CN105427303A - 一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，包括如下步骤：步骤一：采集图像；步骤二：VIBE背景建模；步骤三：消除抖动；步骤四：模型更新；步骤五：遗留物判定。本发明提供的一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，采用的VIBE背景建模方法过程简单、耗时短，使得处理过程耗时缩短，由此大幅提高了检测的实时性。对视频图像进行了抖动检测，将抖动干扰剔除后的掩膜应用于背景更新，有效防止了相机抖动或者偏移造成的遗留物误检，由此大幅提高了检测的精度。本发明有效解决了现有视频监控中的遗留物检测实时性、精度低的问题，有效提升了变电站安全管理手段与效率。

Description

一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法

技术领域

本发明涉及一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，属于视频监控中的遗留物检测技术领域。

背景技术

变电站运行管理是一项枯燥乏味但安全性要求高的工作，工作稍有不慎就会出现较大的安全事故。目前，智能视频监控引入了变电站远程管理之中，如何及时发现安全隐患，及时发出报警信息是变电站运行管理的重中之重。

变电站现场有很多重要和危险场所是不允许出现遗留物的，传统方法是通过人工对现在视频进行监控和报警，这与智能视频监控实时在线检测，在事件发生瞬间给出报警信息的监管要求相差甚远，无法满足无人值守的要求。

发明内容

目的：为了解决现有视频监控中的遗留物检测技术检测实时性差、检测精度低的问题，本发明提供一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，包括如下步骤：

步骤一：采集图像：采用数字摄像头采集监控区域的视频图像，并利用计算机对视频图像进行处理和显示；

步骤二：VIBE背景建模：利用VIBE方法进行背景建模，并利用模型检测出视频图像中的前景目标；

步骤三：消除抖动：对视频图像进行抖动检测，检测由于抖动产生的前景部分，将其从视频图像中去除，得到更新掩膜和前景静止目标；

步骤四：模型更新：利用步骤三得到的更新掩膜对模型进行更新；

步骤五：遗留物判定：利用步骤三得到的前景静止目标进行遗留物的判定。

所述背景建模包括如下步骤：

步骤2.1：对每一个背景点存储一个样本集，将每一个新的像素值和样本集来比较判断是否属于背景点；如果新的像素值包含在x为中心R为半径的区域内个数大于等于最小值，如公式(1)所示，则判断新的像素值属于背景点；

#{S_R(v(x))∩{v₁,v₂,…,v_N}}≥#min(1)

记v(x)为x点处的像素值，M(x)＝{v₁,v₂,…,v_N}为x处背景样本集，样本集大小为N，S_R(v(x))为以x为中心R为半径的区域；

所述样本集大小N和半径大小R随视频分辨率大小动态变化，如公式(2)，其中α为尺度因子。

$R=N=\left\{\begin{array}{cc}15& \begin{array}{cc}if& 20\&times;\mathrm{\&alpha;}<15\end{array}\\ 20\&times;\mathrm{\&alpha;}& \begin{array}{cc}if& 15\&le;20\&times;\mathrm{\&alpha;}\&le;25\end{array}\\ 25& \begin{array}{cc}if& 20\&times;\mathrm{\&alpha;}>25\end{array}\end{array}\right.---\left(2\right)$

步骤2.2：背景模型的初始化，仅根据第一帧图像来对模型进行初始化；对于一个像素点，随机选择它的邻居点的像素值作为它的模型样本值；

步骤2.3：利用帧差法检测出视频图像中的前景目标；

所述抖动检测及更新掩膜包括如下步骤：

步骤3.1：利用连通域分析方法，将前景部分进行分割，并获得各个连通域的最小外接矩形框，记录外接矩形框的左上顶点坐标以及宽、高，分别为R_x，R_y，R_w，R_h；

步骤3.2：求取每个矩形框的面积，剔除面积小于最小阈值Min或者大于最大阈值Max的矩形框，如公式(3)所示，

Min<R_w×R_h<Max(3)

步骤3.3：求取每个矩形框宽和高的比值，剔除比值大于阈值Threshold的矩形框，如公式(4)所示，

$\frac{R_w+R_h}{\left|R_w-R_h\right|}>Threshold---\left(4\right)$

步骤3.4：求取每个矩形框中前景像素数同矩形框面积的比值，剔除比值小于阈值Threshold的矩形框，如公式(5)所示

$\frac{N_R}{R_w\&times;R_h}>Threshold---\left(5\right)$

其中，N_R表示该矩形框中前景点个数；

步骤3.5：将矩形框基于原始位置向周围滑动，滑动到每个位置都同该位置下背景模型进行匹配，当存在匹配时，剔除该矩形框，矩形窗口滑动范围动态变化，由原始位置向外扩散，当发现匹配时停止扩散，若无匹配，扩散到阈值Threshold停止，匹配方法如步骤2.1所述；

