一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，具體按照以下步驟實(shí)施：步驟1：采集輸電線路視頻圖像信號(hào)；步驟2：將采集到的視頻圖像信號(hào)由傳輸通道以視頻流的方式實(shí)時(shí)傳送回監(jiān)控中心；步驟3：得到監(jiān)視目標(biāo)圖像；步驟4：對(duì)所得的輸電線路絕緣子的目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理；步驟5：對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，利用多尺度小波邊緣檢測(cè)方法來(lái)檢測(cè)當(dāng)前幀覆冰絕緣子邊緣；步驟6：對(duì)目標(biāo)檢測(cè)后的圖像進(jìn)行kalman濾波，實(shí)現(xiàn)對(duì)舞動(dòng)目標(biāo)大致運(yùn)動(dòng)位置做估計(jì)，Mean?shift在估計(jì)區(qū)域中做目標(biāo)的精確匹配，計(jì)算舞動(dòng)幅值A(chǔ)、頻率f以及計(jì)算跟蹤相似性度量N(pu(x0),q(x))。本發(fā)明一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，所用到的設(shè)備較少，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，成本低廉。
【專利說(shuō)明】
-種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理、在線監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及一種基于視頻圖像序列的絕 緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 高壓線在運(yùn)行中都會(huì)碰到由于天氣、風(fēng)速等各種情況的絕緣子舞動(dòng)問(wèn)題。同時(shí)在 大雨暴雪等惡劣天氣條件下絕緣子還會(huì)發(fā)生覆冰狀況，運(yùn)種舞動(dòng)、覆冰對(duì)于輸電線路的安 全運(yùn)行造成嚴(yán)重影響。尤其是為了安全，很有必要對(duì)舞動(dòng)、覆冰中的絕緣子進(jìn)行監(jiān)測(cè)，為安 全運(yùn)行提供可靠的數(shù)據(jù)。如果絕緣子舞動(dòng)幅度過(guò)大，覆冰雪過(guò)厚，可能會(huì)造成相間閃絡(luò)、損 壞金具、桿塔倒塌、導(dǎo)線斷裂等電網(wǎng)事故，造成大面積停電，因此對(duì)舞動(dòng)覆冰的監(jiān)測(cè)顯得尤 為重要。
[0003] 目前都是對(duì)單一的絕緣子舞動(dòng)或覆冰情況進(jìn)行處理，李瞧等設(shè)計(jì)的基于DSP的輸 電線路覆冰圖像檢測(cè)系統(tǒng)，只針對(duì)線路覆冰狀況;張帆等研究的基于加速度傳感器定位的 輸電線舞動(dòng)監(jiān)測(cè)裝置，只針對(duì)導(dǎo)線舞動(dòng)狀況，沒(méi)有充分考慮到惡劣天氣下覆冰舞動(dòng)同時(shí)發(fā) 生。作為輸電線路重要組成部分的絕緣子，如何簡(jiǎn)單，有效，快速的自動(dòng)跟蹤監(jiān)測(cè)絕緣子舞 動(dòng)幅值和偏角大小、覆冰厚度等是消除該安全隱患的技術(shù)難題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，解決了現(xiàn)有 僅是單一的對(duì)絕緣子舞動(dòng)或覆冰進(jìn)行監(jiān)測(cè)的問(wèn)題。
[0005] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，具 體按照W下步驟實(shí)施：
[0006] 步驟1:通過(guò)安裝在現(xiàn)場(chǎng)鐵塔上的帶云臺(tái)定焦攝像機(jī)，采集輸電線路視頻圖像信 號(hào)；
[0007] 步驟2:經(jīng)過(guò)視頻服務(wù)器將采集到的視頻圖像信號(hào)由傳輸通道W視頻流的方式實(shí) 時(shí)傳送回監(jiān)控中屯、；
[000引步驟3:在監(jiān)控中屯、，從視頻流中截取所監(jiān)視的輸電線路絕緣子的數(shù)字圖像，得到 監(jiān)視目標(biāo)圖像；
