CN110717972B - 一种基于vr局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统 - Google Patents

一种基于vr局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供本发明提供了一种基于VR局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统,其特征在于,所述系统包括变电站建模模块、虚拟角色建模模块、可视化平台操作模块、设备动作制作模块、虚拟变电站模块操作模块和动作评价模块;所述变电站建模模块用于对虚拟变电站进行建模;所述虚拟角色建模模块用于对虚拟变电站中的虚拟角色进行建模;所述可视化平台操作模块用于为虚拟变电站用户定制虚拟场景;所述设备动作制作模块用于基于脚本动画,建立设备动作过程库。本发明利用虚拟现实技术优化供电企业培训工作,既能展示设备运行过程中的内部结构、动作过程,又能让学员模拟操作,提高教学质量,降低了培训成本。

Description

一种基于VR局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统
技术领域
本发明涉及分析系统领域,具体涉及一种基于VR局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统。
背景技术
电力系统运行人员的设备倒闸操作及异常处理水平对电力系统的可靠性与稳定性有着重要的影响。电力系统中对运行设备的操作有着十分严格的规定,运行中的设备不可能随意操作,这也是保障电网安全运行的必要条件。建造专门的培训场地耗时长、费用昂贵,占地面积大,经济性较差。而利用微机仿真系统模拟进行操作及事故处理培训,员工的体验及培训效果大打折扣。
现阶段对变电站员工培训工作主要通过师傅授课、ppt展示、运行设备的外观展示等方式实现,新员工变电站实际操作及异常处理没有直观的认识,同时现阶段供员工实操的培训平台也相对较少,难以满足当前以及未来员工对培训工作的需求。
异常处理在日常工作中占据十分重要的位置,且一旦发生,需要员工快速正确处理。而往往日常工作中无法模拟异常场景对员工培训,因此培训效果较差。
发明内容
针对上述问题,本发明提供了一种基于VR局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统,所述系统包括变电站建模模块、虚拟角色建模模块、可视化平台操作模块、设备动作制作模块、虚拟变电站模块操作模块和动作评价模块。
所述变电站建模模块用于对虚拟变电站进行建模,建模方式分两类,对形状规则,模型复杂度低于预设阈值的设备,采用人工建模方式;对于形状不规则、模型复杂度等于或高于预设阈值的设备,采用激光三维扫描方式进行建模。
所述虚拟角色建模模块用于对虚拟变电站中的虚拟角色进行建模,所述虚拟角色包括虚拟讲解员、虚拟变电站工作人员两类。虚拟讲解员用于对变电站设备进行讲解,因此需要创建讲解表情动作;而对于虚拟变电站工作人员,需要创建的动作则包括站立、行走、蹲下以及操作各种变电站设备的相应动作。虚拟角色的上述动作通过骨骼动画技术和关键帧技术实现。
所述可视化平台操作模块用于为虚拟变电站用户提供一种交互式的三维虚拟场景编辑工具,定制虚拟场景,以虚拟变电站用户所见即所得的方式进行场景编辑,并实时显示所编辑的三维虚拟场景布置情况。虚拟变电站用户根据自己的需要生成一个特定的场景,同时在场景中放置需要的设备模型。
所述设备动作制作模块用于基于脚本动画,建立设备动作过程库。所述动作过程库用于虚拟变电站工作人员对设备进行操作时,显示相应的设备动作过程。
所述虚拟变电站模块操作模块,用于让虚拟变电站用户对虚拟变电站中的安全工器具进行模拟使用以及对设备进行模拟操作。所述虚拟变电站用户通过手柄控制器实现所述模拟使用和模拟操作。
所述动作评价模块,用于判定虚拟变电站用户对所述变电站虚拟设备的操作动作是否合格。所述判定过程包括:通过摄像机获取实际场景中,虚拟变电站用户对虚拟变电站中的设备进行操作时的视频,然后根据所述视频提取出所述用户的动作特征数据,然后将所述用户的动作特征数据与数据库中预存的标准动作特征数据进行对比,判断所述用户的动作特征数据是否落入标准动作特征数据的阈值范围,若所述用户的动作特征数据落入标准动作特征数据的阈值范围,则判定所述用户对变电站虚拟设备的操作动作合格,否则,则判定所述用户对变电站虚拟设备的操作动作不合格。
