CN102183239A - 一种基于视频差异分析的输电导线风偏测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视频差异分析的输电导线风偏测量方法，通过对摄像机在线采集的输电线路导线视频和图像进行处理，得到目标图像的平滑外轮廓，通过求取外轮廓的交点，得到偏移的绝缘子上下两端的位置坐标，计算出风偏角。本发明基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法，为输电线路的风偏监测提供一种新的手段，并可节省大量的人力资源成本，提高在线监测系统的利用效率，对保证电力系统的安全运行有着非常重要现实的意义。

Description

一种基于视频差异分析的输电导线风偏测量方法

技术领域

本发明属于数字视频图像处理及输电线路在线监测技术领域，涉及一种输电线路导线风偏测量方法，具体涉及一种基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法。

背景技术

近年来，输电线路风偏闪络事故频繁发生，对电网的安全运行造成了严重威胁。风偏闪络事故一旦发生会导致输送电能损失和风偏跳闸等故障。由于风的连续性，风偏闪络跳闸后一般不能成功重合闸，从而导致了线路的停运。随着我国特高压电网的建设，将有越来越多的直流±800kV及交流1000kV级以上的输电线路投入建设及使用。根据国家电网规划研究，2020年为满足“全国联网、西电东送、南北互供”的需要，将构建由百万伏级特高压电网组成的全国主干网架。输电线路抗风偏性能高低是关系到其能否安全稳定运行的主要因素，因此实时获取输电线路在大风下的风偏状况并进行准确计算是十分必要的。

长期以来，国内高压架空输电线路的设计中，在计算悬垂绝缘子串的风偏时，通常将绝缘子串简化为刚性直杆，或按弦多边形方法，用静力学方法计算悬垂绝缘子串在设计平均风速作用下的风偏角。而且在工程实际中，只有当悬垂绝缘子串较重且需要严格检查大风下最上端绝缘子是否碰及横担或下端带电部件对横担的间隙时才采用弦多边形方法，一般情况下都将绝缘 子串简化为刚性杆近似地计算悬垂绝缘子串的风偏角。最近几年，国内外不少专家学者都对输电导线风偏进行了专门的分析和试验研究，研究内容主要集中在：风压不均匀系数；在冲击电压下风偏角与闪络电压之间的关系。通过分析，当前这种输电线绝缘子风偏角计算存在以下问题：准确度低，需要进行复杂的力学分析，而且计算方法复杂，计算过程中的风压、风载荷调整系数等参数不容易得到。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法，解决了现有输电线绝缘子风偏角计算准确度低，需要进行复杂的力学分析，计算方法复杂，计算过程中的风压、风载荷调整系数不容易得到的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1：输电导线图像采集：通过安装在杆塔上的工业摄像机采集输电线路的视频和图像，将采集到的视频和图像数据传送至监控中心；监控中心从视频和图像数据中截取待测的输电线路绝缘子图像；

步骤2：监控中心对步骤1得到的绝缘子图像进行处理，得到待测输电线路导线的风偏角。

其中步骤2监控中心对步骤1得到的绝缘子图像进行处理，得到待测输电线路导线的风偏角，具体按照以下步骤实施：

a.对步骤1得到的绝缘子图像进行去噪；

b.对步骤a得到的去噪后的图像进行边缘增强；

c.对步骤b得到的边缘增强后的图像进行分割；

d.对步骤c得到的分割后的图像进行膨胀运算和腐蚀运算；

e.对步骤d得到的膨胀运算和腐蚀运算后的图像数据进行开运算和闭运算，得到图像外轮廓；

f.根据步骤e得到的图像外轮廓，分别计算绝缘子上端交点的平均值和下端交点的平均值，在得到的两个平均值坐标点之间确定一条直线，计算该直线与水平轴的夹角，再用90°减去夹角的角度，得到待测输电线路导线的风偏角。

其中步骤a对绝缘子图像进行去噪，采用窗口大小固定不变但其形状可改变的时频局部化分析方法，将高频子块置为零，并对次低、高频子块进行抑制。

其中步骤b对去噪后的图像进行边缘增强，具体按照以下步骤实施：

以待增强图像的任意像素点(i，j)为中心，截取一个3×3的像素窗口分别计算窗口中心像素在x，y方向上的梯度：

S_x＝[f(i-1，j+1)+2f(i，j+1)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1，j-1)+2f(i，j-1)+f(i+1，j-1)]，

