CN110473379A - 一种电力设备消防安全实时监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电力设备消防安全实时监测系统及方法，其中，实时监测系统包括图像采集单元、图像处理单元、交换机、网络硬盘录像机、数据服务器和交互终端，图像采集单元通过交换机与图像处理单元的输入端连接，图像处理单元通过交换机分别与网络硬盘录像机和数据服务器连接，数据服务器与交互终端双向连接。与现有技术相比，本发明采用主动式的图像采集单元，监测范围广，其基于视觉的处理方式效率更高，监测数据可靠性更好，并且采用交换机进行异常图像与异常视频的传输，在这个环节中无需实时回传大容量视频流，仅在识别出火灾时才回传视频，有效减少了通信成本。
Description
技术领域
本发明涉及电力设备消防技术领域，尤其是涉及一种电力设备消防安全实时监测系统及方法。
背景技术
关键电力设备(如大型变压器、风力发电机等)是电力网络中不可或缺的核心部件，若出现故障引发火灾或周遭环境起火，则会对电力网络安全以及经济造成无法估计的影响，传统采用人工巡检的方式对电力设备进行监测及维护，但针对户外电力设备，由于所处环境复杂，人工巡检无法有效覆盖，并且人工巡检的成本高、效率低。
近年来对电力设备消防监测的研究正日益受到重视，如利用无人机技术、传感器技术、红外热成像技术等等。采用无人机技术进行消防监测的技术尚不成熟，且实时传输大容量视频流的数据成本高、风险大；中国专利CN201810031826.2公开了一种多角度监测的消防安全监测系统，通过设置光电感烟探测器、温度探测器、湿度探测器和红外线摄像头，以实现多角度、多途径的消防安全监测，但红外摄像头的监测范围有限，不适于实际工程应用，而传感器技术更适用于室内小空间的消防监测系统，无法保证户外电力设备消防监测的数据可靠性，火灾识别的速度和准确度比较低。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种电力设备消防安全实时监测系统及方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种电力设备消防安全实时监测系统，包括图像采集单元、图像处理单元、交换机、网络硬盘录像机、数据服务器和交互终端，所述图像采集单元通过交换机与图像处理单元的输入端连接，所述图像处理单元通过交换机分别与网络硬盘录像机和数据服务器连接，所述数据服务器与交互终端双向连接，所述图像采集单元用于采集实时图像及实时视频；
所述图像处理单元用于处理实时图像并输出处理图像、识别处理图像中的异常信息并将标记为异常图像、标记包含异常图像的实时视频为异常视频；
所述交换机用于传输实时图像、异常视频、处理图像和异常图像；
所述网络硬盘录像机用于存储异常视频和异常图像；
所述数据服务器用于存储处理图像和异常图像，以及接收并执行来自交互终端的控制指令；
所述交互终端用于发送控制指令，以及查看处理图像和异常图像。
优选的，所述异常信息包括烟雾信息和火焰信息。
优选的，所述图像采集单元为网络摄像头，所述图像处理单元为DM3730处理器，所述交换机为Catalyst6000交换机，所述交互终端为普通PC机。
一种电力设备消防安全实时监测方法，包括以下步骤：
S1、通过图像采集单元获取实时图像；
S2、由交换机将实时图像传输给图像处理单元；
S3、图像处理单元对实时图像进行处理，得到处理图像；
S4、图像处理单元对处理图像中的异常信息进行识别，若识别出异常信息，则执行步骤S5，否则返回步骤S3；
S5、图像处理单元将识别出异常信息的处理图像标记为异常图像、将包含异常图像的实时视频标记为异常视频，并分别通过交换机将异常图像和异常视频传输给网络硬盘录像机、通过交换机将处理图像和异常图像传输给数据服务器；
S6、数据服务器将异常图像传输给交互终端进行显示，根据交互终端的控制指令，数据服务器将处理图像传输给交互终端进行显示。
优选的，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31、去噪处理：采用二维中值滤波器滤除实时图像的噪声，得到去噪图像；
S32、锐化处理：采用指数高通滤波器对去噪图像进行边缘锐化，得到处理图像。
优选的，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S41、识别烟雾信息：从处理图像中提取烟雾特征值，将烟雾特征值输入卷积神经网络进行烟雾识别，若卷积神经网络的输出层输出烟雾概率大于或等于第一预设阈值，则执行步骤S5，否则执行步骤S41；
