CN109255793A - 一种基于视觉特征的监控预警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于视觉特征的监控预警系统，该监控预警系统包括：视频采集模块，设于相应电力设备附近，用于采集相应电力设备的一段视频流；信息处理模块，用于对采集的视频流进行处理，获取视频流中相应的电力设备的特征参数；检测模块，用于对获取的电力设备的特征参数和预存储的相应电力设备正常运行时的特征参数进行匹配，若匹配程度低于设定的阈值，则视频中相应的电力设备为异常状态，并将该异常信息发送至报警模块；报警模块，用于根据接收到的异常信息，进行相应的报警操作，提醒维修人员进行检修。本发明大大减轻了监测人员观测分析电力设备图像的负担，有效提高了监测的客观性、实时性和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及监控预警领域，具体涉及一种基于视觉特征的监控预警系统。
背景技术
随着视频监控系统对电力设备进行图像监控是电力设备运行状态的一种监控方式。现有的视频监控系统只有视频监控功能和录像功能，不能对监控目标进行智能化的主动识别分析，仅仅是将大量的视频图像传输至调度端，需要操作员时刻观察分析图像，无形中增加了操作员的工作负担；同时，人眼易疲劳的弱点和人工判断的主观性，严重影响了电力设备运行状态监测自动化程度的进一步提高；此外，很多高压设备的运行状态难以转换成电信号，在信号转换和传输过程中易受强电磁场的影响；重要设备的运行参数需要实时监测，采用人工巡视难以满足实时性要求，并且巡视员的责任心、工作态度和精神状况严重影响了检测的结果；而且，人眼难以分辨细微图像的灰度变化，难以客观判断电力设备表面缺陷的程度。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种基于视觉特征的监控预警系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种基于视觉特征的监控预警系统，该监控预警系统包括视频采集模块、信息处理模块、检测模块和报警模块。视频采集模块，设于相应电力设备附近，用于采集相应电力设备的一段视频流；信息处理模块，用于对采集的视频流进行处理，获取视频流中相应的电力设备的特征参数；检测模块，用于对获取的电力设备的特征参数和预存储的相应电力设备正常运行时的特征参数进行匹配，若匹配程度低于设定的阈值，则视频中相应的电力设备为异常状态，并将该异常信息发送至报警模块；报警模块，用于根据接收到的异常信息，进行相应的报警操作，提醒维修人员进行检修。
本发明的有益效果为：(1)大大减轻了监测人员观测分析电力设备图像的负担；(2)有效提高了监测的客观性、实时性和准确性；(3)为准确快速地确定电力设备所处的运行状态提供了良好的基础。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明一种监控预警系统的框架结构图；
图2是信息处理模块2的框架结构图。
附图标记：视频采集模块1；信息处理模块2；检测模块3；报警模块4；图像分割单元5；图像平滑单元6；特征提取单元7；空间显著性值算子单元8；时间显著性值计算子单元9；显著性融合子单元10。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，一种基于视觉特征的监控预警系统，该监控预警系统包括视频采集模块1、信息处理模块2、检测模块3和报警模块4。视频采集模块1，设于相应电力设备附近，用于采集相应电力设备的一段视频流；信息处理模块2，用于对采集的视频流进行处理，获取视频流中相应的电力设备的特征参数；检测模块3，用于对获取的电力设备的特征参数和预存储的相应电力设备正常运行时的特征参数进行匹配，若匹配程度低于设定的阈值，则视频中相应的电力设备为异常状态，并将该异常信息发送至报警模块4；报警模块4，用于根据接收到的异常信息，进行相应的报警操作，提醒维修人员进行检修。
优选地，视频采集模块1为CCD摄像机。
优选地，参见图2，信息处理模块2包括图像分割单元5、图像平滑单元6和特征提取单元7。
图像分割单元5，用于选定视频流中一帧视频图像，并对该帧视频图像进行分割操作，得到电力设备图像；图像平滑单元6，用于对电力设备图像进行平滑处理，去除该电力设备图像中的随机噪声；特征提取单元7，用于从平滑后的电力设备图像中提取相应的电力设备的特征参数。
优选地，图像分割单元5包括空间显著性值计算子单元8、时间显著性值计算子单元9和显著性融合子单元10；
空间显著性值计算子单元8，用于根据视频中的第t帧视频图像中像素点的空间位置、颜色特征和各个像素点的分布情况，计算该帧视频图像中所有像素点的空间显著性值。