S_y＝[f(i+1，j-1)+2f(i+1，j)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1，j-1)+2f(i-1，j)+f(i-1，j+1)]，

上式中，f(i-1，j)表示图像在像素点(i-1，j)处的灰度值，S_x和S_y分别表示像素窗口中心像素在x，y方向上灰度的梯度值；

增强后图像在(i，j)处的灰度值为：

$f(x,y)=\sqrt{{S_x}^2+{S_y}^2}.$

其中步骤c对边缘增强后的图像进行分割，采用基于阈值选取的图像分割方法，把图像视为具有不同灰度级的区域的组合，通过选取合适的阈值，将杆塔、绝缘子和导线区域从它们的背景中分离出来。

其中步骤d对分割后的图像进行膨胀运算和腐蚀运算，

膨胀运算的计算方法是：

式中，A是输入图像，B是膨胀的结构元素；

腐蚀运算的计算方法是：

$\mathrm{A\ΘB}=\left\{z\right|B+z\⊆A\},$

式中，A是输入图像，B是腐蚀的结构元素。

其中步骤e对膨胀运算和腐蚀运算后的图像数据进行开运算和闭运算，得到图像外轮廓，开运算的计算方法是：对图像先进行腐蚀运算再进行膨胀运算， 

闭运算的计算方法是：对图像先进行膨胀运算再进行腐蚀运算， 

本发明的有益效果是，用到的设备较少，结构简单、成本低廉，不需要建立精确的数学模型，只需通过图像处理以及简单的计算来获取绝缘子的倾斜角，实施非常简便。

附图说明

图1是本发明基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法一种实施例的流程图；

图2是本发明测量方法一种实施例中现场采集到的原图；

图3是本发明测量方法一种实施例中图像边缘增强后的图；

图4是本发明测量方法一种实施例中图像分割结果图；

图5是本发明测量方法一种实施例中第一次膨胀腐蚀运算结果图；

图6是本发明测量方法一种实施例中第二次膨胀腐蚀运算结果图；

图7是本发明测量方法一种实施例中开运算和闭运算结果图；

图8是本发明测量方法一种实施例中外轮廓的交点图；

图9是本发明测量方法一种实施例中外轮廓交点在原图中的显示图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法的一种实施例，如图1所示，具体按照以下步骤实施：

步骤1：输电导线图像采集，通过安装在杆塔上的工业摄像机采集输电线路的视频和图像，将数据实时传送至监控中心；监控中心从视频流中截取待测量的输电线路数字图像，得到绝缘子图像；

步骤2：监控中心对步骤1得到的绝缘子图像进行处理，得到输电线路导线的风偏角，具体按照以下步骤实施：

a.图像去噪；

在输电导线图像采集过程中，引起噪声的原因很多，如敏感元件的内部噪声、热噪声、高压环境的电磁噪声、传输信道的干扰噪声以及量化噪声等。这些噪声恶化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没特征，给图像分析带来困难。图像去噪的目的就是为了减少和消除输电导线图像中的噪声，以改善图像质量，有利于抽取对象特征进行分析。经典的去噪技术对噪声使用局部算子，当对某一个像素进行去噪处理时，仅对它的局部小邻域内的一些像素进行处理，其优点是计算效率高，而且可以多个像素并行处理。

本发明采用的就是一种窗口大小固定不变但其形状可改变的时频局部化分析方法。由于噪声大多分布在高频区域，图像通过小波变换后，噪声信息大多集中在次低频、次高频及高频子块中，高频子块几乎是以噪声信息为主。因此，将高频子块置为零，并对次低、高频子块进行一定的抑制，达到了去噪的目的。

b.图像边缘增强；

在输电导线图像摄取、传输及处理过程中有许多因素会使图像变得模糊。图像模糊是常见的图像降质问题。大量的研究表明，图像模糊的实质是图像受到了求和、平均或积分运算。所以，可以不必深究图像模糊降质的物理过程及其数学模型，而根据图像模糊都有相加或积分运算这一共同点，运用相反的运算来减弱和消除模糊。

本发明中图像边缘增强的基本思想是：以待增强图像的任意像素点(i，j)为中心，截取一个3×3的像素窗口分别计算窗口中心像素在x，y方向上的梯度：

S_x＝[f(i-1，j+1)+2f(i，j+1)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1，j-1)+2f(i，j-1)+f(i+1，j-1)]  (1)

