CN114140731A - 一种牵引变电所异常检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种牵引变电所异常检测方法，包括首先建立异常检测数据集，并计算该数据集的背景条件聚类，通过构建一个距离特征提取模型对输入图像进行深度特征内距离信息提取，然后构建一个异常检测模型，并使用距离特征对该检测模型进行训练，模型的输出为输入图像对应的异常得分图，最后对该得分图进行二值化和统计分析获得异常检测结果，包括是否出现异常和异常出现的位置，同时通过对检测模型进行在线更新，使其能够适应变电所环境变化。基于本发明的技术方案，能够有效满足牵引变电所异常检测的需要。

Description

一种牵引变电所异常检测方法
技术领域
本发明涉及智能视觉与智能系统技术领域，特别地涉及一种牵引变电所异常检测方法。
背景技术
牵引变电所作为高铁牵引供电系统的关键供电设施，主要承担将电力系统电能变换供给高铁动车组的任务，其运行安全问题变得日益突出。发生在牵引变电所内的异常具有偶然性和不确定性，如果不能及时发现这些异常并采取相应措施，将对变电所的运行安全造成很大的威胁，甚至引起很大的安全事故。而引起牵引变电所异常的原因可能是由于设备、环境和人为等因素导致，如果在这些变电所异常或者事件造成事故之前，能够及时得以发现，则可以在第一时间采取相应的处置措施，尽可能地避免事故的发生或在最大程度上减少事故造成的影响，而这些异常都可以通过基于视觉检测的方法进行直接、有效、及时地发现。然而目前牵引变电所辅助监控系统仍不成熟，对牵引变电所异常检测的研究还处于探索阶段，还难以为牵引变电所综合自动化系统和管理决策提供有效的支撑。根据牵引供电系统的建设要求，牵引变电所需沿铁路线路设立，所处环境往往较为复杂，造成异常的因素和出现的异常类型多样，同时异常的发生存在很大的不确定性和未知性，这包括异常出现的时间、位置与范围和异常类型的不确定性和未知性，同时有些异常还需要持续性的分析才能确定是否出现异常或者出现何种异常。现有的异常检测方法大都需要事先确定异常类型及其大量标注的数据对模型进行训练才能发挥其检测能力，这与变电所的实际情况存在前提假设的矛盾，并且还难以处理变电所异常存在的复杂性。
鉴于此，本发明提出一种牵引变电所异常检测方法，它能够有效满足牵引变电所异常检测的需要。
发明内容
针对上述现有技术中的问题，本申请提出了一种牵引变电所异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、构建异常检测数据集，对基础数据集进行背景条件聚类；
步骤S2、构建距离特征提取模型；
步骤S3、构建异常检测网络模型；
步骤S4、采用构建的数据集对异常检测网络模型进行训练；
步骤S5、采集视频图像作为图像输入，如果输入图像为空，则整个流程中止；
步骤S6、提取距离特征；
步骤S7、检测异常发生的位置；
步骤S8、每隔β帧输入图像对异常检测网络模型进行在线更新，跳转到步骤S5。
优选地，所述步骤S1还包括：提取来自牵引变电所视频监控系统的视频图像数据，对这些图像数据进行数据增强操作，包括平移、旋转、缩放、改变亮度，然后对得到的图像数据进行清洗、筛选获得基础数据集；对基础数据集中包含异常的图像进行异常标注，即将异常部分对应位置的标注图像像素值标为1，正常部分标为0，进而得到标注数据集；基础数据集与标注数据集共同构成异常检测数据集。
优选地，所述步骤S1还包括：对基础数据集进行背景条件聚类，计算基础数据集中每个图像的亮度均值，然后基于该亮度均值采用K-means算法对基础数据集进行聚类计算，获得K个背景条件聚类中心。
优选地，所述步骤S2还包括：所述距离特征提取模型包含深度特征提取网络和距离矩阵输出层；
所述深度特征提取网络采用DenseNet网络，将所述DenseNet网络的Block4模块的输出作为所提取的深度特征；
距离矩阵输出层对所述深度特征内的距离信息进行计算，将所述深度特征进行Flatting平坦化操作变为特征向量X＝{xn},0≤n<N，N为Xn包含的元素个数，基于X计算其每两两元素之间差值的绝对值，基于这些差值构成距离矩阵M＝{mi,j},0≤i,j<N，即该矩阵元素mi,j的值为对应特征向量X中xi与xj两个元素差值的绝对值，mi,j＝|xi-xj|，然后对M进行归一化处理，即计算归一化的mi,j：
Figure BDA0003399755470000021
其中，Max(M)表示M中的最大值；M为距离特征提取模型的输出。
优选地，所述步骤S3还包括：异常检测网络模型由编解码网络和输出层构成；
所述编解码网络基于U-Net网络构建，包含依次连接的5个编码模块和5个解码模块，每个编码模块包含卷积层、ReLU激活层和最大池化层，每个解码模块包含卷积层、ReLU激活层和个上采样层；
异常检测网络模型的输出层为编解码网络的最后一层经过1×1的卷积计算得到，所述输出层的特征尺度与距离特征提取模型的输入尺度一致；异常检测网络模型的输出为对应输入图像的异常得分图，所述异常得分图中每个元素的值对应输入图像在相同位置处的像素属于异常的分数。