S42、识别火焰信息：从处理图像中提取火焰特征值，将火焰特征值输入卷积神经网络，若卷积神经网络的输出层输出火焰概率大于或等于第二预设阈值，则执行步骤S5，否则返回步骤S3。
优选的，所述步骤S41中烟雾特征值包括烟雾的颜色特性、形状特性、面积变化和运动方向。
优选的，所述步骤S42中火焰特征值包括火焰的面积变化、形状特性和频闪特性。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
一、本发明采用交换机将异常图像传输给数据服务器，无需实时回传大容量视频流数据，仅在识别出火焰信息或烟雾信息时才传输异常视频和异常图像数据，减少了通信成本。
二、本发明利用网络摄像头进行电力设备现场图像采集，能实现大范围的实时监测，保证了监测数据的可靠性，同时利用网络硬盘录像机存储异常视频和异常图像，有利于对异常图像进行历史追溯。
三、本发明基于烟雾和火焰的多个特征值，通过卷积神经网络进行烟雾和火焰的识别，其计算复杂度低、鲁棒性高，提高了火灾识别的速度和准确性。
附图说明
图1为本发明的系统结构图；
图2为本发明的方法流程图；
图中标记说明：1、图像采集单元，2、图像处理单元，3、交换机，4、网络硬盘录像机，5、数据服务器，6、交互终端。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
如图1所示，一种电力设备消防安全实时监测系统，包括图像采集单元1、图像处理单元2、交换机3、网络硬盘录像机4、数据服务器5和交互终端6，其中，图像采集单元1通过交换机3与图像处理单元2的输入端连接，图像处理单元2通过交换机3分别与网络硬盘录像机4和数据服务器5连接，数据服务器5与交互终端6双向连接。
实施例中的图像采集单元1采用网络摄像头，具体为云台球机，用于采集实时图像，既可以固定安装在多个监测点，也可以搭载在无人机上进行图像采集；
图像处理单元2采用美国德州仪器的DM3730处理器，DM3730处理器由ARM子系统和DSP子系统两部分组成，负责实时图像的处理，运行异常信息识别算法并输出结果，异常信息包括烟雾信息和火焰信息；
交换机3采用思科Catalyst 6000交换机，用于传输实时图像、处理图像和异常图像；
网络硬盘录像机4是视频监控数据存储的管理设备，用于存储异常视频，同时存储异常图像，能实现对异常图像的历史视频追溯；
数据服务器5运行在云端，搭载Mysql数据库，用于存储处理图像和异常图像，以及接收并执行来自交互终端的控制指令；
交互终端6采用普通PC机，其人机交互界面基于Wpf前端设计框架开发，用于发送控制指令，以及查看处理图像和异常图像，以实现与用户的人机交互。
应用于上述电力设备消防安全实时监测系统的方法，如图2所示，包括以下步骤：
S1、通过图像采集单元1获取实时图像；
S2、由交换机3将实时图像传输给图像处理单元2；
S3、图像处理单元2对实时图像进行处理，得到处理图像，对实时图像进行处理是依次进行去噪处理和锐化处理，其中，去噪处理是采用二维中值滤波器滤除实时图像的噪声，得到去噪图像；
锐化处理是采用指数高通滤波器对去噪图像进行边缘锐化，最终得到处理图像；
S4、图像处理单元2对处理图像中的异常信息进行识别，若识别出异常信息，则执行步骤S5，否则返回步骤S3；
S5、图像处理单元2将识别出异常信息的处理图像标记为异常图像、将包含异常图像的实时视频标记为异常视频，并分别通过交换机3将异常图像和异常视频传输给网络硬盘录像机4、通过交换机3将处理图像和异常图像传输给数据服务器5；
S6、数据服务器5将异常图像传输给交互终端6进行显示，根据交互终端6的控制指令，数据服务器5将处理图像传输给交互终端6进行显示。
由于火灾发生初始阶段通常不是直接产生火焰，而是存在人眼不易观察到的烟雾，因此本发明在对火灾进行识别时，先进行烟雾识别，再进行火焰识别，具体为：
S41、识别烟雾信息：从处理图像中提取烟雾的颜色特性、形状特性、面积变化和运动方向，将烟雾的颜色特性、形状特性、面积变化和运动方向一起输入卷积神经网络进行烟雾识别，若卷积神经网络的输出层输出烟雾概率大于或等于第一预设阈值，则执行步骤S5，否则执行步骤S41；