[0009] 步驟4:對(duì)所得的輸電線路絕緣子的目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理W獲得高質(zhì)量圖像；
[0010] 步驟5:對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，利用多尺度小波邊緣檢ii方法來(lái)檢測(cè)當(dāng) 前帖覆冰絕緣子邊緣，計(jì)算覆冰厚度D，如果D>f，則進(jìn)行安全報(bào)警，否則，轉(zhuǎn)入步驟6;
[0011] 步驟6:對(duì)目標(biāo)檢測(cè)后的圖像進(jìn)行kalman濾波，實(shí)現(xiàn)對(duì)舞動(dòng)目標(biāo)大致運(yùn)動(dòng)位置做估 計(jì)，Mean-shift在估計(jì)區(qū)域中做目標(biāo)的精確匹配，計(jì)算舞動(dòng)幅值A(chǔ)，如果A〉闊值μ，則進(jìn)行安 全報(bào)警；否則計(jì)算頻率f，如果頻率f〉闊值Θ，則進(jìn)行安全報(bào)警；否則計(jì)算跟蹤相似性度量Ν (Pu(x〇)，q(x))，如果N(Pu(x〇)，q(x))<闊值Φ，則進(jìn)行安全報(bào)警;否則背景更新，返回步驟4。
[0012] 本發(fā)明的特點(diǎn)還在于：
[0013] 對(duì)步驟1采集到的輸電線路視頻圖像信號(hào)進(jìn)行標(biāo)定，將用于絕緣子舞動(dòng)覆冰分析 測(cè)量的像素單位視頻圖像轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系下的米制單位。
[0014] 步驟4中對(duì)所得的輸電線路絕緣子的目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理包括將多通道圖像變?yōu)?單通道圖像的圖像灰度化、很好地找出高頻或低頻區(qū)域的快速傅里葉變換W及 Butterworth高通濾波。
[0015] Butterworth高通濾波具體為：
[0016] 2階Butterworth高通濾波器的傳遞函數(shù)如下：
[0017]
[0018] 其中，階數(shù)r = 2，
[0019] D(u，v)為頻譜中點(diǎn)(u，v巧Ij頻譜中屯、的歐氏距離為：
[0020]
[0021] Do為濾波器截止頻率，在頻域中調(diào)節(jié)Do的值能有效地改變?yōu)V波器的濾波特性。
[0022] 步驟5中多尺度小波邊緣檢測(cè)方法具體為：
[0023] 步驟5.1:給定尺度S的尺度因3
求出其沿X軸方向的導(dǎo)數(shù)
，及沿y軸方向的導(dǎo)數(shù)1
.，
[0024] 步驟5.2:Phi_x、Phi_y分別與步驟4預(yù)處理后的圖像f(x，y)卷積得到Gx、Gy;
[0025] 步驟5.3:求每一個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度大小G= (G巧Gx+Gy*Gy Γ (1/2)和梯度方向A = arctan(Gy/Gx);
[0026] 步驟5.4:將與某個(gè)像素點(diǎn)梯度方向兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)的梯度方向差小于45°、同時(shí) 該像素點(diǎn)邊緣強(qiáng)度大于沿該像素點(diǎn)梯度方向的兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，定義該像素點(diǎn) 為邊緣點(diǎn)，否則為偽邊緣；
[0027] 步驟5.5:依次檢測(cè)每一個(gè)像素點(diǎn)，連接提取出的圖像邊緣點(diǎn)，檢測(cè)出覆冰絕緣子 邊緣信息；
[00%]步驟5.6:將邊緣點(diǎn)與目標(biāo)絕緣子的中點(diǎn)進(jìn)行連接，記最長(zhǎng)距離為di，則覆冰厚度D = di-do,其中，do為覆冰前絕緣子半徑長(zhǎng)。
[00巧]步驟6具體為：
[0030]步驟6.1:初始化目標(biāo)模板所在的位置X0,初始速度V0,并記錄當(dāng)前時(shí)刻為to,計(jì)算 目標(biāo)模板的概率密度函數(shù)Pu(xo):
[0034] k(x)為核函數(shù)，為目標(biāo)模板區(qū)域的像素設(shè)置權(quán)值，越遠(yuǎn)離目標(biāo)模板中屯、的像素設(shè) 置權(quán)值越??；
[0035] δ(χ)為 Delta 函數(shù)；
[0036] 化是目標(biāo)模板i點(diǎn)的特征值；