优选地，所述步骤S4还包括：首先将数据集中的图像输入的距离特征提取模型进行正向推理，得到该输入图像对应的距离特征，然后将所述距离特征输入异常检测网络模型进行模型训练，训练过程中的损失函数Lad计算为：
Figure BDA0003399755470000031
其中，yh,w表示对应输入图像的异常检测网络模型的输出，
Figure BDA0003399755470000032
表示对应相同输入图像的数据集中对应标注的结果，H和W分别表示图像的高和宽，这里H＝512,W＝512；网络模型的训练方法采用Adam优化方法；训练完成后，所述异常检测网络模型具备对图像异常进行检测的检测能力。
优选地，所述步骤S5还包括：在实时处理情况下，提取通过视频监控摄像头采集并保存在存储区的视频图像，作为要进行异常检测的输入图像；在离线处理情况下，将已采集的视频文件分解为多个帧组成的图像序列，按照时间顺序，逐个提取帧图像作为输入图像。
优选地，所述步骤S6还包括：计算输入图像的亮度均值及其与所述步骤S1中得到的所有背景条件聚类中心的距离，将其中的最小距离对应的背景条件聚类中心作为输入图像的聚类中心，计算输入图像的每个像素与该聚类中心之间的差值，得到标准化后的输入图像；将所述标准化后的输入图像输入所述步骤S2中的距离特征提取模型进行正向推理，得到输入图像的距离特征。
优选地，所述步骤S7还包括：将步骤S6得到的距离特征输入异常检测网络模型进行正向推理，得到输入图像的异常得分图，对该异常得分图进行二值化处理，即对异常得分图中值大于0.5的像素，将其值置为1，否则，置为0，统计二值化处理后的异常得分图中值为1的像素数量，如果该数量大于阈值σ，则认为输入图像出现异常，否则，输入图像未出现异常；将二值化处理后的异常得分图中值为1的所有像素的坐标均值作为异常发生的位置，实现异常定位。
优选地，所述步骤S8还包括：将当前输入图像与其对应的异常得分图作为一组数据，并对输入图像进行平移、旋转、缩放、改变亮度等数据增强操作，获得在线训练数据集，将所述在线训练数据集中的图像输入距离特征提取模型进行正向推理，得到输入图像对应的距离特征，然后将该距离特征输入异常检测网络模型进行模型在线训练，训练时损失函数的计算和训练方法与步骤S4相同。
上述技术特征可以各种适合的方式组合或由等效的技术特征来替代，只要能够达到本发明的目的。
本发明提供的一种牵引变电所异常检测方法，与现有技术相比，至少具备有以下有益效果：该方法构建了一个距离特征提取模型与一个异常检测网络模型，通过距离特征提取模型对输入图像深度特征内的距离信息进行提取，然后将该距离特征输入异常检测网络模型进行训练并输出输入图像对应的异常得分图，该异常得分图表明了对应输入图像中各个位置出现异常的可能性，通过对该异常得分图进行统计分析则得到异常检测结果，包括判断是否出现异常和获得异常出现的精确位置。该方法充分发掘输入数据的距离特征信息，且不需要大量的数据标注工作，符合牵引变电所实际异常检测情况，由于增加了对数据的背景聚类操作，以及支持对异常检测模型进行在线更新，使得该方法对变电所环境变化更加鲁棒，该方法实现原理简单、有效，能够有效满足牵引变电所异常检测的需要。
附图说明
在下文中将基于实施例并参考附图来对本发明进行更详细的描述。其中：
图1显示了本发明的牵引变电所异常检测方法流程图；
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步说明。
本发明提供了一种牵引变电所异常检测方法，技术流程图如图1所示。该方法首先建立异常检测数据集，并计算该数据集的背景条件聚类，通过构建一个距离特征提取模型对输入图像进行深度特征内距离信息提取，然后构建一个异常检测模型，并使用距离特征对该检测模型进行训练，模型的输出为输入图像对应的异常得分图，最后对该得分图进行二值化和统计分析获得异常检测结果，包括是否出现异常和异常出现的位置，同时通过对检测模型进行在线更新，使其能够适应变电所环境变化。
以某牵引变电所视频监控系统为例，采用本发明的牵引变电所异常检测方法可以实现对变电所的异常检测应用，具体为，首先提取来自该牵引变电所视频监控系统的视频图像数据，对这些图像数据进行数据增强操作，包括平移、旋转、缩放、改变亮度等，然后对得到的图像数据进行清洗、筛选获得基础数据集。对基础数据集中包含异常的图像进行异常标注，即将异常部分对应位置的标注图像像素值标为1，正常部分标为0，进而得到标注数据集。基础数据集与标注数据集共同构成异常检测数据集。此外，对基础数据集进行背景条件聚类，具体为，计算基础数据集中每个图像的亮度均值，然后基于该亮度均值采用K-means算法对基础数据集进行聚类计算，获得10个背景条件聚类中心。然后构建一个距离特征提取模型，它包含一个基于DenseNet的深度特征提取网络和一个距离矩阵输出层，距离矩阵输出层对深度特征内的距离信息进行计算，具体为，将深度特征进行Flatting平坦化操作变为特征向量，基于该向量计算其每两两元素之间差值的绝对值，基于这些差值构成距离矩阵，之后对距离举证进行归一化处理，作为距离特征提取模型的输出。