S_y＝[f(i+1，j-1)+2f(i+1，j)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1，j-1)+2f(i-1，j)+f(i-1，j+1)]  (2)

上式中，f(i-1，j)表示图像在像素点(i-1，j)处的灰度值，S_x和S_y分别表示像素窗口中心像素在x，y方向上灰度的梯度值。

增强后图像在(i，j)处的灰度值为：

$f(x,y)=\sqrt{{S_x}^2+{S_y}^2}---\left(3\right)$

该方法在计算x方向和y方向上的梯度时，不像普通梯度算子那样只用两个像素灰度差值来表示，而是采用两列或两行像素灰度加权和的差值来表示，这使得该方法具有如下优点：

1、引入了加权平均，将距离远近产生的影响考虑进去，对图像中的随机噪声具有一定的平滑作用。

2、由于采用间隔两行或者两列的差分，所以图像中边缘两侧的像素得到增强，得到的锐化图像的边缘显得粗而亮，同时还不会造成伪边缘和轮廓。如图2及图3所示，图2是现场拍摄的原图，图3就是经过去噪和边缘增强后的图。

c.图像分割；

输电导线图像的分割就是将导线图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。通过对输电导线图像的不同特征如颜色、纹理、边缘、亮度等进行分析达到图像分割的目的。分割通常是为了进一步对图像进行分析、识别、理解等，分割的准确性直接影响后续任务的有效性，因此具有十分重要的意义。

根据实现分割的原理，适合用于输电导线图像分割的方法大体可以分为四种：基于边缘检测的图像分割、基于区域的图像分割方法、基于阈值选取的图像分割方法以及模糊分割方法。其中基于阈值选取的图像分割主要是利用灰度频率分布信息(直方图)进行分割，由于该方法简单、性能稳定，成为图像分割的基本技术。因此，本发明就采用了该方法。本发明在该方法中主要利用了输电导线图像中要提取的杆塔、绝缘子和导线与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的区域的组合，通过选取合适的阈值，将杆塔、绝缘子和导线区域从它们的背景中分离出来，达到图像分割的目的。图4就是本发明图像分割的结果。

d.膨胀和腐蚀运算；

为了能够得到图像的整体外轮廓，对于已经分割好的图像，本发明利用膨胀运算将目标图像加长或变粗，填充绝缘子串之间、杆塔内部以及各分裂导线之间的间隙，计算方法是：

式中，A是输入图像，B是膨胀的结构元素。

本发明采用腐蚀运算是为了收缩和细化目标图像，消除膨胀运算时造成的不相关细节，计算方法是：

$\mathrm{A\ΘB}=\left\{z\right|B+z\⊆A\}---\left(5\right)$

同样，式中A是输入图像，B是腐蚀的结构元素。

图5是进行了一次膨胀和腐蚀运算后的结果，可以看出，图中仍然有很多间隙和小洞，效果并不理想，因此本发明连续使用了两次膨胀和腐蚀运算，结果如图6所示，基本消除了小洞，结果比较理想。

e.开运算和闭运算，得到图像外轮廓；

开闭运算是对膨胀腐蚀的二次运算。开运算是对图像先进行腐蚀然后再进行膨胀的运算求其结果，即：

$\mathrm{AoB}=\left(\mathrm{A\ΘB}\right)\⊕B---\left(6\right)$

闭运算是对图像先进行膨胀再进行腐蚀的运算求其结果，即：

$\mathrm{AgB}=(A\⊕B)\mathrm{\ΘB}---\left(7\right)$

图7就是经过开运算和闭运算后的图像，从图像中可以看出开运算完全删除了不能包含结构元素的对象区域，平滑了对象的轮廓，断开了狭窄的连接，去掉了细小的突出部分。而闭运算将细小弯口、指向内部的齿状边缘和小洞都已删除。闭运算具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用。

f.分别计算绝缘子上端交点和下端交点的平均值，在得到的两个坐标点之间确定一条直线，计算该直线与水平轴的夹角，再用90°减去计算出的这个角度就得到当前导线的风偏角。

具体按照以下步骤实施：经过上述的一系列图像处理后，得到了完整和平滑的目标图像外轮廓，本发明通过计算外轮廓的交点，在绝缘子上端和下端分别得到4个交点和7个交点，如图8所示的几个小叉号。图9是这11个点在原图中的位置，虽然因为膨胀和腐蚀等运算，这些点有一定的偏移， 但是基本是在绝缘子的上下两端，通过求平均值可以得到绝缘子上下两端的准确坐标。