时间显著性值计算子单元9，用于通过光流法计算第t帧视频图像的运动场，并根据运动场，利用下式计算第t帧视频图像中所有像素点的时间显著性值，其中，第t帧视频图像中像素点v的时间显著性值的计算式为：
式中，Kti(v)为第t帧视频图像中像素点v的时间显著性值，D(Mv,Mw)是像素点v和像素点w的光流向量差值，|·|表示取光流向量的幅值，像素点w是第t帧视频图像中除去像素点v的任一像素点，Θ为第t帧视频图像中所有像素点构成的集合。
显著性融合子单元10，用于对空间显著性计算模块和时间显著性计算模块的计算结果进行融合处理，得到第t帧视频图像中所有像素点的综合显著性值；综合显著性值用于判断该视频图像中的像素点是否属于电力设备像素点，其判断过程为：当K(r)≥λ时，则像素点r属于前景图像像素点，当K(r)＜λ时，像素点r属于背景图像的像素点，其中K(r)是第t帧视频图像中像素点r的综合显著性值，λ是设定的阈值，遍历第t帧视频图像中所有像素点，所有属于前景图像的像素点构成的集合即为电力设备图像。
优选地，根据视频中的第t帧视频图像中像素点的空间位置、颜色特征和各个像素点的分布情况，计算该帧视频图像中所有像素点的空间显著性值，其中，第t帧视频图像中像素点p的空间显著性值可通过下式计算得到：
式中，Ksp(p)是第t帧视频图像中像素点p的空间显著性值，Ksl(p)是描述像素点p与第t帧视频图像中剩余像素点之间的空间位置约束程度的显著性值；Kcol(p)是描述与像素点p的红/绿、蓝/黄的对比色度值相关的显著性值；Ksd(p)是像素点p的相似性分布的显著性值，ω1、ω2是权重因子，分别表示Kcol(p)和Ksd(p)在计算像素点p的空间显著性值时的重要程度，为补偿系数，用于补偿电力设备所处环境带来的视觉误差。
有益效果：按照上式将Ksl(p)、Kcol(p)和Ksd(p)进行融合，得到描述第t帧视频图像的像素点p的空间显著性值，该融合方法是基于视频图像中各个像素点的空间位置、颜色特征和像素点的分布情况，不依赖人类的认识，消除了主观的个体差异。同时该方法能够更加均匀的凸显出视频图像中的电力设备所在区域，有利于后续对电力设备图像进行有效分割，使得在后续对电力设备身份进行识别时，只需要分析分割出的电力设备图像，提高了后续信息处理的速率，减轻了后续各个模块的工作负担，延长了各个模块的使用寿命，且通过设置这一项，使得当像素点的红/绿、蓝/黄的对比色度增强或者像素点的相似性分布紧凑时，能够吸引更多的注意力，有利于分割出电力设备图像。
优选地，用于描述像素点p与第t帧视频图像中剩余像素点之间的空间位置约束程度的显著性值Ksl(p)可通过下式计算得到：
式中，Ksl(p)是描述像素点p与第t帧视频图像中剩余像素点之间的空间约束程度的显著性值，A是归一化系数，‖p-q‖是像素点p和像素点q之间的空间欧式距离，Ip是像素点p的CIELAB颜色值，Iq是像素点q的CIELAB颜色值，||Ip-Iq||表示Ip和Iq之间的欧式距离，xp、yp分别是像素点p的横坐标和纵坐标，xq、yq分别是像素点q的横坐标和纵坐标，Θ为第t帧视频图像中所有像素点构成的集合。
有益效果：上式中，反映了像素点之间空间距离的影响，ln(1+反映了像素点p的外周像素点对Ksl(p)的贡献程度，通过采用上式计算Ksl(p)，该做法能够凸显电力设备图像的边缘特征，同时抑制电力设备图像内部区域的弱化。
优选地，用于描述与像素点p的红/绿、蓝/黄的对比色度值相关的显著性值Kcol(p)可通过下式计算得到：
式中，Kcol(p)是描述与像素点p的红/绿、蓝/黄的对比色度值相关的显著性值，RG(p)、BY(p)分别表示像素点p的红/绿、蓝/黄的对比色度值，RG(q)、BY(q)分别表示像素点q的红/绿、蓝/黄的对比色度值，Nt代表第t帧视频图像的像素点数，其中，像素点p的红/绿、蓝/黄的对比色度值可通过下式获得：
式中，r(p)是像素点p的r分量的值，g(p)是像素点p的g分量的值，b(p)是像素点p的b分量的值。
有益效果：考虑到人类视觉大脑皮层的神经元对红/绿、蓝/黄这两个对比色响应最强，基于此，发明人提出用红/绿、蓝/黄这两个对比色度值来衡量第t帧视频图像的中各个像素点的显著性特征，该做法使得该帧视频图像中的电力设备图像的内部区域得到很好地凸显，有利于后续对电力设备的运行状态进行检测。
优选地，Ksd(p)可通过下式计算得到：
式中，Ksd(p)是像素点p的相似性分布的显著性值，B是归一化系数，χp,q用于度量像素点p和像素点q之间颜色的相似性。