步骤3.6：将剩余的矩形框复制到更新掩膜相应位置，得到更新掩膜。

利用步骤三得到的更新掩膜对背景模型进行更新，只更新背景模型中，对应更新掩膜矩形框之外的部分。

利用步骤三得到的前景静止目标进行遗留物的判定，对前景静止目标进行计数，计数N_still超过阈值Threshold，判定为遗留物，并进行报警提醒，如公式(7)；

当N_still>Threshold时判定物体为遗留物，其中Threshold为可调整的阈值。

有益效果：本发明提供的一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，采用的VIBE背景建模方法过程简单、耗时短，使得处理过程耗时缩短，由此大幅提高了检测的实时性。对视频图像进行了抖动检测，将抖动干扰剔除后的掩膜应用于背景更新，有效防止了相机抖动或者偏移造成的遗留物误检，由此大幅提高了检测的精度。本发明有效解决了现有视频监控中的遗留物检测实时性、精度低的问题，有效提升了变电站安全管理手段与效率。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

如图1所示，一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，包括如下步骤：

步骤一：采集图像：采用数字摄像头采集监控区域的视频图像，并利用计算机对视频图像进行处理和显示；

步骤二：VIBE背景建模：利用VIBE方法进行背景建模，并利用模型检测出视频图像中的前景目标；

步骤三：消除抖动：对视频图像进行抖动检测，检测由于抖动产生的前景部分，将其从视频图像中去除，得到更新掩膜和前景静止目标；

步骤四：模型更新：利用步骤三得到的更新掩膜对模型进行更新；

步骤五：遗留物判定：利用步骤三得到的前景静止目标进行遗留物的判定。

所述背景建模包括如下步骤：

步骤2.1：对每一个背景点存储一个样本集，将每一个新的像素值和样本集来比较判断是否属于背景点；如果新的像素值包含在x为中心R为半径的区域内个数大于等于最小值，如公式(1)所示，则判断新的像素值属于背景点；

#{S_R(v(x))∩{v₁,v₂,…,v_N}}≥#min(1)

记v(x)为x点处的像素值，M(x)＝{v₁,v₂,…,v_N}为x处背景样本集，样本集大小为N，S_R(v(x))为以x为中心R为半径的区域；

所述样本集大小N和半径大小R随视频分辨率大小动态变化，如公式(2)，其中α为尺度因子。

$R=N=\left\{\begin{array}{cc}15& \begin{array}{cc}if& 20\&times;\mathrm{\&alpha;}<15\end{array}\\ 20\&times;\mathrm{\&alpha;}& \begin{array}{cc}if& 15\&le;20\&times;\mathrm{\&alpha;}\&le;25\end{array}\\ 25& \begin{array}{cc}if& 20\&times;\mathrm{\&alpha;}>25\end{array}\end{array}\right.---\left(2\right)$

步骤2.2：背景模型的初始化，仅根据第一帧图像来对模型进行初始化；对于一个像素点，随机选择它的邻居点的像素值作为它的模型样本值；

步骤2.3：利用帧差法检测出视频图像中的前景目标；

所述抖动检测及更新掩膜包括如下步骤：

步骤3.1：利用连通域分析方法，将前景部分进行分割，并获得各个连通域的最小外接矩形框，记录外接矩形框的左上顶点坐标以及宽、高，分别为R_x，R_y，R_w，R_h；

步骤3.2：求取每个矩形框的面积，剔除面积小于最小阈值Min或者大于最大阈值Max的矩形框，如公式(3)所示，

Min<R_w×R_h<Max(3)

步骤3.3：求取每个矩形框宽和高的比值，剔除比值大于阈值Threshold的矩形框，如公式(4)所示，

$\frac{R_w+R_h}{\left|R_w-R_h\right|}>Threshold---\left(4\right)$

步骤3.4：求取每个矩形框中前景像素数同矩形框面积的比值，剔除比值小于阈值Threshold的矩形框，如公式(5)所示

$\frac{N_R}{R_w\&times;R_h}>Threshold---\left(5\right)$

其中，N_R表示该矩形框中前景点个数；

步骤3.5：将矩形框基于原始位置向周围滑动，滑动到每个位置都同该位置下背景模型进行匹配，当存在匹配时，剔除该矩形框，矩形窗口滑动范围动态变化，由原始位置向外扩散，当发现匹配时停止扩散，若无匹配，扩散到阈值Threshold停止，匹配方法如步骤2.1所述；