本发明的有益效果为:
利用虚拟现实技术优化供电企业培训工作,既能展示设备运行过程中的内部结构、动作过程,又能让学员模拟操作,提高教学质量,还可以通过模拟展示设备误操作造成的严重后果,给学员带来更加真实直观的声光体验,提升变电站运维培训效果。实现变电站典型操作的操作演示教学,如刀闸、开关、线路停送电主设备的操作。通过变电站虚拟现实系统实现员工模拟操作并通过系统判断并纠正员工的不当操作,达到培训目的和效果。提升了员工的技能水平,增强应急处理能力,尤其是针对目前变电站培训工作难以覆盖到的实操实训,当遇到突发状况,员工能够更加快速隔离故障,恢复供电,提高供电可靠性。降低了培训成本,建设培训场地占地面积和设备采购费用都需要加大资金支持,本项目通过虚拟现实技术对真实设备进行虚拟仿真,从而大大降低了训练的成本。
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,为本发明一种基于VR局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统的一种示例性实施例图。
附图标记:变电站建模模块1、虚拟角色建模模块2、可视化平台操作模块3、设备动作制作模块4、虚拟变电站模块操作模块5、动作评价模块6。
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,本发明的一种基于VR局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统,
所述系统包括变电站建模模块1、虚拟角色建模模块2、可视化平台操作模块3、设备动作制作模块4、虚拟变电站模块操作模块5和动作评价模块6。
所述变电站建模模块1用于对虚拟变电站进行建模,建模方式分两类,对形状规则,模型复杂度低于预设阈值的设备,采用人工建模方式;对于形状不规则、模型复杂度等于或高于预设阈值的设备,采用激光三维扫描方式进行建模。
变电站场景面积越大、制作的越精细,耗费时间和人力成本越大。美术模型建模通常按照精、中、低三个等级进行构建,即核心区域及重点设备制作精模,边缘区域制作低模,过渡区域制作中模。
为保证变电站场景三维模型的精细建模,真实还原变电站的现场场景,投入了具有SLAM(实时定位与制图)技术的便携式激光雷达采集设备,采集整个变电站环境及设备的点云数据,制作整个模型,并基于现状相片数据制作纹理,最终形成准确、直观的变电站三维模型成果,实现设备的联动展现。
所述采用激光三维扫描方式进行建模,包括激光点云数据采集、激光点云数据处理、基于点云数据制作模型和模型文件优化调校。
移动三维激光扫描系统无须GPS等辅助技术便可实现室内外三维扫描,是一项高效、便捷的三维扫描技术。
该技术实现在没有GPS和复杂惯性导航系统的环境下,仅依靠设备自身配置的简单惯性测量装置,基于SLAM(实时定位与制图)算法,可以解决大面积、大场景的连续特征匹配,一次可以采集数万平方米面积的区域,实现厘米级三维数据的获取。
在点云数据采集完成后,基于原始轨迹的特征匹配、平差计算优化轨迹精度、基于精准轨迹的点云二次计算和基于测量原理的SLAM算法,对IMU的原始轨迹进行计算。在数据校准整理完毕后,通过软件处理构建出粗略的框架模型,用以配合精细点云数据进行修正处理,细节补充。
高精细模型的方法的核心技术关键在于点云数据的转换,首先需要对点云进行抽稀封面处理,直接提取点云数据中所有点的xyz值,生成txt文本信息;再将封面模型与文本点信息导入进专业建模软件(3dsmax)内,利用三维重构技术获取点云信息在软件中生成点云形成建筑立面整体轮廓与结构,此种方法对比提取建筑物边界点、特征线、高度等信息的传统方式精确度更高,能在建模软件内清晰的看到建筑物的高度、结构、边界等信息,能满足高精度三维建模需求。
设备模型在纹理制作完成后,还需要对设备模型进行进一步模型优化、增强模型材质真实质感和场景调校等一系列优化调校工作,提高模型的三维展示效果。
所述虚拟角色建模模块2用于对虚拟变电站中的虚拟角色进行建模,所述虚拟角色包括虚拟讲解员、虚拟变电站工作人员两类。虚拟讲解员用于对变电站设备进行讲解,因此需要创建讲解表情动作;而对于虚拟变电站工作人员,需要创建的动作则包括站立、行走、蹲下以及操作各种变电站设备的相应动作。虚拟角色的上述动作通过骨骼动画技术和关键帧技术实现。
