CN111986425A - 一种基于红外热成像的输电通道预警系统及其预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及输电线路预警技术领域，具体涉及一种基于红外热成像的输电通道预警系统及其预警方法。本发明包括图像采集模块，用于采集输电通道附近的红外图像；图像处理模块，与图像采集模块相连，用于对红外图像进行处理；预警目标识别模块，与图像处理模块相连，为一经训练的机器学习模型，经处理的红外图像输入预警目标识别模块输出报警目标。本发明构建了图像处理和高斯分布模型的输电通道预警系统及其预警方法，能够对前端巡检采集到的红外监控图片进行智能分析，定位输电通道故障和危险源，保障了监控效果，本发明通过图像处理、模式识别等技术方法对前端巡检采集到的红外监控图片进行智能分析，定位输电通道故障和隐患，降低了巡检成本。

Description

一种基于红外热成像的输电通道预警系统及其预警方法
技术领域
本发明涉及输电线路预警技术领域，具体涉及一种基于红外热成像的输电通道预警系统及其预警方法。
背景技术
随着我国国民经济的增长和生活水平的提高，电力的需求也日益增加，电力系统电网规模的扩大和电力负荷的提高，使电力设备损坏、故障及严重时造成设备烧损等事故发生的可能性增加。为尽可能避免各类电力事故，减少事故导致的重大经济损失势在必行，刻不容缓。
通过人工方式巡检输电线路通道耗时耗力，可靠性低。通过通信技术和传感技术将实时监控图片或者视频传输到后台可以降低巡检工作量，但是仍需要后台工作人员肉眼判断是否存在故障隐患，工作量大且容易遗漏，没有实现监测的智能化。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种基于红外热成像的输电通道预警系统及其预警方法，构建了图像处理和高斯分布模型的输电通道预警系统及其预警方法，能够对前端巡检采集到的红外监控图片进行智能分析，定位输电通道故障和危险源，保障了监控效果，本发明通过图像处理、模式识别等技术方法对前端巡检采集到的红外监控图片进行智能分析，定位输电通道故障和隐患，降低了巡检成本。
为了实现以上目的，本发明采取的一种技术方案是：
一种基于红外热成像的输电通道预警系统，包括：图像采集模块，用于采集输电通道附近的红外图像；图像处理模块，与所述图像采集模块相连，用于对所述红外图像进行处理；预警目标识别模块，与所述图像处理模块相连，为一经训练的机器学习模型，经处理的所述红外图像输入所述预警目标识别模块输出报警目标。
进一步地，所述图像处理模块包括图像分割处理模块、二值处理模块以及腐蚀处理模块，所述二值处理模块与所述图像采集模块相连，所述腐蚀处理模块的输入端与所述二值处理模块相连，所述腐蚀处理模块的输出端与所述图像分割处理模块相连，所述图像分割处理模块输出至所述预警目标识别模块。
进一步地，所述图像采集模块为红外摄像头。
进一步地，所述红外摄像头设置于无人机上或输电线路杆塔上。
进一步地，所述预警目标识别模块为使用标准图像进行训练的机器学习模型。
一种基于红外热成像的输电通道预警系统的预警方法，包括如下步骤：
S1、红外图像数据采集，通过图像采集模块采集输电通道附近的红外图像；
S2、红外图像数据处理，通过图像处理模块对所述红外图像进行处理，获得待识别目标图像；以及
S3、报警目标识别，将所述待识别目标图像输入预警目标识别模块输出报警目标。
进一步地，所述步骤S2包括如下步骤：S2.1、对采集到的红外图像进行二值化处理，得到二值图像B，二值化公式为公式(1)：
Figure BDA0002666126120000021
公式(1)中，T为预警系统预先设定的温度值；
S2.2、对二值图像B进行腐蚀处理，腐蚀模板设计为3*3大小的图像区域，消除孤立点；
S2.3、计算步骤S2.2得到的图像区域的外轮廓，取最大外轮廓K；
S2.4、将步骤S2.3得到的图像区域内的原始红外图像分割出图像前景，计算前景像素数量，如超过阈值N，则认为电力设置出现故障、或者出现非法入侵人员、动物或者车辆，进行报警；