接着构建一个基于U-Net的异常检测网络模型，其输出层为其编解码网络的最后一层经过1×1的卷积计算得到，其特征尺度与距离特征提取模型的输入尺度一致。异常检测网络模型的输出为对应输入图像的异常得分图，该异常得分图中每个元素的值对应输入图像在相同位置处该像素属于异常的分数。采用构建的数据集对异常检测网络模型进行训练，具体为，将数据集中的图像输入距离特征提取模型进行正向推理，得到该输入图像对应的距离特征，然后将该距离特征输入异常检测网络模型进行模型训练，网络模型的训练方法采用目前已被广泛使用的深度神经网络训练方法，即Adam优化方法，训练完成后，该异常检测网络模型则具备对图像中异常的检测能力。进行牵引变电所异常检测时，将来自变电所视频监控系统的视频图像数据输入距离特征提取模型获得距离特征，将该结果再输入异常检测模型获得输入图像对应的异常得分图，对该异常得分图进行二值化处理，即对异常得分图中值大于0.5的像素，将其值置为1，否则，置为0，统计二值化处理后的异常得分图中值为1的像素数量，如果该数量大于阈值10，则认为输入图像出现异常，否则，输入图像未出现异常，将二值化处理后的异常得分图中值为1的所有像素的坐标均值作为异常发生的位置，实现异常定位。同时为了使异常检测模型能够适应变电所环境变化，每隔30帧输入图像对异常检测网络模型进行在线更新，具体为，将当前输入图像与其对应的异常得分图作为一组数据，并对输入图像进行平移、旋转、缩放、改变亮度等数据增强操作，获得在线训练数据集，将该数据集中的图像输入距离特征提取模型进行正向推理，得到输入图像对应的距离特征，然后将该距离特征输入异常检测网络模型进行模型在线训练。
本发明的方法还可用于需要进行图像异常检测的其它应用场合，如交通视频监控，弓网状态监测，电力线路状态检测，以及医学图像分析等。
本发明方法可通过任何计算机程序设计语言(如C语言)编程实现，基于本方法的异常检测系统软件可在任何PC或者嵌入式系统中实现实时异常检测应用。
虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。

Claims (10)

1.一种牵引变电所异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、构建异常检测数据集，对基础数据集进行背景条件聚类；
步骤S2、构建距离特征提取模型；
步骤S3、构建异常检测网络模型；
步骤S4、采用构建的数据集对异常检测网络模型进行训练；
步骤S5、采集视频图像作为图像输入，如果输入图像为空，则整个流程中止；
步骤S6、提取距离特征；
步骤S7、检测异常发生的位置；
步骤S8、每隔β帧输入图像对异常检测网络模型进行在线更新，跳转到步骤S5。
2.根据权利要求1所述的牵引变电所异常检测方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：提取来自牵引变电所视频监控系统的视频图像数据，对这些图像数据进行数据增强操作，包括平移、旋转、缩放、改变亮度，然后对得到的图像数据进行清洗、筛选获得基础数据集；对基础数据集中包含异常的图像进行异常标注，即将异常部分对应位置的标注图像像素值标为1，正常部分标为0，进而得到标注数据集；基础数据集与标注数据集共同构成异常检测数据集。
3.根据权利要求2所述的牵引变电所异常检测方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：对基础数据集进行背景条件聚类，计算基础数据集中每个图像的亮度均值，然后基于所述亮度均值采用K-means算法对基础数据集进行聚类计算，获得K个背景条件聚类中心。
4.根据权利要求1所述的牵引变电所异常检测方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：所述距离特征提取模型包含深度特征提取网络和距离矩阵输出层；
所述深度特征提取网络采用DenseNet网络，将所述DenseNet网络的Block4模块的输出作为所提取的深度特征；
距离矩阵输出层对所述深度特征内的距离信息进行计算，将所述深度特征进行Flatting平坦化操作变为特征向量X＝{xn}，0≤n＜N，N为Xn包含的元素个数，基于X计算其每两两元素之间差值的绝对值，基于这些差值构成距离矩阵M＝{mi，j}，0≤i，j＜N，即所述距离矩阵的元素mi，j的值为对应特征向量X中xi与xj两个元素差值的绝对值，mi，j＝|xi-xj|，然后对M进行归一化处理，即计算归一化的mi，j：
Figure FDA0003399755460000021
其中，Max(M)表示M中的最大值；M为距离特征提取模型的输出。
5.根据权利要求1所述的牵引变电所异常检测方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：异常检测网络模型由编解码网络和输出层构成；
