CN114034390A - 一种基于红外检测的设备温度异常检测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于红外检测的设备温度异常报警系统，通过红外摄像头的操作平台设置需要检测的多个预置点，一个预置点内可包含多个检测目标；通过视频取帧的方式在规定时间内从摄像头内取出一定数量的红外场景图片；使用当前场景下训练好的ResNet50模型对每一帧的图像中的坐标轴最高温和最低温进行识别，然后对于每个预置点的多个检测目标在本地存放对应检测位置的Mask文件，取出待检测设备的红外图片，以计算欧式距离的映射方式计算图像中各个像素值对应的温度值；检测单个设备是否超过温度阈值该方法可以利用红外摄像头监测目标，结合计算机视觉中图片处理的方法，实现了对变压器实时温度的监测和预警。

Description

一种基于红外检测的设备温度异常检测系统
技术领域
本发明属于红外技术和计算机视觉领域，特别涉及一种基于红外检测的设备温度异常报警系统。
背景技术
红外技术(Infrared Technique)就是根据探测到的物体的辐射能量的高低。经系统处理转变为目标物体的热图像，以灰度级或伪彩色显示出来，即得到被测目标的温度分布从而判断物体所处的状态，因此探测物体发射的热量的高低是红外热成像技术的与生俱来的基因。
自然界中，一切物体都可以辐射红外线，因此利用探测仪测定目标的本身和背景之间的红外线差并可以得到不同的红外图像，热红外线形成的图像称为热图。热成像是通过非接触探测红外能量(热量)，并将其转换为电信号，进而在显示器上生成热图像和温度值，并可以对温度值进行计算的一种检测设备。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
现有技术只有图像展示，无法自动识别设备；只能获取整张图像的温度最高最低值，无法确定具体设备的温度值。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于红外检测的设备温度异常报警系统，利用红外摄像头监测目标，结合计算机视觉中图片处理的方法，实现了对设备(主要用于变压器温度异常检测)实时温度的监测和预警。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于红外检测的设备温度异常检测系统，其特征在于，步骤以下步骤：
S1.设置预置点，获取图像数据集及Mask文件配置；
S2.对图像数据集进行数据增强处理，用于训练ResNet50模型；
S3.Model检测及Mask处理；
S4.获取温度数据。
进一步优选的，
S11.布置相机，设置预置点P1,P2,...,Pm，针对每个预置点通过视频取帧的方式从摄像头内取出一定数量的红外热成像场景图，保存作为模型训练的数据集；
S12.为每个预置点Pi(i＝1,2,...,m)的每个被检测设备j配置掩码文件 Mij＝(ast)w×h，其中w×h为相机分辨率，
Figure RE-GDA0003416761890000021
其中，i为第几个预置点，ast为当前检测区域内的任一个点；
进一步优选的，ResNet50模型训练过程为：
S21.从图像中的标签剪切出表示温度的数字区域图像，每个图形尺寸是 wD×hD；
S22.使用数据扩充的方式训练ResNet50模型，并截取温度数值部分的图像。进一步优选的，
步骤S21中，先将每张图从扩大到1.1wD×1.1hD，训练时，采用均匀分布 U(0,0.1wD)和U(0,0.1hD)分别生成图像左上角的横坐标和纵坐标，然后裁剪出 wD×hD大小的图片进行训练，从而达到动态扩充数据的目的。
进一步优选的，
S31.红外摄像头依次轮巡所有预置点并采集一张温度图像并保存等候处理，所有预置点轮巡一遍之后，设置延时时间，开始下一个周期的轮巡；
S32.利用训练好的当前场景下的ResNet50模型，根据调色板数字区域 wD×hD图像的识别，得到当前预置点区域内的最高温和最低温的数值；
S33.对于每个预置点取出的图片Ii，找到对应的Mask文件Mij，通过哈达玛乘积，得到当前预置点每个被检测设备的红外图像Dij，