有益效果：对于电力设备图像内部的像素点p，利用上式可以给属于电力设备图像的像素点分配更高的显著性值，进而达到强化电力设备图像的显著性值，而弱化背景部分的显著性值，从而从视频图像中分割出完整的电力设备图像，用于后面对电力设备是否异常进行检测。
优选地，所述对空间显著性计算模块8和时间显著性计算模块9的计算结果进行融合处理，得到第t帧视频图像中所有像素点的综合显著性值，具体地，对像素点p的空间显著性值和时间显著性值进行融合是利用下方的融合公式实现的：
K(p)＝[Ksp(p)]∈+[Kti(p)]1-∈
式中，K(p)是像素点p的综合显著性值，∈是调节因子，且满足0＜∈＜1；
有益效果：利用上面的融合公式对像素点p的空间显著性值和时间显著性值进行融合，该融合方法不仅考虑了空间显著性的影响，如像素点的位置、颜色特征和分布情况，同时也考虑了时间轴上显著性因素的影响，如相机移动、电力设备移动等。该融合算法有利于提高各个像素点的综合显著性值的精确度，进而实现对电力设备图像的准确分割，便于后续对电力设备运行状态识别，同时也降低了后续处理过程的复杂程度。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (5)
1.一种基于视觉特征的监控预警系统，其特征是，所述监控预警系统包括视频采集模块、信息处理模块、检测模块和报警模块；
所述视频采集模块，设于相应电力设备附近，用于采集相应电力设备的一段视频流；
所述信息处理模块，用于对采集的视频流进行处理，获取所述视频流中相应的电力设备的特征参数；
所述检测模块，用于对获取的电力设备的特征参数和预存储的相应电力设备正常运行时的特征参数进行匹配，若匹配程度低于设定的阈值，则所述视频中相应的电力设备为异常状态，并将该异常信息发送至报警模块；
所述报警模块，用于根据接收到的异常信息，进行相应的报警操作，提醒维修人员进行检修。
2.根据权利要求1所述的监控预警系统，其特征是，所述视频采集模块为CCD摄像机。
3.根据权利要求1所述的监控预警系统，其特征是，所述信息处理模块包括图像分割单元、图像平滑单元和特征提取单元；
所述图像分割单元，用于选定视频流中一帧视频图像，并对该帧视频图像进行分割操作，得到电力设备图像；
所述图像平滑单元，用于对所述电力设备图像进行平滑处理，去除该电力设备图像中的随机噪声；
所述特征提取单元，用于从平滑后的电力设备图像中提取相应的电力设备的特征参数。
4.根据权利要求3所述的监控预警系统，其特征是，所述图像分割单元包括空间显著性值计算子单元、时间显著性值计算子单元和显著性融合子单元；
所述空间显著性值计算子单元，用于根据所述视频中的第t帧视频图像中各个像素点的空间位置、颜色特征和像素点的分布情况，计算该帧视频图像中所有像素点的空间显著性值；
所述时间显著性值计算子单元，用于通过光流法计算第t帧视频图像的运动场，并根据所述运动场，利用下式计算第t帧视频图像中所有像素点的时间显著性值，其中，第t帧视频图像中像素点v的时间显著性值的计算式为：
式中，Kti(v)为第t帧视频图像中像素点v的时间显著性值，D(Mv，Mw)是像素点v和像素点w的光流向量差值，|·|表示取所述光流向量的幅值，像素点w是第t帧视频图像中除去像素点v的任一像素点，Θ为第t帧视频图像中所有像素点构成的集合；
所述显著性融合子单元，用于对所述空间显著性计算子单元和所述时间显著性计算子单元的计算结果进行融合处理，得到所述第t帧视频图像中所有像素点的综合显著性值；所述综合显著性值用于判断该视频图像中的像素点是否属于电力设备图像像素点，其判断过程为：当K(r)≥λ时，则像素点r属于前景图像像素点，当K(r)＜λ时，像素点r属于背景图像的像素点，其中K(r)是第t帧视频图像中像素点r的综合显著性值，λ是设定的阈值，遍历第t帧视频图像中所有像素点，所有属于前景图像的像素点构成的集合即为电力设备图像。
5.根据权利要求4所述的监控预警系统，其特征是，所述根据所述视频中的第t帧视频图像中像素点的空间位置、颜色特征和各个像素点的分布情况，计算该帧视频图像中所有像素点的空间显著性值，其中，第t帧视频图像中像素点p的空间显著性值可通过下式计算得到：
式中，Ksp(p)是第t帧视频图像中像素点p的空间显著性值，Ksl(p)是描述像素点p与第t帧视频图像中剩余像素点之间的空间位置约束程度的显著性值；Kcol(p)是描述与像素点p的红/绿、蓝/黄的对比色度值相关的显著性值；Ksd(p)是像素点p的相似性分布的显著性值，ω1、ω2是权重因子，分别表示Kcol(p)和Ksd(p)在计算像素点p的空间显著性值时的重要程度，为补偿系数，用于补偿所述电力设备所处环境带来的视觉误差。
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