[0037] 步驟6.2:讀取下一帖圖像，即i = i+1，狀態(tài)方程和觀測(cè)方程如下：
[003引狀態(tài)方程 Xi = AXi-i+Wi-i
[0039] 觀測(cè)方程 Zi = HXi+Vi
[0040] 其中，Xi、Xi-汾別是i時(shí)刻、i-1時(shí)刻系統(tǒng)的狀態(tài)向量;Zi為觀測(cè)變量；
[0043] Wi-i和Vi分別為狀態(tài)和觀測(cè)對(duì)應(yīng)的噪聲向量，其方差陣分別為化和Ri:
[0046] 令狀態(tài)變量Xi = [xi，vi]，xi、vi分別是目標(biāo)的位置和速度，Zi=[x/ ,ν/ ]，χ/、v：/ 分別表示觀測(cè)目標(biāo)的位置和速度；
[0047] 利用當(dāng)前的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程，預(yù)測(cè)目標(biāo)在下一帖中的位置XI和位置VI;
[004引狀態(tài)更新方程為:xi = xi-1+Ki (Z廣Hxi-i)
[0049] 濾波增益矩陣為:Ki = Pi-iHT 化 Pi-iHT+Ri)-i
[0050] 預(yù)測(cè)誤差方差陣:Pi = APi-iAT+Qi
[0化1] 步驟6.3:計(jì)算權(quán)值
[0052] 其中，b(xi)是XI處像素的量化值即灰度直方圖；
[0053] 待測(cè)模型概率函數(shù)qu(xi):
[0054] h為待測(cè)目標(biāo)的像素?cái)?shù)即函數(shù)帶寬;VI是候選區(qū)域i點(diǎn)的特征值；
[ο化5]
[0056]迭代計(jì)算候選目標(biāo)的新位置xw:
[0化7]
[0058]其中，e(x)=-k/(x)是核函數(shù)的導(dǎo)數(shù)；
[0059]計(jì)算舞動(dòng)幅值A(chǔ) = Xi+i-Xi，頻率f = (Vi+i-Vi)/(Xi+i-Xi);
[0060]步驟6.4:計(jì)算待測(cè)模型概率函數(shù)9心1)與目標(biāo)模型的相似度^9心〇)，9片））：
[0063] 如果的9。(圳），9^))<闊值，則報(bào)警;否則，更新背景，返回步驟6.2，直到視頻結(jié)束。
[0064] 本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，所 用到的設(shè)備較少，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，成本低廉，本方法能充分利用圖像處理技術(shù)W及無(wú)線傳輸技 術(shù)，便于監(jiān)控中屯、遠(yuǎn)程處理數(shù)據(jù)并對(duì)電力網(wǎng)絡(luò)的絕緣子舞動(dòng)狀況進(jìn)行全局的監(jiān)控;本發(fā)明 實(shí)施過(guò)程中不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型，只需通過(guò)圖像處理對(duì)目標(biāo)絕緣子進(jìn)行邊緣檢測(cè)提 取邊緣信息W及簡(jiǎn)單的跟蹤匹配對(duì)絕緣子覆冰及舞動(dòng)過(guò)程的特征數(shù)據(jù)量進(jìn)行計(jì)算，實(shí)施簡(jiǎn) 便;本發(fā)明可W實(shí)現(xiàn)在遠(yuǎn)程的監(jiān)控中屯、通過(guò)編制程序來(lái)集中處理圖像W及進(jìn)行相關(guān)的計(jì) 算，W獲得整個(gè)電網(wǎng)內(nèi)絕緣子舞動(dòng)的全局?jǐn)?shù)據(jù)，因此有利于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的安全監(jiān)控。
【附圖說(shuō)明】
[0065] 圖1是本發(fā)明跟蹤監(jiān)測(cè)方法中攝像機(jī)與絕緣子相對(duì)位置關(guān)系圖；
[0066] 圖2是本發(fā)明跟蹤監(jiān)測(cè)方法的流程圖；
[0067] 圖3是本發(fā)明跟蹤監(jiān)測(cè)方法中目標(biāo)圖像預(yù)處理的流程圖；