Dij＝Mij⊙Ii。
进一步优选的，温度获取过程为：
S41.对于红外热成像图，记录调色板的初始坐标(xO,yO)和终止坐标(xT,yT)；对被检测设备上的每个点(u,v)∈Dij，计算其与调色板中线上每个点
Figure RE-GDA0003416761890000022
的颜色的距离，yP是调色板中线上的纵坐标；其中yO≤yP≤yT：
Figure RE-GDA0003416761890000031
其中||||表示范数，c为通道数，本申请为3，由于每个点是红黄蓝三个通道，因此，被检测设备上任一点(r1,g1,b1)与调色板上任一点(r2,g2,b2)关系如下，
Figure RE-GDA0003416761890000032
S42.取被检测设备每个点(u,v)与调色板上每个点(x,y)的距离的最小值，作为该点对应调色板值，
Figure RE-GDA0003416761890000033
是调色板与被检测设备上任一两点之间的欧氏距离；
Figure RE-GDA0003416761890000034
S43.将调色板温度映射到被检测设备的温度：
Figure RE-GDA0003416761890000035
其中TD(u,v)为被检测设备当前区域内某一点的温度，TO,TT分别为识别出的调色板图像上坐标
Figure RE-GDA0003416761890000036
和
Figure RE-GDA0003416761890000037
的温度。
进一步优选的，还包括温度设备温度监测、报警处理阶段，具体过程为，
S51.实时地从数据库读取新增的设备温度数据，将设备的最高温、最低温、平均温以动态曲线的方式显示在前端；
S52.阈值分为两类：同组设备的温差阈值、同组设备中单个设备的温度阈值；比较同一组变压设备的温差，若超过温差阈值，即产生报警信息，在前端报警信息栏显示，并存入数据库；
S53.对每个设备检测是否超过温度阈值，若超过温度阈值，在前端报警信息栏显示，并存入数据库。
有益效果
(1)本发明考虑了红外技术的使用特点，对于热图中点的温度值，针对不同类型的摄像头分别采取了不同的图像处理方式，(没有看出来哪些技术特征用于区别)对于测温型摄像头采取标记点直接获取温度的方式。
(2)本发明通过引入ResNet50模型，Mask处理图像，等比例映射计算温度等手段，用来获得观测型摄像头的热图设备温度。
(3)本发明通过控制前端(显示器)，实时地显示当前设备的温度，并对异常设备进行报警。
(4)将调色板温度映射到被检测设备的温度，精确度较高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明流程图。
图2为部分场景图，主要检测其中的设备温度(设备接线处，变压器等)。
图3为图3为部分场景检测结果图。
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。
本发明提供了一种基于红外检测的变压器温度异常报警系统，如图1所示，该方法可以利用红外摄像头监测目标，结合计算机视觉中图片处理的方法，实现了对变压器实时温度的监测和预警。
具体实施例如下：
一种基于红外检测的变压器温度异常报警系统，包括以下步骤：
(1)准备阶段：
S11.预置点设置阶段：
登录红外摄像头的操作平台，根据自己的需求设置相应数量的预置点 P1,P2,...,Pm；设置完成后保存配置，关闭操作平台；
S12.图像数据集获取及Mask文件配置阶段：
(1.2.1)根据之前预置点的设置情况，针对每个预置点通过视频取帧的方式从摄像头内取出一定数量的红外热成像场景图，保存作为模型训练的数据集；
(1.2.2)为每个预置点Pi(i＝1,2,...,m)的每个被检测设备j配置掩码文件 Mij＝(ast)w×h，其中w×h为相机分辨率，
Figure RE-GDA0003416761890000041
Mask文件把要检测的设备标注出来，i为第几个预置点，ast为当前检测区域内的任一个点；
S2.模型阶段：
S21.数据增强阶段：
(2.1.1)从图像中的标签剪切出表示温度的数字区域图像，每个图形尺寸是wD×hD。
