CN110059592A - 一种基于多相机的镜场云遮挡检测方法及装置 - Google Patents
一种基于多相机的镜场云遮挡检测方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于多相机的镜场云遮挡检测方法及装置,其方法包括如下步骤:将定日镜镜场划分成若干监控区域;针对每个所述监控区域,使用一相机进行监控,所述相机视野内包括相应的所述监控区域内的所有定日镜;根据所述相机实时拍摄的图片,确定每个定日镜的被遮挡情况。本发明通过计算相机拍摄的图片中定日镜周围一定范围内的平均像素灰度,实现定日镜被云遮挡情况的检测,检测结果可为电站运营提供参考。
Description
技术领域
本申请涉及太阳能热发电技术领域,尤其涉及一种基于多相机的镜场云遮挡检测方法及装置。
背景技术
在能源领域,太阳能作为一种清洁的可再生能源得到越来越多的应用,在太阳能发电领域,太阳能发电方式有光伏发电和热发电两种。随着科学技术的发展,特别是计算机控制技术的兴起,太阳能热发电技术是光伏发电技术之后的新兴太阳能利用技术。太阳能热发电是通过大量反射镜以聚焦的方式将太阳直射光的能量聚集起来,加热工质,产生高温高压的蒸汽,以蒸汽驱动汽轮机发电。
塔式太阳能热发电是采用大量的定向反射镜(定日镜)将太阳光聚集到一个装在塔顶的中央热交换器(吸热器)上,通过加热里面的流体推动涡轮转动来发电。当云遮挡镜场时会导致吸热器部分区域或取全部区域能量下降,影响电站的运营,故需要对云遮挡镜场的区域进行检测,进而根据检测结果对运营策略进行优化。
发明内容
本发明的技术目的是提供一种基于多相机的镜场云遮挡检测方法及装置,通过获取定日镜镜场每面定日镜镜面在图像中的灰度来判断定日镜是否被遮挡,实时获得定日镜镜场被云遮挡的情况,并实时反馈给镜场控制系统,用来优化镜场运营策略,为电站运营提供参考。
为解决上述问题,本发明的技术方案为:
一种基于多相机的镜场云遮挡检测方法,包括如下步骤:
将定日镜镜场划分成若干监控区域;
针对每个所述监控区域,使用一相机进行监控,所述相机视野内包括相应的所述监控区域内的所有定日镜;
根据所述相机实时拍摄的图片,确定每个定日镜的被遮挡情况;
其中,所述确定定日镜的被遮挡情况包括如下步骤:
确定定日镜在当前图片的图像坐标;
以定日镜的图像坐标为中心,取边长为2k的方形区域进行统计,计算所述方形区域的平均像素灰度值e:
其中,P(uh,vh)为定日镜的图像坐标,G(i,j)为当前图片第i行第j列的像素点灰度值;
若所述平均像素灰度值e<t,则判定定日镜被云遮挡;否则,判定定日镜未被云遮挡,其中,t为预设阈值。
根据本发明一实施例,在所述确定定日镜在当前图片的图像坐标之前,还进一步包括步骤:使用Tsai算法对相机进行标定,建立图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系。
根据本发明一实施例,所述使用Tsai算法对相机进行标定时,选择所述相机视野内均匀分散的16个定日镜用于标定。
根据本发明一实施例,所述定日镜镜场至少被划分成4个监控区域。
根据本发明一实施例,所述相机为网络相机。
根据本发明一实施例,所述阈值t设置为80。
本发明还提供了一种基于多相机的镜场云遮挡检测装置,包括若干相机、计算机和定日镜镜场,其中,
包括若干相机、计算机和定日镜镜场,其中,
所述定日镜镜场被划分成若干监控区域;
每个所述相机分别与所述计算机电连接,每个所述相机监控一所述监控区域,视野内包括相应的所述监控区域内的所有定日镜,并实时拍摄图片发送给所述计算机;
所述计算机用于根据所述图片实时计算确定每个定日镜的被遮挡情况。
根据本发明一实施例,所述定日镜镜场至少被划分成4个监控区域。
与现有技术相比,本发明实施例具有以下的优点和积极效果:
1、本发明实施例通过计算相机拍摄的图片中定日镜周围一定范围内的平均像素灰度,实现定日镜被云遮挡情况的检测,检测结果可为电站运营提供参考;
2、本发明实施例通过Tsai算法对相机进行标定,实现图像中每面定日镜的精确定位;
3、本发明实施例将定日镜镜场划分成多个区域,实现定日镜的分区域检测。