[006引圖4是本發(fā)明跟蹤監(jiān)測(cè)方法中對(duì)目標(biāo)的跟蹤流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0069] 下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0070] 本發(fā)明通過(guò)安裝在現(xiàn)場(chǎng)鐵塔上的帶云臺(tái)的定焦攝像機(jī)獲取架空線絕緣子的當(dāng)前 圖像，由無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將圖像傳輸?shù)奖O(jiān)控中屯、。其中，兩攝像機(jī)安裝在架空絕緣子的兩側(cè)，攝像 機(jī)的光屯、線與架空線上的絕緣子各自在水平面內(nèi)垂直，平視架空線，通過(guò)調(diào)整云臺(tái)，使得絕 緣子基本處于兩攝像機(jī)成像區(qū)域的中間，如圖1所示，其中虛線為光屯、延長(zhǎng)線。
[0071] 本發(fā)明一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，如圖2所示，具體按照W下 步驟實(shí)施：
[0072] 步驟1:通過(guò)安裝在現(xiàn)場(chǎng)鐵塔上的帶云臺(tái)定焦攝像機(jī)，采集輸電線路視頻圖像信 號(hào);對(duì)采集到的輸電線路視頻圖像信號(hào)進(jìn)行標(biāo)定，將用于絕緣子舞動(dòng)覆冰分析測(cè)量的像素 單位視頻圖像轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系下的米制單位。
[0073] 步驟2:經(jīng)過(guò)視頻服務(wù)器將采集到的視頻圖像信號(hào)由傳輸通道W視頻流的方式實(shí) 時(shí)傳送回監(jiān)控中屯、；
[0074] 步驟3:在監(jiān)控中屯、，從視頻流中截取所監(jiān)視的輸電線路絕緣子的數(shù)字圖像，得到 監(jiān)視目標(biāo)圖像；
[0075] 步驟4:如圖3所示，對(duì)所得的輸電線路絕緣子的目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理W獲得高質(zhì) 量圖像，預(yù)處理包括將多通道圖像變?yōu)閱瓮ǖ缊D像的圖像灰度化、很好地找出高頻或低頻 區(qū)域的快速傅里葉變換W及Butterwodh高通濾波；是通過(guò)估計(jì)前后帖間由于不同 Butterworth高通濾波截止頻率值導(dǎo)致濾波后圖像中目標(biāo)區(qū)域局部能量值變化，可實(shí)現(xiàn)跟 蹤過(guò)程中可能出現(xiàn)的目標(biāo)消失、模糊及去除噪聲。
[0076] Butterworth高通濾波具體為：
[0077] 2階Butterwodh高通濾波器的濾波性能是在有效的高通濾波和可接受的振鈴現(xiàn) 象間的折中，其參數(shù)調(diào)整的靈活性給我們解決不同背景下的高通濾波問(wèn)題創(chuàng)造了條件。2階 Butterworth高通濾波器的傳遞函數(shù)如下：
[007引
[0079] 其中，階數(shù)r = 2，
[0080] D(u，v)為頻譜中點(diǎn)(u，v巧Ij頻譜中屯、的歐氏距離為：
[0081]
[0082] Do為濾波器截止頻率，在頻域中調(diào)節(jié)Do的值能有效地改變?yōu)V波器的濾波特性，W達(dá) 到不同的濾波目的。
[0083] 步驟5:對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，利用多尺度小波邊緣檢測(cè)方法來(lái)檢測(cè)當(dāng) 前帖覆冰絕緣子邊緣，計(jì)算覆冰厚度D，如果D>(0，則進(jìn)行安全報(bào)警，否則，轉(zhuǎn)入步驟6;
[0084] 小波變換可W聚焦到目標(biāo)對(duì)象的任意細(xì)節(jié)，它可W根據(jù)實(shí)際需要按照一定要求進(jìn) 行設(shè)計(jì)。利用多尺度邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)出圖像在大小不同尺度上的邊緣點(diǎn)，然后融合連接 邊緣點(diǎn)，得到最終的邊緣圖像。
[0085] 多尺度小波邊緣檢測(cè)方法具體為：
[0086] 步驟5.1:給定尺度S的尺度因子
求出其沿X軸方向的導(dǎo)數(shù)
[0087] 步驟5.2: Phi_x、Phi_y分別與步驟4預(yù)處理后的圖像f (X, y)卷積得到Gx、Gy;
[0088] 步驟5.3:求每一個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度大小G= (G巧Gx+Gy*Gy Γ (1/2)和梯度方向A = arctan(Gy/Gx);