在虚拟角色模型制作前,需要通过设备构建虚拟角色的原画。在得到虚拟角色的原画后,首先在3DMAX软件中根据原画的大小、尺寸和整体结构创建出虚拟角色的基本人体结构;然后对模型的细节,如五官、手指等进行精细化调整;为了让后续的贴图更好的贴合到3D模型中,并且保证贴图内容位置对应模型位置准确,我们对立体模型进行平面化(拆分UV);最后在UV上进行贴图,即制作虚拟角色的外层蒙皮模型,并对整体模型进行优化调整,完成虚拟角色的表面模型制作。
虚拟角色表面模型制作完成后,需要进一步建立虚拟角色的骨骼模型。虚拟角色表面模型各分块之间的相邻关系决定了骨骼之间的运动次序。定义各相邻分块之间的公共面为边界。通过对每条边界的点求其平均值确定边界中心点,把计算得到的边界中心点作为块的关节点,分别得到手臂、手掌块、胸部块等虚拟角色块。根据块的平移运动和旋转运动规则,确定最顶块。在确定了最顶块和每个块的关节点数后,可根据关节点建立每个块的骨骼。建立骨骼模型后,我们通过逆向运动学,实现模拟虚拟角色的动作,加强虚拟场景的沉浸感:对骨骼局部进行坐标系定义,确定参数建立方程,得出方程的解后,即可得到模型的动作姿态。由此通过改变某块骨骼的方向,就可以改变模型的动作姿态,达到控制虚拟角色模型运动的目的。
所述可视化平台操作模块3用于为虚拟变电站用户提供一种交互式的三维虚拟场景编辑工具,定制虚拟场景,以虚拟变电站用户所见即所得的方式进行场景编辑,并实时显示所编辑的三维虚拟场景布置情况。虚拟变电站用户根据自己的需要生成一个特定的场景,同时在场景中放置需要的设备模型。
所述可视化平台操作模块3基于BH_GRAPH实现。
所述设备动作制作模块4用于基于脚本动画,建立设备动作过程库。所述动作过程库用于虚拟变电站工作人员对设备进行操作时,显示相应的设备动作过程。
设备动作库为虚拟变电站场景中带有动画效果的设备,如压板投退,开关刀闸的开合,辅助设备的动画等。
在完成设备的三维建模后,基于设备的三维模型,进行动作过程库的制作。首先我们将设备的三维模型导入到unity3d中,调整设备模型的比例;然后根据设备实际的操作位置和范围,设置设备模型的触碰点及感应区域;最后再设定设备的触碰事件和触碰动画,实现设备的动作。
所述虚拟变电站模块操作模块5,用于让虚拟变电站用户对虚拟变电站中的安全工器具进行模拟使用以及对设备进行模拟操作。所述虚拟变电站用户通过手柄控制器实现所述模拟使用和模拟操作。
所述模拟操作包括模拟操作票操作、模拟设备操作和模拟变电站事故及异常处理操作。
所述模拟操作票操作,将虚拟变电站工作人员划设置为监护人和操作人两个角色,在操作票模拟时,监护人和操作人的动作互相同步,并可以进行操作互动。高度还原现场操作场景,满足一人唱票一人操作的实际业务场景。在操作票模拟时,可以通过虚拟变电站的迷你地图上的传送操作,实现虚拟变电站不同场景之间的快速传送。减少不必要的行走操作,提升培训效率。模拟实际场景,监护人员先唱票,操作人员根据监护人的票面信息进行模拟操作。通过对操作票每一个步骤的模拟,让培训人员提升操作能力,熟练掌握操作技巧。
对设备进行模拟操作,培训人员在培训模式下可以反复操作演练,既降低了建立实操训练基地的设备购置成本和运维成员,又能大幅提升员工操作熟练度。
所述动作评价模块6,用于判定虚拟变电站用户对所述变电站虚拟设备的操作动作是否合格。所述判定过程包括:通过摄像机获取实际场景中,虚拟变电站用户对虚拟变电站中的设备进行操作时的视频,然后根据所述视频提取出所述用户的动作特征数据,然后将所述用户的动作特征数据与数据库中预存的标准动作特征数据进行对比,判断所述用户的动作特征数据是否落入标准动作特征数据的阈值范围,若所述用户的动作特征数据落入标准动作特征数据的阈值范围,则判定所述用户对变电站虚拟设备的操作动作合格,否则,则判定所述用户对变电站虚拟设备的操作动作不合格。
优选地,所述根据所述视频提取出所述用户的动作特征数据,包括:对所述视频,先进行关键帧的选取,将符合预设条件的图像帧组成关键帧集合KF;对于KF中的每一帧图像,先进行灰度化处理,获得灰度化处理后的图像;然后对所述灰度化处理后的图像进行滤波处理,获得滤波处理后的图像;然后对所述滤波处理后的图像进行背景分离,将包括人体的前景提取出来,获得前景图像;然后对所述前景图像进行动作特征数据的提取。
优选地,所述关键帧的选取,包括:
先建立人体模型,将人体的头部、左肩膀、右肩膀、左手肘、右手肘、左手腕、右手腕、腰、左膝盖、右膝盖、左脚腕、右脚腕这12个部位分别用A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L表示,通过下述公式得到人体模型的特征向量:
Figure BDA0002207945920000061
e表示所述视频中的第e帧,将上述人体模型应用到所述视频的每一帧,得到每一帧的人体模型的特征向量{E1,E2,…,Ee,…,EnZS},nZS为所述视频的总帧数;
预设nZX个聚类簇的中心,分别记为zx1,zx2,…,zxk,…,zxnZX
分别计算每个特征向量Ee到每一个聚类质心zxk的距离D(Ee,zxk),对于每一个特征向量Ee,当D(Ee,zxk)取得最小值时,将特征向量Ee划分到第k个聚类簇;
对于每一个聚类簇,通过下述公式重新计算该聚类簇的中心:
Figure BDA0002207945920000062
式中,zxk2表示更新后的质心,Nk表示第k簇中,特征向量的总数;
在每个聚类簇中,选取离更新后的聚类簇的中心距离最近的特征向量所对应的帧作为关键帧,组成初步关键帧集合preKF;
对于preKF中的元素,所有元素两两之间组成元素对,计算所述元素对的帧序号的序号差,所述帧序号为所述关键帧在所述视频中的序号,将序号差小于预设阈值的元素对中,序号较大的帧从preKF中删除,得到关键帧集合KF。
本发明上述实施例,对获取的视频中的关键帧进行筛选,有效地降低了要进行后续处理的帧的数量;同时通过建立人体模型,从而使得筛选的过程更符合本发明的需要,筛选出关键帧的同时,还保留了本发明所需的帧,避免了现有技术中帧筛选不能保留所需内容以及对快速移动的物体的关键帧筛选不准确的问题。同时,本发明在初步筛选出关键帧后,通过对关键帧的再次筛选,移除了再视频流中距离过于近的关键帧,从而避免了由于视频流中的物体位置变快慢快引起的误判。
优选地,所述对所述灰度化处理后的图像进行滤波处理,获得滤波处理后的图像,包括:
先图像的类别进行判断,将图像划分为n×n个区块,对于每一个区块,计算区块中所有像素点的灰度值的方差FCnum,num∈[1,n×n],计算所有区块的方差和sunFC,
Figure BDA0002207945920000071
将sumFC与阈值yzFC对比,若sumFC大于yzFC,则判定所述图像为第一类图像,否则,则判定所述图像为第二类图像;所述阈值yzFC是经过多次试验获取的经验值。
对于第一类图像,采用下述公式进行滤波处理:
Figure BDA0002207945920000072
其中,lyJZ(x,y)表示像素点(x,y)的预设邻域范围内的邻域像素点的灰度均值,lyzsFC(x,y)表示像素点(x,y)在预设邻域范围内的像素点的灰度方差,zsFC表示整幅图像的噪声方差;F(x,y)表示像素点(x,y)的灰度值;lbYZ表示滤波后的图像;
对于第二类图像,采用下述公式对像素点(x,y)进行滤波处理:
Figure BDA0002207945920000073
Figure BDA0002207945920000074
Figure BDA0002207945920000075
式中,aF表示滤波处理后的图像,aF(x,y)表示经过滤波处理后像素点(x,y)的灰度值,D表示以像素点(x,y)为中心的正方形窗口的边长,(x1,y1)表示所述正方形窗口中的像素点的坐标,H(x1,y1)和tdH(x1,y1)表示所述正方形窗口内,坐标为(x1,y1)的像素点的d×d邻域内的灰度均值和梯度均值;H(x,y)和tdH(x,y)表示像素点(x,y)的d×d邻域内的灰度均值和梯度均值,h表示预设的平滑系数,a,b,c均表示预设的调整参数;x1≠x,y1≠y,对于所述正方形窗口内的像素点(x1,y1),若其d×d邻域的像素点有部分超出所述正方形窗口的范围,则将超出所述正方形窗口的范围的像素点的灰度值设为0。
本发明上述实施例,先将需要降噪的图像进行分类,从而可以使用更适合不同情况的降噪方式对不同的图像进行降噪。在降噪时考虑了邻域像素点的灰度值和图像的噪声值的影响,从而达到了较好的降噪效果;在对第二类图像进行降噪时,加入了像素点的梯度信息,从而避免了现有技术中在滤波时给图像带来伪影。
优选地,所述对所述前景图像进行动作特征数据的提取,包括:
首先用以下滤波函数提取所述前景图像I(x,y)的纹理特征:
Figure BDA0002207945920000081
Figure BDA0002207945920000082
式中,σ1和σ2分别表示预设的两个尺度控制参数;γ表示空间纵横比;f表示滤波函数的中心频率;j表示预设的调整参数;