当然,实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。附图中:
图1为本发明实施例基于多相机的镜场云遮挡检测方法流程图;
图2为本发明实施例确定定日镜的被遮挡情况方法流程图;
图3为本发明实施例基于多相机的镜场云遮挡检测装置结构示意图;
图4为本发明实施例镜场区域划分示意图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明提供的一种基于多相机的镜场云遮挡检测方法及装置进行详细的描述,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例,本领域技术人员在不改变本发明精神和内容的范围内,能够对其进行修改和润色。
实施例1
参看图1,本发明提供了一种基于多相机的镜场云遮挡检测方法,包括如下步骤:
S100:将定日镜镜场划分成若干监控区域;
S101:针对每个所述监控区域,使用一相机进行监控,所述相机视野内包括相应的所述监控区域内的所有定日镜;
本实施例中,采用网络相机,且使用广角镜头,将网络相机安装于吸热塔顶部,俯视定日镜镜场,使相机视野内包括相应的监控区域内的所有定日镜;根据划分的监控区域,采用多个相机覆盖整个定日镜镜场,从而实现对定日镜镜场所有定日镜的监控。
在进行检测前,对每个相机进行标定,建立世界坐标系和相机图像系之间的转换关系,同时,获取定日镜镜场每个定日镜的世界坐标。由于相机装在吸热塔顶,镜场运行时定日镜将太阳光反射至吸热塔顶的吸热器上,相机离定日镜距离较近,所以,在完成相机标定后,需要适当降低相机的曝光值以使定日镜在相机中成像的亮度合适,防止定日镜成像过曝。
本实施例中,使用Tsai算法对相机进行标定,建立图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系。标定时,需要至少选择相机视野内均匀分散的6个定日镜用于标定,本实施例选择16个定日镜用于标定,将此16个定日镜的世界坐标与图像坐标作为输入值,根据Tsai算法确定图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系:
方程式1:世界坐标系与相机坐标系的转换关系
其中,物体在世界坐标系统中的坐标为(xw,yw,zw),在相机坐标系中的坐标为(xc,yc,zc),R为旋转矩阵,T为平移矩阵;
方程式2:相机坐标系与焦平面坐标系的转换关系
其中,(xu,yu)为物体点在相机焦平面的成像坐标,f是摄像机镜头焦距;
方程式3:Tsai算法相机畸变模型
由于相机镜头有畸变,实际物体点在焦平面的成像坐标为(xd,yd),Tsai算法的相机畸变模型如下:
其中,k是镜头畸变系数;
方程式4:焦平面坐标系与图像坐标系的转换关系
Nx,Ny分别是焦平面上横向、纵向单位长度的像素数;(u0,v0)是焦平面坐标系的原点Ou在图像坐标系中的像素坐标,一般在图像中心。
通过Tsai算法标定时,将标定定日镜的世界坐标作为输入时,将世界坐标zw置零,镜场的定日镜可以认为是一个平面,得到相机标定参数后,可以建立图像坐标系和世界坐标系之间的转换,这里的世界坐标zw,被置零;即将定日镜坐标(xw,yw,0)作为输入,计算得到定日镜在图像坐标系中的坐标(u,v)。
S102:进行检测时,相机实时拍摄图片,根据实时拍摄的图片,由于当有云遮挡定日镜镜场时,被遮挡的定日镜在图片上成像亮度将明显变暗,故可通过计算每面定日镜镜面在图片中的灰度来确定定日镜的被遮挡情况;
具体地,参看图2,确定定日镜的被遮挡情况包括如下步骤:
S1021:确定定日镜在当前图片的图像坐标;根据每个相机进行标定建立的世界坐标系和相机图像系转换关系及定日镜的世界坐标,确定定日镜的图像坐标;
S1022:以定日镜的图像坐标为中心,取边长为2k的方形区域进行统计,计算所述方形区域的平均像素灰度值e:
其中,P(uh,vh)为定日镜的图像坐标,G(i,j)为当前图片第i行第j列的像素点灰度值;
S1023:若所述平均像素灰度值e<t,则判定定日镜被云遮挡;否则,判定定日镜未被云遮挡,其中,t为预设阈值。
作为一种实施例,所述阈值t设置为80。
