CN116883411B - 一种开关柜智能远程监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种开关柜智能远程监测系统，包括：根据分块比例得到开关柜分块图像；得到开关柜分块图像的重要性；根据重要性得到开关柜分块图像的重要程度；根据重要程度、像素点与异常中心点的距离，得到影响程度；根据影响程度得到像素点的最终影响程度；根据最终影响程度，得到像素点的异常程度；根据异常程度得到标记的开关柜内部的热成像图像，将图像进行传输用于远程监测。本发明通过对开关柜内部的灰度图像进行分析，通过开关柜分块图像中的重要程度得到异常程度，从而根据异常程度对开关柜内部的灰度图像进行增强，使得温度异常区域可以更好的显示。

Description

一种开关柜智能远程监测系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种开关柜智能远程监测系统。

背景技术

现如今随着社会的发展，图像处理已成为机器视觉领域的一个重要分支，在许多应用场合，图像在传输之前必须经过一定的处理，以提高图像利用率并减少存储需求空间。现如今的红外热成像技术被广泛应用于开关柜监测中，在开关柜监测中，开关柜智能远程监测中需要不断的采集监控各时间的图像，直接传输储存热感应图像会占用大量的存储空间，传统的大津阈值分割方法将图像转换为二值图像然后对开关柜状态进行监测存储，但传统的大津阈值分割方法无法精准的分割出异常区域，同时会丢失异常区域细节。因此需要研究一种图像增强方法使得异常区域监测更加准确的监测系统。

发明内容

本发明提供一种开关柜智能远程监测系统，以解决现有的问题。

本发明的一种开关柜智能远程监测系统采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种开关柜智能远程监测系统，该系统包括以下模块：

图像采集模块，采集得到开关柜内部的热成像图像并灰度化得到开关柜内部的灰度图像；

分块图像重要程度计算模块，获取开关柜内部的灰度图像的若干目标区域和若干异常中心点；预设分块比例，根据分块比例和开关柜内部的灰度图像得到若干开关柜分块图像；根据开关柜分块图像和目标区域像素点的数量得到每一个开关柜分块图像的重要性；

根据每一个开关柜分块图像的重要性和每一个开关柜分块图像内像素点的灰度差异，得到每一个开关柜分块图像的重要程度；

像素点异常程度计算模块，根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点所在开关柜分块图像的重要程度、开关柜内部的灰度图像中每一个像素点与每一个异常中心点的距离，得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度；

根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的最终影响程度；

根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的最终影响程度和开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的邻域内像素点的最终影响程度，得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的异常程度；

异常标记传输模块，根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的异常程度得到标记的开关柜内部的热成像图像，将标记的开关柜内部的热成像图像进行传输用于远程监测。

进一步地，所述获取开关柜内部的灰度图像的若干目标区域和若干异常中心点的具体方法如下：

在开关柜内部的灰度图像中划分出若干ROI区域，记为目标区域，将每个目标区域中灰度值最大的像素点作为异常中心点，最终得到若干个异常中心点。

进一步地，所述根据分块比例和开关柜内部的灰度图像得到若干开关柜分块图像，包括的具体步骤如下：

将开关柜内部的灰度图像记为，/>为灰度图像的大小，灰度图像长度为，灰度图像宽度为/>，开关柜内部的灰度图像通过等比例分块得到/>个开关柜分块图像，/>为预设的分块比例。

进一步地，所述根据开关柜分块图像和目标区域像素点的数量得到每一个开关柜分块图像的重要性，包括的具体步骤如下：

将任意一个开关柜分块图像记为目标分块图像，将目标分块图像中包含目标区域像素点的数量与目标分块图像中总像素点数量的比值作为目标分块图像的重要性，最终得到每一个开关柜分块图像的重要性。