步骤3.6：将剩余的矩形框复制到更新掩膜相应位置，得到更新掩膜。

利用步骤三得到的更新掩膜对背景模型进行更新，只更新背景模型中，对应更新掩膜矩形框之外的部分。

利用步骤三得到的前景静止目标进行遗留物的判定，对前景静止目标进行计数，计数N_still超过阈值Threshold，判定为遗留物，并进行报警提醒，如公式(7)；

当N_still>Threshold时判定物体为遗留物，其中Threshold为可调整的阈值。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一：采集图像：采用数字摄像头采集监控区域的视频图像，并利用计算机对视频图像进行处理和显示；

步骤二：VIBE背景建模：利用VIBE方法进行背景建模，并利用模型检测出视频图像中的前景目标；

步骤三：消除抖动：对视频图像进行抖动检测，检测由于抖动产生的前景部分，将其从视频图像中去除，得到更新掩膜和前景静止目标；

步骤四：模型更新：利用步骤三得到的更新掩膜对模型进行更新；

步骤五：遗留物判定：利用步骤三得到的前景静止目标进行遗留物的判定。

2.根据权利要求1所述的一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，其特征在于：所述背景建模包括如下步骤：

步骤2.1：对每一个背景点存储一个样本集，将每一个新的像素值和样本集来比较判断是否属于背景点；如果新的像素值包含在x为中心R为半径的区域内个数大于等于最小值，如公式(1)所示，则判断新的像素值属于背景点；

#{S_R(v(x))∩{v₁,v₂,…,v_N}}≥#min(1)

记v(x)为x点处的像素值，M(x)＝{v₁,v₂,…,v_N}为x处背景样本集，样本集大小为N，S_R(v(x))为以x为中心R为半径的区域；

所述样本集大小N和半径大小R随视频分辨率大小动态变化，如公式(2)，其中α为尺度因子。

步骤2.2：背景模型的初始化，仅根据第一帧图像来对模型进行初始化；对于一个像素点，随机选择它的邻居点的像素值作为它的模型样本值；

步骤2.3：利用帧差法检测出视频图像中的前景目标。

3.根据权利要求1所述的一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，其特征在于：所述抖动检测及更新掩膜包括如下步骤：

步骤3.1：利用连通域分析方法，将前景部分进行分割，并获得各个连通域的最小外接矩形框，记录外接矩形框的左上顶点坐标以及宽、高，分别为R_x，R_y，R_w，R_h；

步骤3.2：求取每个矩形框的面积，剔除面积小于最小阈值Min或者大于最大阈值Max的矩形框，如公式(3)所示，

Min<R_w×R_h<Max(3)

步骤3.3：求取每个矩形框宽和高的比值，剔除比值大于阈值Threshold的矩形框，如公式(4)所示，

步骤3.4：求取每个矩形框中前景像素数同矩形框面积的比值，剔除比值小于阈值Threshold的矩形框，如公式(5)所示

其中，N_R表示该矩形框中前景点个数；

步骤3.5：将矩形框基于原始位置向周围滑动，滑动到每个位置都同该位置下背景模型进行匹配，当存在匹配时，剔除该矩形框，矩形窗口滑动范围动态变化，由原始位置向外扩散，当发现匹配时停止扩散，若无匹配，扩散到阈值Threshold停止，匹配方法如步骤2.1所述；

步骤3.6：将剩余的矩形框复制到更新掩膜相应位置，得到更新掩膜。

4.根据权利要求1所述的一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，其特征在于：利用步骤三得到的更新掩膜对背景模型进行更新，只更新背景模型中，对应更新掩膜矩形框之外的部分。

5.根据权利要求1所述的一种变电站遗留物的视觉测量与估计方法，其特征在于：利用步骤三得到的前景静止目标进行遗留物的判定，对前景静止目标进行计数，计数N_still超过阈值Threshold，判定为遗留物，并进行报警提醒，如公式(7)；

当N_still>Threshold时判定物体为遗留物，其中Threshold为可调整的阈值。