CN109063690B - 一种对进入变电站环境的目标的分析方法 - Google Patents

一种对进入变电站环境的目标的分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种对进入变电站环境的目标的分析方法，包括:在变电站周围建立红外感应网络，所述红外感应网络围绕所述变电站周围设定区域的边缘；构建红外人体行为数据库，所述红外人体行为数据库中存储有多个红外人体行为模板；所述红外感应网络实时对进入所述设定区域的目标进行红外检测，并对所述目标的行为进行追踪，生成红外视频图像；采用高斯混合模型及背景减除算法提取所述红外视频图像中所述目标的行为时空轮廓，并对所述目标的行为时空轮廓进行对比度增强；将所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为数据库中存储的多个红外人体行为模板进行逐一比对，对所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度分析。

Description

一种对进入变电站环境的目标的分析方法
技术领域
本发明涉及变电站目标检测技术领域，具体是一种对进入变电站环境的目标的分析方法。
背景技术
变电所是电力系统中对电能的电压和电流进行变换、集中和分配的场所。为保证电能的质量以及设备的安全，在变电所中还需进行电压调整、潮流(电力系统中各节点和支路中的电压、电流和功率的流向及分布)控制以及输配电线路和主要电工设备的保护。由于设备可靠性的提高，变电所的主接线和辅助设施也逐步趋于简化和典型化，为变电所小型化、智能化、少占用地、甚至建设地下变电所创造条件，并配合系统中的遥控、遥测等手段，以及所内自动化设施如设备状态监测、事故顺序记录、故障录波、重要参数制表打印等，使变电所实现无人值班。
变电站对周边环境影响是300米以内有辐射，而且有很大噪音，为了避免有行人误入，需要一种对进入变电站环境的目标的分析方法，现有监控都是需要值班人直接看大屏幕来判断闯入的异物是什么，不能自动识别，在监控人员疏忽的情况下很容易错过观察，带来不可预知的后果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种对进入变电站环境的目标的分析方法，以解决背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案；
一种对进入变电站环境的目标的分析方法，所述对进入变电站环境的目标的分析方法包括:
在变电站周围建立红外感应网络，所述红外感应网络设置在围绕所述变电站周围设定区域的边缘；
构建红外人体行为数据库，所述红外人体行为数据库中存储有多个红外人体行为模板；
所述红外感应网络实时对进入所述设定区域的目标进行红外检测，并对所述目标的行为进行追踪，生成红外视频图像；
采用高斯混合模型及背景减除算法提取所述红外视频图像中所述目标的行为时空轮廓，并对所述目标的行为时空轮廓进行对比度增强；
将所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为数据库中存储的多个红外人体行为模板进行逐一比对，对所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度分析；
当所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度大于等于设定阈值时，进入所述设定区域的目标为人；当所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度小于所述设定阈值时，进入所述设定区域的目标不为人。
优选的，所述红外感应网络为多个红外图像采集器构成的红外视频监控系统，所述红外视频监控系统通过检测所述目标的红外辐射，通过光电转换和信号处理后，将所述目标的表面温度分布图像转换成红外视频图像。
优选的，所述红外人体行为模板至少包括红外人体站立姿态模板、红外人体侧姿模板、红外人体向左走姿模板、红外人体向右走姿模板及红外人体向前走姿模板中的一种或多种。
优选的，对进入所述设定区域的目标进行红外检测的方法包括背景减除法、侦差分法、光流法、扩展的EM算法以及基于数学形态的场景变化检测算法中的至少一种。
优选的，所述红外感应网络实时对进入所述设定区域的目标进行红外检测，并对所述目标的行为进行追踪，生成所述红外视频图像之后，所述对进入变电站环境的目标的分析方法包括：