绝缘子上端的4个点的坐标分别是：(41.84，39.17)、(38.79，68.29)、(45.63，41.22)、(52.27，44.78)，求平均值得到绝缘子上端位置的坐标为a(44.63，48.36)。绝缘子下端7个点的坐标分别是：(202.11，100.59)、(191.03，122.65)、(196.74，131.85)、(208.16，134.41)、(210.49，96.95)、(215.44，96.53)、(219.71，101.89)，求平均值得到绝缘子下端位置的坐标为b(206.24，112.12)。通过这两点可以确定一条直线，这条直线的倾斜角就等于导线的风偏角。经过计算，上述a、b两点确定的直线与水平轴的夹角是68.47°，因此，该图片中的风偏角θ＝90°-68.47°＝21.53°。

Claims (7)

1.一种基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1：输电导线图像采集：通过安装在杆塔上的工业摄像机采集输电线路的视频和图像，将采集到的视频和图像数据传送至监控中心；监控中心从视频和图像数据中截取待测的输电线路绝缘子图像；

步骤2：监控中心对步骤1得到的绝缘子图像进行处理，得到待测输电线路导线的风偏角。

2.根据权利要求1所述的基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法，其特征在于，所述的步骤2监控中心对步骤1得到的绝缘子图像进行处理，得到待测输电线路导线的风偏角，具体按照以下步骤实施：

a.对步骤1得到的绝缘子图像进行去噪；

b.对步骤a得到的去噪后的图像进行边缘增强；

c.对步骤b得到的边缘增强后的图像进行分割；

d.对步骤c得到的分割后的图像进行膨胀运算和腐蚀运算；

e.对步骤d得到的膨胀运算和腐蚀运算后的图像数据进行开运算和闭运算，得到图像外轮廓；

f.根据步骤e得到的图像外轮廓，分别计算绝缘子上端交点的平均值和下端交点的平均值，在得到的两个平均值坐标点之间确定一条直线，计算该直线与水平轴的夹角，再用90°减去夹角的角度，得到待测输电线路导线的风偏角。

3.根据权利要求2所述的基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法，其特征在于，所述的步骤a对绝缘子图像进行去噪，采用窗口大小固定不变但其形状可改变的时频局部化分析方法，将高频子块置为零，并对次低、高频子块进行抑制。

4.根据权利要求2所述的基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法，其特征在于，所述的步骤b对去噪后的图像进行边缘增强，具体按照以下步骤实施：

以待增强图像的任意像素点(i，j)为中心，截取一个3×3的像素窗口分别计算窗口中心像素在x，y方向上的梯度：

S_x＝[f(i-1，j+1)+2f(i，j+1)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1，j-1)+2f(i，j-1)+f(i+1，j-1)]，

S_y＝[f(i+1，j-1)+2f(i+1，j)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1，j-1)+2f(i-1，j)+f(i-1，j+1)]，

上式中，f(i-1，j)表示图像在像素点(i-1，j)处的灰度值，S_x和S_y分别表示像素窗口中心像素在x，y方向上灰度的梯度值；

增强后图像在(i，j)处的灰度值为：

$f(x,y)=\sqrt{{S_x}^2+{S_y}^2}.$

5.根据权利要求2所述的基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法，其特征在于，所述的步骤c对边缘增强后的图像进行分割，采用基于阈值选取的图像分割方法，把图像视为具有不同灰度级的区域的组合，通过选取合适的阈值，将杆塔、绝缘子和导线区域从它们的背景中分离出来。

6.根据权利要求2所述的基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法，其特征在于，所述的步骤d对分割后的图像进行膨胀运算和腐蚀运算，

膨胀运算的计算方法是：

式中，A是输入图像，B是膨胀的结构元素；

腐蚀运算的计算方法是：

$\mathrm{A\ΘB}=\left\{z\right|B+z\⊆A\},$

式中，A是输入图像，B是腐蚀的结构元素。

7.根据权利要求2所述的基于视频差异的输电线路导线风偏测量方法，其特征在于，所述的步骤e对膨胀运算和腐蚀运算后的图像数据进行开运算和闭运算，得到图像外轮廓，开运算的计算方法是：对图像先进行腐蚀运算再进行膨胀运算，

闭运算的计算方法是：对图像先进行膨胀运算再进行腐蚀运算，

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