进一步地，所述S2.4中分割出图像前景，包括如下步骤：S2.4.1、将图像区域内的原始红外图像分割为前景和背景；S2.4.2、对区域K外部的每一像素n，初始化像素n的标签αn＝0，对区域K内部的每一个像素初始化标签αn＝1；S2.4.3、对每个像素分配高斯混合模型中的高斯分量，如公式(2)所示：
Figure BDA0002666126120000031
公式(2)中，Kn为第n个像素对应的高斯分量，Kn∈{1,...K}；
S2.4.4、对于给定的图像数据Z，学习优化高斯混合模型的参数；
S2.4.5、进行分割估计，重复步骤S2.4.1至S2.4.3，得到图像前景。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
本发明构建了图像处理和高斯分布模型的输电通道预警系统及其预警方法，能够对前端巡检采集到的红外监控图片进行智能分析，定位输电通道故障和危险源，保障了监控效果，本发明通过图像处理、模式识别等技术方法对前端巡检采集到的红外监控图片进行智能分析，定位输电通道故障和隐患，降低了巡检成本。
附图说明
图1所示为本发明的预警系统结构图；
图2所示为本发明的预警方法流程图；
图中附图标记：
1-图像采集模块；11-红外摄像头；2-图像处理模块；21-图像分割处理模块、22-二值处理模块、23-腐蚀处理模块、3-预警目标识别模块。
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案进行清楚、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，本领域技术人员在没有作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。
如图1所示，一种基于红外热成像的输电通道预警系统，包括：图像采集模块1，用于采集输电通道附近的红外图像；图像处理模块2，与所述图像采集模块1相连，用于对所述红外图像进行处理；预警目标识别模块3，与所述图像处理模块2相连，为一经训练的机器学习模型，经处理的所述红外图像输入所述预警目标识别模块3输出报警目标。
图像处理模块2包括图像分割处理模块21、二值处理模块22以及腐蚀处理模块23，所述二值处理模块22与所述图像采集模块1相连，所述腐蚀处理模块23的输入端与所述二值处理模块22相连，所述腐蚀处理模块23的输出端与所述图像分割处理模块21相连，所述图像分割处理模块21输出至所述预警目标识别模块3。
所述图像采集模块1为红外摄像头11。所述红外摄像头11设置于无人机上或输电线路杆塔上。所述预警目标识别模块3为使用标准图像进行训练的机器学习模型。
如图2所示，一种基于红外热成像的输电通道预警系统的预警方法，包括如下步骤：
S1、红外图像数据采集，通过图像采集模块1采集输电通道附近的红外图像；
S2、红外图像数据处理，通过图像处理模块2对所述红外图像进行处理，获得待识别目标图像；以及
S3、报警目标识别，将所述待识别目标图像输入预警目标识别模块3输出报警目标。
所述步骤S2包括如下步骤：S2.1、对采集到的红外图像进行二值化处理，得到二值图像B，二值化公式为公式(1)：
Figure BDA0002666126120000041
公式(1)中，T为预警系统预先设定的温度值；
S2.2、对二值图像B进行腐蚀处理，腐蚀模板设计为3*3大小的图像区域，消除孤立点；
S2.3、计算步骤S2.2得到的图像区域的外轮廓，取最大外轮廓K；
S2.4、将步骤S2.3得到的图像区域内的原始红外图像分割出图像前景，计算前景像素数量，如超过阈值N，则认为电力设置出现故障、或者出现非法入侵人员、动物或者车辆，进行报警；
所述S2.4中分割出图像前景，包括如下步骤：S2.4.1、将图像区域内的原始红外图像分割为前景和背景；S2.4.2、对区域K外部的每一像素n，初始化像素n的标签αn＝0，对区域K内部的每一个像素初始化标签αn＝1；S2.4.3、对每个像素分配高斯混合模型中的高斯分量，如公式(2)所示：
Figure BDA0002666126120000051