采用频率域滤波算法或空间域滤波算法对所述红外视频图像进行去噪处理。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：采用红外检测追踪方法对进入变电站环境的目标进行分析，不受光线的影响，不管在白天、黑夜、雾天均可正常使用，具有探测范围广、定位精度高、识别能力强、作用距离远等优点，对于应用系统的后续处理工作具有重要意义和实用价值。且分辨率高，记录准确，能够检测及记录进入变电站环境的目标，并对其进行捕获跟踪分析判断，确定入侵异物是人是动物还是车辆等，根据目标做出针对性的反应，防止行人误入所述变电站环境，减少了误报漏报，大大提高了工作效率。
附图说明
图1为本发明提供的一种对进入变电站环境的目标的分析方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方面进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供的一种实施例：
一种对进入变电站环境的目标的分析方法，所述对进入变电站环境的目标的分析方法包括:
S1：在变电站周围建立红外感应网络，所述红外感应网络设置在围绕所述变电站周围设定区域的边缘；
S2：构建红外人体行为数据库，所述红外人体行为数据库中存储有多个红外人体行为模板；
S3：所述红外感应网络实时对进入所述设定区域的目标进行红外检测，并对所述目标的行为进行追踪，生成红外视频图像；
S4：采用高斯混合模型及背景减除算法提取所述红外视频图像中所述目标的行为时空轮廓，并对所述目标的行为时空轮廓进行对比度增强；
S5：将所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为数据库中存储的多个红外人体行为模板进行逐一比对，对所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度分析；
S6：当所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度大于等于设定阈值时，进入所述设定区域的目标为人；当所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度小于所述设定阈值时，进入所述设定区域的目标不为人。
本实施例中，所述红外感应网络为多个红外图像采集器构成的红外视频监控系统，所述红外视频监控系统通过检测所述目标的红外辐射，将所述目标的表面温度分布图像转换成红外视频图像。所述红外视频监控系统主要由各观测点的红外摄像机组成，主要完成视频图像信号采集，由现有58个高性能彩色数码摄像机组成，实现对每个采集点的视频采集，其中20个摄像机带有云台装置，通过所述云台装置的旋转，实现较广泛区域的监视。
本实施例中，所述红外人体行为模板至少包括红外人体站立姿态模板、红外人体侧姿模板、红外人体向左走姿模板、红外人体向右走姿模板及红外人体向前走姿模板中的一种或多种，所述红外人体行为模板数量可以适量多一些，以提高判断的精准度，但是所述红外人体行为模板数量过多会增加比对的时间和难度，可以视具体情况进行调整。
本实施例中，对进入所述设定区域的目标进行红外检测的方法包括背景减除法、侦差分法、光流法、扩展的EM算法以及基于数学形态的场景变化检测算法中的至少一种，对红外视频图像中的背景干扰成份进行有效的去除，只保留需要关注的目标，有利于后续的相似性比对。
本实施例中，所述红外感应网络实时对进入所述设定区域的目标进行红外检测，并对所述目标的行为进行追踪，生成所述红外视频图像之后，所述对进入变电站环境的目标的分析方法包括：
采用频率域滤波算法或空间域滤波算法对所述红外视频图像进行去噪处理，频率域滤波是对图像进行傅里叶变换，将图像由图像空间转换到频域空间，然后在频率域中对图像的频谱作分析处理，以改变图像的频率特征，空间域滤波是以像元与周围邻域像元的空间关系为基础，通过卷积运算实现图像滤波的一种方法，均能实现图像的去噪功能。
工作原理：在变电站周围进行设定区域的划分，进入所述设定区域的人会收到噪音或辐射的影响，确定所述设定区域之后，在所述设定区域的边缘建立红外感应网络，在系统中构建红外人体行为数据库。所述红外人体行为数据库中存储有多个红外人体行为模板，模拟行人在不同行为下的姿态模板。当有目标进入所述设定区域后，所述红外感应网络实时对进入所述设定区域的目标进行红外检测，并对所述目标的行为进行追踪，生成红外视频图像。所述红外视频图像中具有背景，例如是风吹树叶动、汽车的移动等等，采用高斯混合模型及背景减除算法提取所述红外视频图像中所述目标的行为时空轮廓，提取出需要关注的目标的行为，去除有干扰的背景，并增强对所述目标的行为时空轮廓的对比度，以使所述目标的行为时空轮廓额边缘更加突出，便于后续的相似性比对。将增强后的所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为数据库中存储的多个红外人体行为模板进行逐一比对。