[0089] 步驟5.4:將與某個(gè)像素點(diǎn)梯度方向兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)的梯度方向差小于45°、同時(shí) 該像素點(diǎn)邊緣強(qiáng)度大于沿該像素點(diǎn)梯度方向的兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，定義該像素點(diǎn) 為邊緣點(diǎn)，否則為偽邊緣；
[0090] 步驟5.5:依次檢測(cè)每一個(gè)像素點(diǎn)，連接提取出的圖像邊緣點(diǎn)，檢測(cè)出覆冰絕緣子 邊緣信息；
[0091] 步驟5.6:將邊緣點(diǎn)與目標(biāo)絕緣子的中點(diǎn)進(jìn)行連接，記最長(zhǎng)距離為di，則覆冰厚度D = di-do,其中，do為覆冰前絕緣子半徑長(zhǎng)。
[0092] 步驟6:對(duì)目標(biāo)檢測(cè)后的圖像進(jìn)行kalman濾波，實(shí)現(xiàn)對(duì)舞動(dòng)目標(biāo)大致運(yùn)動(dòng)位置做估 計(jì)，Mean-shift在估計(jì)區(qū)域中做目標(biāo)的精確匹配，計(jì)算舞動(dòng)幅值A(chǔ)，如果A〉闊值μ，則進(jìn)行安 全報(bào)警；否則計(jì)算頻率f，如果頻率f〉闊值Θ，則進(jìn)行安全報(bào)警；否則計(jì)算跟蹤相似性度量Ν (Pu(x日），q(x))(附圖中簡(jiǎn)寫為N)，如果N(pu(x日），q(x))<闊值Φ，則進(jìn)行安全報(bào)警；否則背景 更新，返回步驟4。
[0093] 首先將kalman濾波器預(yù)測(cè)的目標(biāo)位置作為mean-shift算法中的初始捜索中屯、進(jìn) 行跟蹤，如圖4所示。
[0094] kalman濾波器通過(guò)對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)序列進(jìn)行線性最小方差估計(jì)來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)的 位置和速度，它可W從任意一點(diǎn)作為起點(diǎn)開(kāi)始檢測(cè)，采用遞歸濾波的方法計(jì)算，具有計(jì)算量 小，可實(shí)時(shí)計(jì)算的特點(diǎn)。Mean-shift方法可W進(jìn)行較小范圍的捜索和目標(biāo)匹配，從而可用較 小的運(yùn)算量獲得較為可靠的跟蹤效果，并且適用于較復(fù)雜的場(chǎng)景。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明該算法的 有效性。
[00巧]具體為；
[0096] 步驟6.1:初始化目標(biāo)模板所在的位置X0,初始速度V0,并記錄當(dāng)前時(shí)刻為to,計(jì)算 目標(biāo)模板的概率密度函數(shù)Pu(xo):
[0097]
[0098] 其中，11 = 1，…，m，m為灰度級(jí)數(shù)；
[0099]
[0100] k(x)為核函數(shù)，為目標(biāo)模板區(qū)域的像素設(shè)置權(quán)值，越遠(yuǎn)離目標(biāo)模板中屯、的像素設(shè) 置權(quán)值越?。?br>[0101] δ(χ)為 Delta 函數(shù)；
[0102] μι是目標(biāo)模板i點(diǎn)的特征值；
[0103] 步驟6.2:讀取下一帖圖像，即i = i+l，狀態(tài)方程和觀測(cè)方程如下：
[0104] 狀態(tài)方程 Xi = AXi-i+Wi-i
[0105] 觀測(cè)方程 Zi = HXi+Vi
[0106] 其中，Xi、Xi-汾別是i時(shí)刻、i-1時(shí)刻系統(tǒng)的狀態(tài)向量;Z功觀測(cè)變量；
[0107] A為系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
[0108] Η為觀測(cè)矩陣
[0109] Wi-i和Vi分別為狀態(tài)和觀測(cè)對(duì)應(yīng)的噪聲向量，其方差陣分別為化和Ri:
[0112] 令狀態(tài)變量Xi = [xi,vi]，xi、vi分別是目標(biāo)的位置和速度，Zi=[x/ ,ν/ ]，χ/、ν/ 分別表示觀測(cè)目標(biāo)的位置和速度；