所述编解码网络基于U-Net网络构建，包含依次连接的5个编码模块和5个解码模块，每个编码模块包含卷积层、ReLU激活层和最大池化层，每个解码模块包含卷积层、ReLU激活层和个上采样层；
异常检测网络模型的输出层为编解码网络的最后一层经过1×1的卷积计算得到，所述输出层的特征尺度与距离特征提取模型的输入尺度一致；异常检测网络模型的输出为对应输入图像的异常得分图，所述异常得分图中每个元素的值对应输入图像在相同位置处的像素属于异常的分数。
6.根据权利要求1所述的牵引变电所异常检测方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：首先将数据集中的图像输入到距离特征提取模型进行正向推理，得到与输入图像对应的距离特征，然后将所述距离特征输入异常检测网络模型进行模型训练，训练过程中的损失函数Lad计算为：
Figure FDA0003399755460000022
其中，yh，w表示对应输入图像的异常检测网络模型的输出，
Figure FDA0003399755460000023
表示对应相同输入图像的数据集中对应标注的结果，H和W分别表示图像的高和宽，这里H＝512，W＝512；网络模型的训练方法采用Adam优化方法；训练完成后，所述异常检测网络模型具备对图像异常进行检测的检测能力。
7.根据权利要求1所述的牵引变电所异常检测方法，其特征在于，所述步骤S5还包括：在实时处理情况下，提取通过视频监控摄像头采集并保存在存储区的视频图像，作为要进行异常检测的输入图像；在离线处理情况下，将已采集的视频文件分解为多个帧组成的图像序列，按照时间顺序，逐个提取帧图像作为输入图像。
8.根据权利要求1所述的牵引变电所异常检测方法，其特征在于，所述步骤S6还包括：计算输入图像的亮度均值及其与所述步骤S1中得到的所有背景条件聚类中心的距离，将其中的最小距离对应的背景条件聚类中心作为输入图像的聚类中心，计算输入图像的每个像素与所述聚类中心之间的差值，得到标准化后的输入图像；将所述标准化后的输入图像输入所述步骤S2中的距离特征提取模型进行正向推理，得到输入图像的距离特征。
9.根据权利要求1所述的牵引变电所异常检测方法，其特征在于，所述步骤S7还包括：将步骤S6得到的距离特征输入异常检测网络模型进行正向推理，得到输入图像的异常得分图，对所述异常得分图进行二值化处理，即对异常得分图中值大于0.5的像素，将其值置为1，否则，置为0，统计二值化处理后的异常得分图中值为1的像素数量，如果所述值为1的像素数量大于阈值σ，则认为输入图像出现异常，否则，输入图像未出现异常；将二值化处理后的异常得分图中值为1的所有像素的坐标均值作为异常发生的位置，实现异常定位。
10.根据权利要求1所述的牵引变电所异常检测方法，其特征在于，所述步骤S8还包括：将当前输入图像与其对应的异常得分图作为一组数据，并对输入图像进行平移、旋转、缩放、改变亮度等数据增强操作，获得在线训练数据集，将所述在线训练数据集中的图像输入距离特征提取模型进行正向推理，得到输入图像对应的距离特征，然后将所述距离特征输入异常检测网络模型进行模型在线训练，训练时损失函数的计算和训练方法与步骤S4相同。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117054824A (zh) * 2023-10-12 2023-11-14 南方电网科学研究院有限责任公司 基于功率相似度的配电网故障定位方法、装置及相关设备

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109785303A (zh) * 2018-12-28 2019-05-21 上海联影智能医疗科技有限公司 肋骨标记方法、装置、设备以及图像分割模型的训练方法
CN110399916A (zh) * 2019-07-24 2019-11-01 淮阴工学院 一种基于图像增强和Inception网络的皮肤癌图像分类方法
US20200082165A1 (en) * 2016-12-16 2020-03-12 Peking University Shenzhen Graduate School Collaborative deep network model method for pedestrian detection
CN111738342A (zh) * 2020-06-24 2020-10-02 西南交通大学 一种受电弓异物检测方法、存储介质及计算机设备
US20200334829A1 (en) * 2019-04-17 2020-10-22 Siemens Healthcare Gmbh Method and device for automatic motion detection in medical image-series
