法計算，尋找出最接近的特征向量，確定兩者對應(yīng)的運動目標(biāo)為同一目標(biāo)，實現(xiàn)跨攝像機(jī)自動跟蹤。
[0010]本發(fā)明具有以下優(yōu)點:
1)實現(xiàn)管理人員、運維人員遠(yuǎn)程查看變電站現(xiàn)場情況。
[0011]2)當(dāng)有非法入侵變電站人員，能準(zhǔn)確檢測、識別，并能對其進(jìn)行跨攝像機(jī)自動跟足示ο
[0012]3)變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器后臺服務(wù)能將非法入侵人員所有軌跡記錄，保存在后臺，并將報警信息推送到遠(yuǎn)程客戶端。
【附圖說明】
[0013]圖1為本發(fā)明的變電站基于人體特征識別的跨攝像機(jī)自動跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；
圖2為智能圖像識別模塊人體檢測過程流程圖；
圖3為模式識別模塊分類器訓(xùn)練人體特征和檢測的流程圖。
【具體實施方式】
[0014]現(xiàn)結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0015]如圖1所示，本發(fā)明的變電站基于人體特征識別的跨攝像機(jī)自動跟蹤系統(tǒng)，包括若干變電站前端攝像機(jī)組、變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器和若干遠(yuǎn)程客戶端。變電站前端攝像機(jī)組安裝在變電站圍墻上，如圖1所示，前端攝像機(jī)組兩槍一球為一組，即兩個槍型攝像機(jī)和一個球型攝像機(jī)，球型攝像機(jī)和槍型攝像機(jī)分別安裝在支架的最頂端，且球型攝像機(jī)在兩個槍型攝像機(jī)的中間。變電站前端攝像機(jī)組可以為網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，也可以為模擬攝像機(jī)，模擬攝像機(jī)需要在自動跟蹤智能識別服務(wù)器上增加硬盤錄像機(jī)，用于獲取變電站前端攝像機(jī)組的視頻幀圖片。變電站前端攝像機(jī)組與變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器之間通過光纖進(jìn)行通訊，在變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器與變電站前端攝像機(jī)組之間設(shè)置光端收發(fā)器和交換器。變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器后臺服務(wù)能將非法入侵人員所有軌跡記錄，保存在后臺，并將報警信息推送到遠(yuǎn)程客戶端。變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器和遠(yuǎn)程客戶端通過電力內(nèi)網(wǎng)實現(xiàn)通訊。
[0016]變電站內(nèi)自動跟蹤智能識別服務(wù)器包括如下模塊:
(1)智能圖像識別模塊:將變電站前端攝像機(jī)組采集傳輸來的圖像進(jìn)行人體檢測識別。如圖2所示，具體人體檢測識別方法為:首先將變電站前端攝像機(jī)組采集到的視頻圖像(RGB圖像)轉(zhuǎn)換為灰度圖像，再對其進(jìn)行去噪處理，通過混合高斯背景建模的方法對靜態(tài)場景進(jìn)行建模，然后用背景差分法進(jìn)行運動目標(biāo)檢測(當(dāng)前幀與背景幀做差分運算)，在經(jīng)過陰影消除后，進(jìn)行二值化處理，得到前景為白色，背景為黑色的圖像，然后在通過形態(tài)學(xué)圖像處理方法進(jìn)行小孔洞的填充;最后，對留下的較大的區(qū)域進(jìn)行連通性分析，從而實現(xiàn)變電站場景內(nèi)的人體檢測。
[0017](2)模式識別模塊:對智能圖像識別模塊檢測到的人體進(jìn)行特征提取，再利用分類器確定非法入侵目標(biāo)物體。當(dāng)運動目標(biāo)出現(xiàn)在變電站場景中，并準(zhǔn)確檢測識別出后，需要對該運動目標(biāo)進(jìn)行特征提取，本發(fā)明