Figure BDA0002207945920000083
u表示滤波函数的方向,是一个角度参数;v表示滤波函数的波长,K表示滤波函数方向的总数;
通过改变Gu,v(x,y)中的参数,获取前景图像I(x,y)在预设的nCD个不同尺度和nFX个不同方向下的纹理特征,记为WLncd,nfx(x,y),ncd∈[1,nCD],nfx∈[1,nFX];
使用下述公式将所有的纹理特征进行合并,得到融合后的图像WLfinal(x,y):
Figure BDA0002207945920000084
Figure BDA0002207945920000085
然后对融合后的图像进行特征的提取:
先对融合后的图像WLfinal(x,y)进行归一化处理,获得图像IG(x,y),对图像IG(x,y)中坐标为(x,y)的像素点,分别求取其在0度和90度方向的梯度:
Figure BDA0002207945920000091
Figure BDA0002207945920000092
式中,KK(θ,x,y)表示θ方向上的滤波函数,ki(θ)表示插值函数,KK(θi,x,y)表示预设的特定基底的函数;
Figure BDA0002207945920000093
表示卷积;
对IG(x,y)中像素点(x,y),通过下述公式求取其梯度幅值:
TDFZ(x,y)=[TD0(x,y)2+TD90(x,y)2]1/2
通过下述公式求取像素点(x,y)的梯度方向:
Figure BDA0002207945920000094
使用nx×ny大小的矩形框对图像IG(x,y)进行区域划分,每个区域不重叠,对于同一个区域中的所有像素点,将其梯度方向范围划分为nFX个区间,将其梯度幅值范围划分为nFZ个区间,然后为所述区域的所有像素点构建梯度方向直方图tdFXnq和梯度幅值直方图tdFZnq,nq表示区域的编号,将同一个区域的梯度方向直方图和梯度幅值直方图组成一个集合qyTZnq={tdFXnq,tdFZnq},用于表示所述区域的特征;
将所有区域的特征的集合Feature={qyTZ1,qyTZ2,…,qyTZnq,…,qyTZNQ},NQ表示所有区域的总数;
将集合Feature作为所述前景图像进行动作特征数据。
本发明上述实施例,通过对图像I(x,y)进行多个方向的滤波,避免了现有技术中仅从一个方向进行纹理特征的提取,从而丢失了其它方向的纹理特征这样的问题。同时,通过对不同尺度不同方向的纹理特征图像进行融合,能在有效地提取图像的纹理特征的同时减少数据量。
在一种实施方式中,所述基于VR局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统运行在变电站的局域网中,提供局域网中多用户的互动。
本发明利用虚拟现实技术优化供电企业培训工作,既能展示设备运行过程中的内部结构、动作过程,又能让学员模拟操作,提高教学质量,还可以通过模拟展示设备误操作造成的严重后果,给学员带来更加真实直观的声光体验,提升变电站运维培训效果。实现变电站典型操作的操作演示教学,如刀闸、开关、线路停送电主设备的操作。通过变电站虚拟现实系统实现员工模拟操作并通过系统判断并纠正员工的不当操作,达到培训目的和效果。提升了员工的技能水平,增强应急处理能力,尤其是针对目前变电站培训工作难以覆盖到的实操实训,当遇到突发状况,员工能够更加快速隔离故障,恢复供电,提高供电可靠性。降低了培训成本,建设培训场地占地面积和设备采购费用都需要加大资金支持,本项目通过虚拟现实技术对真实设备进行虚拟仿真,从而大大降低了训练的成本。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解,可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现,处理器可以在一个或多个下列单元中实现:专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现,实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时,可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
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 (3)