由于人有胖瘦高矮、并且行为具有高度的自主性，需要对所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度分析，以提高判断的精准性。当所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度大于等于设定阈值时，例如，相似度大于80％时，可以确定进入所述设定区域的目标为人，这时，可以向所述目标发出警告，提醒其快速远离变电站，当所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度小于所述设定阈值时，进入所述设定区域的目标不为人，可能是一些动物、昆虫或者鸟类之类的，可以不用提醒。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种对进入变电站环境的目标的分析方法，其特征在于：所述对进入变电站环境的目标的分析方法包括:
在变电站周围建立红外感应网络，所述红外感应网络设置在围绕所述变电站周围设定区域的边缘；
其中，所述红外感应网络为多个红外图像采集器构成的红外视频监控系统，所述红外视频监控系统通过检测所述目标的红外辐射，通过光电转换和信号处理后，将所述目标的表面温度分布图像转换成红外视频图像；所述红外视频监控系统由各观测点的红外摄像机组成，用于完成视频图像信号采集，由58个彩色数码摄像机组成，实现对每个采集点的视频采集，其中20个摄像机带有云台装置，通过所述云台装置的旋转，实现较广泛区域的监视；
构建红外人体行为数据库，所述红外人体行为数据库中存储有多个红外人体行为模板；
其中，所述红外人体行为模板至少包括红外人体站立姿态模板、红外人体侧姿模板、红外人体向左走姿模板、红外人体向右走姿模板及红外人体向前走姿模板中的一种或多种；
所述红外感应网络实时对进入所述设定区域的目标进行红外检测，并对所述目标的行为进行追踪，生成红外视频图像；采用频率域滤波算法或空间域滤波算法对所述红外视频图像进行去噪处理；
其中，对进入所述设定区域的目标进行红外检测的方法包括背景减除法、侦差分法、光流法、扩展的EM算法以及基于数学形态的场景变化检测算法中的至少一种；
采用高斯混合模型及背景减除算法提取所述红外视频图像中所述目标的行为时空轮廓，并对所述目标的行为时空轮廓进行对比度增强；
将所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为数据库中存储的多个红外人体行为模板进行逐一比对，对所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度分析；
当所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度大于等于设定阈值时，进入所述设定区域的目标为人；当所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度小于所述设定阈值时，进入所述设定区域的目标不为人；
工作原理如下：在变电站周围进行设定区域的划分，进入所述设定区域的人会受到噪音或辐射的影响，确定所述设定区域之后，在所述设定区域的边缘建立红外感应网络，在系统中构建红外人体行为数据库；所述红外人体行为数据库中存储有多个红外人体行为模板，模拟行人在不同行为下的姿态模板；当有目标进入所述设定区域后，所述红外感应网络实时对进入所述设定区域的目标进行红外检测，并对所述目标的行为进行追踪，生成红外视频图像；所述红外视频图像中具有背景，包括风吹树叶动、汽车的移动，采用高斯混合模型及背景减除算法提取所述红外视频图像中所述目标的行为时空轮廓，提取出需要关注的目标的行为，去除有干扰的背景，并增强对所述目标的行为时空轮廓的对比度，以使所述目标的行为时空轮廓边缘更加突出，便于后续的相似性比对；将增强后的所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为数据库中存储的多个红外人体行为模板进行逐一比对；由于人有胖瘦高矮、并且行为具有高度的自主性，需要对所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度分析，以提高判断的精准性；当所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度大于等于设定阈值80％时，可以确定进入所述设定区域的目标为人，这时，向所述目标发出警告，提醒其快速远离变电站，当所述目标的行为时空轮廓与所述红外人体行为模板进行相似度小于所述设定阈值80％时，进入所述设定区域的目标不为人，可以不用提醒。
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