CN112150428A (zh) * 2020-09-18 2020-12-29 青岛大学 一种基于深度学习的医学图像分割方法
US20200410669A1 (en) * 2019-06-27 2020-12-31 Board Of Regents Of The University Of Nebraska Animal Detection Based on Detection and Association of Parts
CN112766195A (zh) * 2021-01-26 2021-05-07 西南交通大学 一种电气化铁路弓网燃弧视觉检测方法
CN112819705A (zh) * 2021-01-13 2021-05-18 西安交通大学 一种基于网状结构与长距离相关性的真实图像去噪方法
CN111507975B (zh) * 2020-04-23 2022-02-08 西南交通大学 一种牵引变电所户外绝缘子异常检测方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200082165A1 (en) * 2016-12-16 2020-03-12 Peking University Shenzhen Graduate School Collaborative deep network model method for pedestrian detection
CN109785303A (zh) * 2018-12-28 2019-05-21 上海联影智能医疗科技有限公司 肋骨标记方法、装置、设备以及图像分割模型的训练方法
US20200334829A1 (en) * 2019-04-17 2020-10-22 Siemens Healthcare Gmbh Method and device for automatic motion detection in medical image-series
US20200410669A1 (en) * 2019-06-27 2020-12-31 Board Of Regents Of The University Of Nebraska Animal Detection Based on Detection and Association of Parts
CN110399916A (zh) * 2019-07-24 2019-11-01 淮阴工学院 一种基于图像增强和Inception网络的皮肤癌图像分类方法
CN111507975B (zh) * 2020-04-23 2022-02-08 西南交通大学 一种牵引变电所户外绝缘子异常检测方法
CN111738342A (zh) * 2020-06-24 2020-10-02 西南交通大学 一种受电弓异物检测方法、存储介质及计算机设备
CN112150428A (zh) * 2020-09-18 2020-12-29 青岛大学 一种基于深度学习的医学图像分割方法
CN112819705A (zh) * 2021-01-13 2021-05-18 西安交通大学 一种基于网状结构与长距离相关性的真实图像去噪方法
CN112766195A (zh) * 2021-01-26 2021-05-07 西南交通大学 一种电气化铁路弓网燃弧视觉检测方法

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JIANLOU SI等: "Dual Attention Matching Network for Context-Aware Feature Sequence based Person Re-Identification" *
WU HE等: "SV-FVDM: A Synthetic Vision Based Full Velocity Difference Model for Interactive Traffic Simulation" *
YU WENG等: "NAS-Unet: Neural Architecture Search for Medical Image Segmentation" *
YULONG CHEN等: "Automatic Segmentation of Hippocampal Subfields MRI Based on FPN-DenseVoxNet" *
于丽等: "基于密集卷积神经网络的遥感飞机识别" *
余红梅等: "基于视在功率的牵引变交流异常检测方案" *
彭宇晨: "基于生成对抗网络的牵引变电所绝缘子异常检测技术研究" *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117054824A (zh) * 2023-10-12 2023-11-14 南方电网科学研究院有限责任公司 基于功率相似度的配电网故障定位方法、装置及相关设备

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