1.一种基于VR局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统,其特征在于,所述系统包括变电站建模模块、虚拟角色建模模块、可视化平台操作模块、设备动作制作模块、虚拟变电站模块操作模块和动作评价模块;所述变电站建模模块用于对虚拟变电站进行建模;所述虚拟角色建模模块用于对虚拟变电站中的虚拟角色进行建模;所述可视化平台操作模块用于为虚拟变电站用户提供一种交互式的三维虚拟场景编辑工具,定制虚拟场景,以虚拟变电站用户所见即所得的方式进行场景编辑,并实时显示所编辑的三维虚拟场景布置情况;所述设备动作制作模块用于基于脚本动画,建立设备动作过程库;所述动作过程库用于虚拟变电站工作人员对设备进行操作时,显示相应的设备动作过程;所述虚拟变电站模块操作模块,用于让虚拟变电站用户对虚拟变电站中的安全工器具进行模拟使用以及对设备进行模拟操作;所述动作评价模块,用于判定虚拟变电站用户对所述变电站虚拟设备的操作动作是否合格;
所述判定虚拟变电站用户对所述变电站虚拟设备的操作动作是否合格,其判定过程包括:通过摄像机获取实际场景中,虚拟变电站用户对虚拟变电站中的设备进行操作时的视频,然后根据所述视频提取出所述用户的动作特征数据,然后将所述用户的动作特征数据与数据库中预存的标准动作特征数据进行对比,判断所述用户的动作特征数据是否落入标准动作特征数据的阈值范围,若所述用户的动作特征数据落入标准动作特征数据的阈值范围,则判定所述用户对变电站虚拟设备的操作动作合格,否则,则判定所述用户对变电站虚拟设备的操作动作不合格;
所述根据所述视频提取出所述用户的动作特征数据,包括:对所述视频,先进行关键帧的选取,将符合预设条件的图像帧组成关键帧集合KF;对于KF中的每一帧图像,先进行灰度化处理,获得灰度化处理后的图像;然后对所述灰度化处理后的图像进行滤波处理,获得滤波处理后的图像;然后对所述滤波处理后的图像进行背景分离,将包括人体的前景提取出来,获得前景图像;然后对所述前景图像进行动作特征数据的提取;
所述关键帧的选取,包括:
先建立人体模型,将人体的头部、左肩膀、右肩膀、左手肘、右手肘、左手腕、右手腕、腰、左膝盖、右膝盖、左脚腕、右脚腕这12个部位分别用A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L表示,通过下述公式得到人体模型的特征向量:
Figure FDA0002945375260000021
e表示所述视频中的第e帧,将上述人体模型应用到所述视频的每一帧,得到每一帧的人体模型的特征向量{E1,E2,…,Ee,…,EnZS},nZS为所述视频的总帧数;
预设nZX个聚类簇的中心,分别记为zx1,zx2,…,zxk,…,zxnZX
分别计算每个特征向量Ee到每一个聚类质心zxk的距离D(Ee,zxk),对于每一个特征向量Ee,当D(Ee,zxk)取得最小值时,将特征向量Ee划分到第k个聚类簇;
对于每一个聚类簇,通过下述公式重新计算该聚类簇的中心:
Figure FDA0002945375260000022
式中,zxk2表示更新后的质心,Nk表示第k簇中,特征向量的总数;
在每个聚类簇中,选取离更新后的聚类簇的中心距离最近的特征向量所对应的帧作为关键帧,组成初步关键帧集合preKF;
对于preKF中的元素,所有元素两两之间组成元素对,计算所述元素对的帧序号的序号差,所述帧序号为所述关键帧在所述视频中的序号,将序号差小于预设阈值的元素对中,序号较大的帧从preKF中删除,得到关键帧集合KF。
2.根据权利要求1所述的一种基于VR局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统,其特征在于,对虚拟变电站进行建模,包括:将建模方式分两类,对形状规则,模型复杂度低于预设阈值的设备,采用人工建模方式;对于形状不规则、模型复杂度等于或高于预设阈值的设备,采用激光三维扫描方式进行建模。
3.根据权利要求1所述的一种基于VR局域网联机系统的变电站异常处理模拟系统,其特征在于,所述对虚拟变电站中的虚拟角色进行建模,包括:所述虚拟角色包括虚拟讲解员、虚拟变电站工作人员两类,虚拟讲解员用于对变电站设备进行讲解,因此需要创建讲解表情动作;而对于虚拟变电站工作人员,需要创建的动作则包括站立、行走、蹲下以及操作各种变电站设备的相应动作,虚拟角色的上述动作通过骨骼动画技术和关键帧技术实现。
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