[0113] 利用當(dāng)前的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程，預(yù)測(cè)目標(biāo)在下一帖中的位置XI和位置VI;
[0114] 狀態(tài)更新方程為:Xi = Xi-i+Ki(Zi-Hxi-i)
[011 引濾波增益矩陣為:Ki = Pi-iHT(HPi-iHT+Ri)-i
[0116] 預(yù)測(cè)誤差方差陣:Pi = APi-iAT+Qi
[0117]
[0118] 其中，b(xi)是XI處像素的量化值即灰度直方圖；
[0119]
[0120] h為待測(cè)目標(biāo)的像素?cái)?shù)即函數(shù)帶寬;VI是候選區(qū)域i點(diǎn)的特征值；
[0124] 其中，e(x)=-k'(x)是核函數(shù)的導(dǎo)數(shù)；
[0125] 計(jì)算舞動(dòng)幅值A(chǔ) = Xi+i-Xi，頻率f = (Vi+i-Vi)/(Xi+i-Xi);
[0126] 步驟6.4:計(jì)算待測(cè)模型概率函數(shù)9。佔(zhàn))與目標(biāo)模型的相似度^9。^〇)，9^)):
[0129] 如果的9。(圳），9^))<闊值，則報(bào)警;否則，更新背景，返回步驟6.2，直到視頻結(jié)束。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，具體按照以下步驟實(shí) 施： 步驟1:通過(guò)安裝在現(xiàn)場(chǎng)鐵塔上的帶云臺(tái)定焦攝像機(jī)，采集輸電線路視頻圖像信號(hào)； 步驟2:經(jīng)過(guò)視頻服務(wù)器將采集到的視頻圖像信號(hào)由傳輸通道以視頻流的方式實(shí)時(shí)傳 送回監(jiān)控中心； 步驟3:在監(jiān)控中心，從視頻流中截取所監(jiān)視的輸電線路絕緣子的數(shù)字圖像，得到監(jiān)視 目標(biāo)圖像； 步驟4:對(duì)所得的輸電線路絕緣子的目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理以獲得高質(zhì)量圖像； 步驟5:對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，利用多尺度小波邊緣檢測(cè)方法來(lái)檢測(cè)當(dāng)前幀 覆冰絕緣子邊緣，計(jì)算覆冰厚度D，如果Γ)>ρ，則進(jìn)行安全報(bào)警，否則，轉(zhuǎn)入步驟6; 步驟6:對(duì)目標(biāo)檢測(cè)后的圖像進(jìn)行kalman濾波，實(shí)現(xiàn)對(duì)舞動(dòng)目標(biāo)大致運(yùn)動(dòng)位置做估計(jì)， Mean-shift在估計(jì)區(qū)域中做目標(biāo)的精確匹配，計(jì)算舞動(dòng)幅值A(chǔ)，如果A>閾值μ，則進(jìn)行安全報(bào) 警；否則計(jì)算頻率f，如果頻率f>閾值Θ，則進(jìn)行安全報(bào)警；否則計(jì)算跟蹤相似性度量N(p u (X〇)，q(x))，如果N(pu(XQ)，q(X))〈閾值Φ，則進(jìn)行安全報(bào)警;否則背景更新，返回步驟4。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，其特征在于， 對(duì)所述步驟1采集到的輸電線路視頻圖像信號(hào)進(jìn)行標(biāo)定，將用于絕緣子舞動(dòng)覆冰分析測(cè)量 的像素單位視頻圖像轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系下的米制單位。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，其特征在于， 所述步驟4中對(duì)所得的輸電線路絕緣子的目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理包括將多通道圖像變?yōu)閱瓮?道圖像的圖像灰度化、很好地找出高頻或低頻區(qū)域的快速傅里葉變換以及Butterworth高 通濾波。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，其特征在于， 所述Butterworth高通濾波具體為： 2階Butterworth高通濾波器的傳遞函數(shù)如下：其中，階數(shù)r = 2， D(u，v)為頻譜中點(diǎn)(u，v)到頻譜中心的歐氏距離為：Do為濾波器截止頻率，在頻域中調(diào)節(jié)Do的值能有效地改變?yōu)V波器的濾波特性。