最后,针对每个相机,遍历相机对应的所有定日镜,判断定日镜的被遮挡情况,统计被遮挡的定日镜的数量和位置,从而得到整个镜场定日镜被云遮挡的区域,可将相应的统计信息实时反馈给镜场控制系统,用于优化定日镜镜场的运营策略。
实施例2
参看图3,本发明还公开了一种基于多相机的镜场云遮挡检测装置,包括若干相机1、计算机2和定日镜镜场3,其中,
所述定日镜镜场3被划分成若干监控区域;参看图4,本实施例中,定日镜镜场被划分成4个监控区域31、32、33和34;
每个所述相机1分别与所述计算机2电连接,每个所述相机1监控一所述监控区域,视野内包括相应的所述监控区域内的所有定日镜4,并实时拍摄图片发送给所述计算机2;
本实施例中,相机1为网络相机,采用广角镜头,网络相机安装于吸热塔5顶,使相机1视野内包括其被指定监控的监控区域内的所有定日镜,控制相机1实时拍摄图片,并通过局域网发送给计算机2;
所述计算机2用于根据所述图片实时计算确定每个定日镜4的被遮挡情况。
具体地,计算机按照如下方法实时计算确定每个定日镜的被遮挡情况:
确定定日镜在当前图片的图像坐标;
以定日镜的图像坐标为中心,取边长为2k的方形区域进行统计,计算所述方形区域的平均像素灰度值e:
其中,P(uh,vh)为定日镜的图像坐标,G(i,j)为当前图片第i行第j列的像素点灰度值;
若所述平均像素灰度值e<t,则判定定日镜被云遮挡;否则,判定定日镜未被云遮挡,其中,t为预设阈值。
作为一种实施例,定日镜镜场至少被划分成4个监控区域。
以上公开的仅为本申请的一个具体实施例,但本申请并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的变化,都应落在本申请的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于多相机的镜场云遮挡检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
将定日镜镜场划分成若干监控区域;
针对每个所述监控区域,使用一相机进行监控,所述相机视野内包括相应的所述监控区域内的所有定日镜;
根据所述相机实时拍摄的图片,确定每个定日镜的被遮挡情况;
其中,所述确定定日镜的被遮挡情况包括如下步骤:
确定定日镜在当前图片的图像坐标;
以定日镜的图像坐标为中心,取边长为2k的方形区域进行统计,计算所述方形区域的平均像素灰度值e:
其中,P(uh,vh)为定日镜的图像坐标,G(i,j)为当前图片第i行第j列的像素点灰度值;
若所述平均像素灰度值e<t,则判定定日镜被云遮挡;否则,判定定日镜未被云遮挡,其中,t为预设阈值。
2.根据权利要求1所述的基于多相机的镜场云遮挡检测方法,其特征在于,在所述确定定日镜在当前图片的图像坐标之前,还进一步包括步骤:使用Tsai算法对相机进行标定,建立图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系。
3.根据权利要求2所述的基于多相机的镜场云遮挡检测方法,其特征在于,所述使用Tsai算法对相机进行标定时,选择所述相机视野内均匀分散的16个定日镜用于标定。
4.根据权利要求1所述的基于多相机的镜场云遮挡检测方法,其特征在于,所述定日镜镜场至少被划分成4个监控区域。
5.根据权利要求1所述的基于多相机的镜场云遮挡检测方法,其特征在于,所述相机为网络相机。
6.根据权利要求1所述的基于多相机的镜场云遮挡检测方法,其特征在于,所述阈值t设置为80。
7.一种基于多相机的镜场云遮挡检测装置,其特征在于,包括若干相机、计算机和定日镜镜场,其中,
所述定日镜镜场被划分成若干监控区域;
每个所述相机分别与所述计算机电连接,每个所述相机监控一所述监控区域,视野内包括相应的所述监控区域内的所有定日镜,并实时拍摄图片发送给所述计算机;
所述计算机用于根据所述图片实时计算确定每个定日镜的被遮挡情况。
8.根据权利要求7所述的基于多相机的镜场云遮挡检测装置,其特征在于,所述定日镜镜场至少被划分成4个监控区域。
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