S42、识别火焰信息：从处理图像中提取火焰的面积变化、形状特性和频闪特性，将火焰的面积变化、形状特性和频闪特性一起输入卷积神经网络，若卷积神经网络的输出层输出火焰概率大于或等于第二预设阈值，则执行步骤S5，否则返回步骤S3。
综上所述，本发明提出的电力设备消防安全实时监测系统是一种基于视频数据的监测系统，与传统的监测系统相比，更具主动性，监测范围更广，在数据采集阶段，没有采用传统的传感器、红外热图像技术，而是采用主动式的图像采集单元，这种基于视觉的处理方式效率更高，可靠性更好，可与其他类型监测系统搭配发挥作用；
本发明提出的电力设备消防安全实时监测方法只在识别到烟雾或火焰之后，才进行异常视频和异常图像的回传，无需实时回传大容量视频流数据，大大减小了通信成本，且火灾识别算法的复杂度低、运算速度快，可依靠硬件前端处理监测场景信息得出预警信号，具有传输效率高、数据传输及时、安全、可靠的优点；
本发明专利实现了对电力设备消防安全的实时监测，降低了电力设备失火以及周遭环境潜在的火灾危险所带来的经济损失和人身安全影响。
Claims (8)
1.一种电力设备消防安全实时监测系统，其特征在于，包括图像采集单元、图像处理单元、交换机、网络硬盘录像机、数据服务器和交互终端，所述图像采集单元通过交换机与图像处理单元的输入端连接，所述图像处理单元通过交换机分别与网络硬盘录像机和数据服务器连接，所述数据服务器与交互终端双向连接，所述图像采集单元用于采集实时图像及实时视频；
所述图像处理单元用于处理实时图像并输出处理图像、识别处理图像中的异常信息并将标记为异常图像、标记包含异常图像的实时视频为异常视频；
所述交换机用于传输实时图像、异常视频、处理图像和异常图像；
所述网络硬盘录像机用于存储异常视频和异常图像；
所述数据服务器用于存储处理图像和异常图像，以及接收并执行来自交互终端的控制指令；
所述交互终端用于发送控制指令，以及查看处理图像和异常图像。
2.根据权利要求1所述的一种电力设备消防安全实时监测系统，其特征在于，所述异常信息包括烟雾信息和火焰信息。
3.根据权利要求1所述的一种电力设备消防安全实时监测系统，其特征在于，所述图像采集单元为网络摄像头，所述图像处理单元为DM3730处理器，所述交换机为Catalyst6000交换机，所述交互终端为普通PC机。
4.一种电力设备消防安全实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过图像采集单元获取实时图像；
S2、由交换机将实时图像传输给图像处理单元；
S3、图像处理单元对实时图像进行处理，得到处理图像；
S4、图像处理单元对处理图像中的异常信息进行识别，若识别出异常信息，则执行步骤S5，否则返回步骤S3；
S5、图像处理单元将识别出异常信息的处理图像标记为异常图像、将包含异常图像的实时视频标记为异常视频，并分别通过交换机将异常图像和异常视频传输给网络硬盘录像机、通过交换机将处理图像和异常图像传输给数据服务器；
S6、数据服务器将异常图像传输给交互终端进行显示，根据交互终端的控制指令，数据服务器将处理图像传输给交互终端进行显示。
5.根据权利要求4所述的一种电力设备消防安全实时监测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31、去噪处理：采用二维中值滤波器滤除实时图像的噪声，得到去噪图像；
S32、锐化处理：采用指数高通滤波器对去噪图像进行边缘锐化，得到处理图像。
6.根据权利要求4所述的一种电力设备消防安全实时监测方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S41、识别烟雾信息：从处理图像中提取烟雾特征值，将烟雾特征值输入卷积神经网络进行烟雾识别，若卷积神经网络的输出层输出烟雾概率大于或等于第一预设阈值，则执行步骤S5，否则执行步骤S41；
S42、识别火焰信息：从处理图像中提取火焰特征值，将火焰特征值输入卷积神经网络，若卷积神经网络的输出层输出火焰概率大于或等于第二预设阈值，则执行步骤S5，否则返回步骤S3。
7.根据权利要求6所述的一种电力设备消防安全实时监测方法，其特征在于，所述步骤S41中烟雾特征值包括烟雾的颜色特性、形状特性、面积变化和运动方向。
8.根据权利要求6所述的一种电力设备消防安全实时监测方法，其特征在于，所述步骤S42中火焰特征值包括火焰的面积变化、形状特性和频闪特性。
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