公式(2)中，Kn为第n个像素对应的高斯分量，Kn∈{1,...K}；S2.4.4、对于给定的图像数据Z，学习优化高斯混合模型的参数；S2.4.5、进行分割估计，重复步骤S2.4.1至S2.4.3，得到图像前景。
本发明构建了图像处理和高斯分布模型的输电通道预警系统及其预警方法，能够对前端巡检采集到的红外监控图片进行智能分析，定位输电通道故障和危险源，保障了监控效果，本发明通过图像处理、模式识别等技术方法对前端巡检采集到的红外监控图片进行智能分析，定位输电通道故障和隐患，降低了巡检成本。
以上所述仅为本发明的示例性实施例，并非因此限制本发明专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于红外热成像的输电通道预警系统，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于采集输电通道附近的红外图像；
图像处理模块，与所述图像采集模块相连，用于对所述红外图像进行处理；
预警目标识别模块，与所述图像处理模块相连，为一经训练的机器学习模型，经处理的所述红外图像输入所述预警目标识别模块输出报警目标。
2.根据权利要求1所述的基于红外热成像的输电通道预警系统，其特征在于，所述图像处理模块包括图像分割处理模块、二值处理模块以及腐蚀处理模块，所述二值处理模块与所述图像采集模块相连，所述腐蚀处理模块的输入端与所述二值处理模块相连，所述腐蚀处理模块的输出端与所述图像分割处理模块相连，所述图像分割处理模块输出至所述预警目标识别模块。
3.根据权利要求2所述的基于红外热成像的输电通道预警系统，其特征在于，所述图像采集模块为红外摄像头。
4.根据权利要求3所述的基于红外热成像的输电通道预警系统，其特征在于，所述红外摄像头设置于无人机上或输电线路杆塔上。
5.根据权利要求2所述的基于红外热成像的输电通道预警系统，其特征在于，所述预警目标识别模块为使用标准图像进行训练的机器学习模型。
6.基于权利要求1所述的基于红外热成像的输电通道预警系统的预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、红外图像数据采集，通过图像采集模块采集输电通道附近的红外图像；
S2、红外图像数据处理，通过图像处理模块对所述红外图像进行处理，获得待识别目标图像；以及
S3、报警目标识别，将所述待识别目标图像输入预警目标识别模块输出报警目标。
7.根据权利要求6所述的基于红外热成像的输电通道预警系统的预警方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：
S2.1、对采集到的红外图像进行二值化处理，得到二值图像B，二值化公式为公式(1)：
Figure FDA0002666126110000011
公式(1)中，T为预警系统预先设定的温度值；
S2.2、对二值图像B进行腐蚀处理，腐蚀模板设计为3*3大小的图像区域，消除孤立点；
S2.3、计算步骤S2.2得到的图像区域的外轮廓，取最大外轮廓K；
S2.4、将步骤S2.3得到的图像区域内的原始红外图像分割出图像前景，计算前景像素数量，如超过阈值N，则认为电力设置出现故障、或者出现非法入侵人员、动物或者车辆，进行报警。
8.根据权利要求7所述的基于红外热成像的输电通道预警系统的预警方法，其特征在于，所述S2.4中分割出图像前景，包括如下步骤：
S2.4.1、将图像区域内的原始红外图像分割为前景和背景；
S2.4.2、对区域K外部的每一像素n，初始化像素n的标签αn＝0，对区域K内部的每一个像素初始化标签αn＝1；
S2.4.3、对每个像素分配高斯混合模型中的高斯分量，如公式(2)所示：
Figure FDA0002666126110000021
公式(2)中，Kn为第n个像素对应的高斯分量，Kn∈{1,...K}；
S2.4.4、对于给定的图像数据Z，学习优化高斯混合模型的参数；
S2.4.5、进行分割估计，重复步骤S2.4.1至S2.4.3，得到图像前景。
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