(2.1.2)使用数据扩充的方式，对温度数值图片进行动态数据扩充，先将每张图从扩大到1.1wD×1.1hD，训练时，采用均匀分布U(0,0.1wD)和U(0,0.1hD)分别生成图像左上角的横坐标和纵坐标，然后裁剪出wD×hD大小的图片进行训练，从而达到动态扩充数据的目的；
S22.ResNet50模型训练阶段：
(2.2.1)加载准备阶段保存的图像数据集，并截取温度数值部分的图像，采用动态数据扩充的方式进行训练；
(2.2.2)加载预训练的ResNet50模型，训练之后得到当前场景下的 ResNet50模型，保存效果最好的模型，用于之后的Model检测阶段；
S3.系统运行阶段：Model检测及Mask处理
S31.系统开始运行，红外摄像头在每个预置点停留5分钟，并采集一张温度图像并保存等候处理，摄像头依次轮巡所有预置点，所有预置点轮巡一遍之后，延时1分钟，然后开始下一个周期的轮巡；
S32.调用训练好的当前场景下的ResNet50模型，根据调色板数字区域 wD×hD图像的识别，得到当前预置点区域内的最高温和最低温的数值；
S33.对于每个预置点取出的图片Ii，找到对应的Mask文件Mij，通过哈达玛乘积，得到当前预置点每个设备的红外图像Dij；
Dij＝Mij⊙Ii。
S4.温度获取阶段：
S41.对于红外热成像图，记录调色板的初始坐标(xO,yO)和终止坐标(xT,yT)；对被检测设备上的每个点(u,v)∈Dij，计算其与调色板中线上每个点
Figure RE-GDA0003416761890000051
的颜色的距离，yP是调色板中线上的纵坐标；其中yO≤yP≤yT：
Figure RE-GDA0003416761890000052
其中||||表示范数，c为通道数，本申请为3，由于每个点是红黄蓝三个通道，因此，被检测设备上任一点(r1,g1,b1)与调色板上任一点(r2,g2,b2)关系如下，
Figure RE-GDA0003416761890000061
S42.取被检测设备每个点(u,v)与调色板上每个点(x,y)距离的最小值，作为该点对应调色板值，
Figure RE-GDA0003416761890000062
是调色板与被检测设备上任一两点之间的欧氏距离；
Figure RE-GDA0003416761890000063
S43.将调色板温度映射到被检测设备的温度：
Figure RE-GDA0003416761890000064
其中TD(u,v)为被检测设备当前区域内某一点的温度，TO,TT分别为识别出的调色板图像上坐标
Figure RE-GDA0003416761890000065
和
Figure RE-GDA0003416761890000066
的温度。
S5.设备温度监测、报警处理阶段:
S51.实时地从数据库读取新增的设备温度数据，将设备的最高温、最低温、平均温以动态曲线的方式显示在前端；
S52.阈值分为两类：同组设备的温差阈值(一般三个相邻变压设备为一组)、单个设备的温度阈值。比较同一组变压设备的温差，若超过温差阈值，即产生报警信息，在前端报警信息栏显示(电脑或显示器)，并存入数据库；
S53.对每个设备检测是否超过温度阈值，若超过温度阈值，在前端报警信息栏显示(电脑或显示器)，并存入数据库。
该方法可在部署了红外摄像头的场景下，进行温度的监测和预警，引入 Resnet50模型，mask处理图像，等比例映射计算温度等手段，兼容测温型和观测型两种红外摄像头的使用，具有较高的鲁棒性，在前端实时地显示当前设备的温度，并对异常设备进行报警。
图2为部分场景图，主要检测其中的设备温度(设备接线处，变压器等)；
图3为部分场景检测结果图，将需要检测的设备处理之后，将设备温度显示在图像上。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种基于红外检测的设备温度异常检测系统，其特征在于，步骤以下步骤：
S1.设置预置点，获取图像数据集及Mask文件配置；
S2.对图像数据集进行数据增强处理，用于训练ResNet50模型；
S3.Model检测及Mask处理；