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，其特征在于， 所述步驟5中多尺度小波邊緣檢測(cè)方法具體為： 步驟5.1:給定尺度s的尺度因子，求出其沿X軸方向的導(dǎo)數(shù)Phi_x:，及沿y軸方向的導(dǎo)數(shù)phi_yi w2(x,y)= ' ^ ; Ψ 步驟5.2: Phi_x、Phi_y分別與步驟4預(yù)處理后的圖像f (X，y)卷積得到Gx、Gy; 步驟5.3:求每一個(gè)像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度大小G= (Gx*Gx+Gy*Gy) ~ (1/2)和梯度方向A = arctan(Gy/Gx)； 步驟5.4:將與某個(gè)像素點(diǎn)梯度方向兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)的梯度方向差小于45°、同時(shí)該像 素點(diǎn)邊緣強(qiáng)度大于沿該像素點(diǎn)梯度方向的兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，定義該像素點(diǎn)為邊 緣點(diǎn)，否則為偽邊緣； 步驟5.5 :依次檢測(cè)每一個(gè)像素點(diǎn)，連接提取出的圖像邊緣點(diǎn)，檢測(cè)出覆冰絕緣子邊緣 信息； 步驟5.6:將邊緣點(diǎn)與目標(biāo)絕緣子的中點(diǎn)進(jìn)行連接，記最長(zhǎng)距離為di，則覆冰厚度D = di-do，其中，do為覆冰前絕緣子半徑長(zhǎng)。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻圖像序列的絕緣子跟蹤監(jiān)測(cè)方法，其特征在于， 所述步驟6具體為： 步驟6.1:初始化目標(biāo)模板所在的位置xo,初始速度vo,并記錄當(dāng)前時(shí)刻為to,計(jì)算目標(biāo) 模板的概率密度函數(shù)pu(x〇):其中，u=l，…，m，m為灰度級(jí)數(shù)；k(x)為核函數(shù)，為目標(biāo)模板區(qū)域的像素設(shè)置權(quán)值，越遠(yuǎn)離目標(biāo)模板中心的像素設(shè)置權(quán) 值越?。? δ(χ)為Delta 函數(shù)； W是目標(biāo)模板i點(diǎn)的特征值； 步驟6.2:讀取下一幀圖像，即i = i+Ι，狀態(tài)方程和觀測(cè)方程如下： 狀態(tài)方程 Xi=AXi-i+Wi-i 觀測(cè)方程ZiiHXi+Vi 其中，Xi、Xi-i分別是i時(shí)刻、i-1時(shí)刻系統(tǒng)的狀態(tài)向量;Zi為觀測(cè)變量；Wi-jPVi分別為狀態(tài)和觀測(cè)對(duì)應(yīng)的噪聲向量，其方差陣分別為Qi和Ri:令狀態(tài)變量Xi= [Xi，Vi]，Xi、Vi分別是目標(biāo)的位置和速度，Zi= [x/，v/ ]，x/、v/分別表 示觀測(cè)目標(biāo)的位置和速度； 利用當(dāng)前的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程，預(yù)測(cè)目標(biāo)在下一幀中的位置^和位置Vl; 狀態(tài)更新方程為:Xi = Xi-l+Ki ( Zi-Hxi-l ) 濾波增益矩陣為: 預(yù)測(cè)誤差方差陣:Pi=APi-iAT+Qi其中，^^彡是^處像素的量化值即灰度直方圖；h為待測(cè)目標(biāo)的像素?cái)?shù)即函數(shù)帶寬;Vl是候選區(qū)域i點(diǎn)的特征值；迭代計(jì)算候選目標(biāo)的新位置x1+1:其中，e(x)=-k'(x)是核函數(shù)的導(dǎo)數(shù)； 計(jì)算舞動(dòng)幅值A(chǔ) = xi+i_xi，頻率f = (vi+i-vi)/(xi+i_xi); 步驟6.4:計(jì)算待測(cè)模型概率函數(shù)911^)與目標(biāo)模型的相似度1^11(1〇)，9(1)) :如果1^1^〇)，(^))〈閾值，則報(bào)警;否則，更新背景，返回步驟6.2，直到視頻結(jié)束。
【文檔編號(hào)】H04N7/18GK106060466SQ201610445600
【公開(kāi)日】2016年10月26日
【申請(qǐng)日】2016年6月20日
【發(fā)明人】黃新波, 李菊清, 張燁, 邢曉強(qiáng), 劉新慧, 張慧瑩, 張菲
【申請(qǐng)人】西安工程大學(xué)