S4.获取温度数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于红外检测的设备温度异常检测系统，其特征在于，
S11.布置相机，设置预置点P1,P2,...,Pm，针对每个预置点通过视频取帧的方式从摄像头内取出一定数量的红外热成像场景图，保存作为模型训练的数据集；
S12.为每个预置点Pi(i＝1,2,...,m)的每个被检测设备j配置掩码文件Mij＝(ast)w×h，其中w×h为相机分辨率，
Figure FDA0003342292270000011
其中，i为第几个预置点，ast为当前检测区域内的任一个点。
3.根据权利要求1所述的一种基于红外检测的设备温度异常检测系统，其特征在于，ResNet50模型训练过程为：
S21.从图像中的标签剪切出表示温度的数字区域图像，每个图形尺寸是wD×hD；
S22.使用数据扩充的方式训练ResNet50模型，并截取温度数值部分的图像。
4.根据权利要求3所述的一种基于红外检测的设备温度异常检测系统，其特征在于，
步骤S21中，先将每张图从扩大到1.1wD×1.1hD，训练时，采用均匀分布U(0,0.1wD)和U(0,0.1hD)分别生成图像左上角的横坐标和纵坐标，然后裁剪出wD×hD大小的图片进行训练，从而达到动态扩充数据的目的。
5.根据权利要求1所述的一种基于红外检测的设备温度异常检测系统，其特征在于，
S31.红外摄像头依次轮巡所有预置点并采集一张温度图像并保存等候处理，所有预置点轮巡一遍之后，设置延时时间，开始下一个周期的轮巡；
S32.利用训练好的当前场景下的ResNet50模型，根据调色板数字区域wD×hD图像的识别，得到当前预置点区域内的最高温和最低温的数值；
S33.对于每个预置点取出的图片Ii，找到对应的Mask文件Mij，通过哈达玛乘积，得到当前预置点每个被检测设备的红外图像Dij，
Dij＝Mij⊙Ii。
6.根据权利要求5所述的一种基于红外检测的设备温度异常检测系统，其特征在于，温度获取过程为：
S41.对于红外热成像图，记录调色板的初始坐标(xO,yO)和终止坐标(xT,yT)；
对被检测设备上的每个点(u,v)∈Dij，计算其与调色板中线上每个点
Figure FDA0003342292270000021
的颜色的距离，yP是调色板中线上的纵坐标；其中yO≤yP≤yT：
Figure FDA0003342292270000022
其中|| ||表示范数，c表示通道数，由于每个点是红黄蓝三个通道，因此，被检测设备上任一点(r1,g1,b1)与调色板上任一点(r2,g2,b2)关系如下，
Figure FDA0003342292270000023
S42.取被检测设备每个点(u,v)与调色板上每个点(x,y)的距离的最小值，作为该点对应调色板值，
Figure FDA0003342292270000024
是调色板与被检测设备上任一两点之间的欧氏距离；
Figure FDA0003342292270000025
S43.将调色板温度映射到被检测设备的温度：
Figure FDA0003342292270000026
其中TD(u,v)为被检测设备当前区域内某一点的温度，TO,TT分别为识别出的调色板图像上坐标
Figure FDA0003342292270000027
和
Figure FDA0003342292270000028
的温度。
7.根据权利要求1所述的一种基于红外检测的设备温度异常检测系统，其特征在于，还包括温度设备温度监测、报警处理阶段，具体过程为，
S51.实时地从数据库读取新增的设备温度数据，将设备的最高温、最低温、平均温以动态曲线的方式显示在前端；
S52.阈值分为两类：同组设备的温差阈值、同组设备中单个设备的温度阈值；比较同一组变压设备的温差，若超过温差阈值，即产生报警信息，在前端报警信息栏显示，并存入数据库；
S53.对每个设备检测是否超过温度阈值，若超过温度阈值，在前端报警信息栏显示，并存入数据库。
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