进一步地，所述根据每一个开关柜分块图像的重要性和每一个开关柜分块图像内像素点的灰度差异，得到每一个开关柜分块图像的重要程度，包括的具体步骤如下：

式中，为第j个开关柜分块图像的重要性，/>为第j个开关柜分块图像内像素点的灰度均值，/>为第j个开关柜分块图像内像素点的灰度方差，所述第j个开关柜分块图像内像素点的灰度方差记为每一个开关柜分块图像内像素点的灰度差异，/>为第j个开关柜分块图像的重要程度。

进一步地，所述根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点所在开关柜分块图像的重要程度、开关柜内部的灰度图像中每一个像素点与每一个异常中心点的距离，得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度，包括的具体步骤如下：

式中，为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点所在开关柜分块图像的重要程度，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点与第k个异常中心点的欧式距离，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点与第k个异常中心点的灰度值差值，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点受第k个异常中心点影响的影响程度。

进一步地，所述根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的最终影响程度，包括的具体步骤如下：

选取开关柜内部的灰度图像中第i个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度最大值，作为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的最终影响程度。

进一步地，所述根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的最终影响程度和开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的邻域内像素点的最终影响程度，得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的异常程度，包括的具体步骤如下：

式中，为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的最终影响程度，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的最终影响程度，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的灰度权重，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内每一个像素点的最终影响程度与灰度权重乘积的均值，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内像素点总个数，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的异常程度。

进一步地，所述灰度权重的具体获取方法如下：

将开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的灰度值与开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内像素点的总灰度值的比值作为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的灰度权重。

进一步地，所述根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的异常程度得到标记的开关柜内部的热成像图像，包括的具体步骤如下：

将开关柜内部的灰度图像中所有像素点的异常程度先进行线性归一化处理再乘以最大灰度值TT，得到新的开关柜内部的灰度图像，新的开关柜内部的灰度图像中像素点灰度值不为0的区域为温度异常区域，将温度异常区域在开关柜内部的热成像图像中标记并显示。

本发明的技术方案的有益效果是：通过对开关柜内部的灰度图像进行分块并根据开关柜分块图像的灰度异常性得到开关柜分块图像的重要程度，重要程度可以反映分块图像中包含温度异常区域情况，可以更好的判断分块图像受温度异常影响的情况，便于得到准确的温度异常区域，根据开关柜分块图像的重要程度以及对开关柜内部的灰度图像中像素点受异常中心的影响，并通过对邻域像素点进行分析得到图像中像素点的异常程度，从而根据异常程度对开关柜内部的灰度图像进行增强，使得温度异常区域可以更好的显示，便于异常监测。

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，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种开关柜智能远程监测系统的框架图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种开关柜智能远程监测系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种开关柜智能远程监测系统的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种开关柜智能远程监测系统的系统框架图，该系统包括以下模块：

图像采集模块：

需要说明的是，本实施例是基于图像处理的开关柜智能远程监测，首先需要采集需要的图像并进行一定的预处理。

具体的，在开关柜内部安装红外热成像相机采集开关柜内部的热成像图像，对开关柜内部的热成像图像进行灰度化处理，得到开关柜内部的灰度图像，红外热成像相机的视角固定不变，

至此，得到了开关柜内部的灰度图像。

分块图像重要程度计算模块：

需要说明的是，通过开关柜内部的灰度图像得到若干目标区域，由于热成像图像灰度化后，温度越高的像素点灰度值越大，所以将目标区域中像素点的灰度值得到异常中心点，异常中心点可以更好的反映温度异常区域的准确位置，便于后续准确异常区域的检测。

具体的，由于热成像图像中只有部分区域存在电器设备，这些电器设备上可能存在温度异常区域，其他部分区域不存在电器设备，因此其他区域不存在异常温度区域；因此本实施例人为事先在开关柜内部的灰度图像中划分出若干ROI区域，记为目标区域，这些目标区域中可能存在温度异常区域；具体实施时需要根据开关柜内部电器设备的分布情况来人为的具体划定ROI区域，本实施例不进行具体限定。需要说明的是，目标区域是开关柜内部一些电器设备产生温度异常的一个大致范围。

进一步地，热成像图像进行灰度化后温度越高对应到开关柜内部的灰度图像中灰度值越大，将每个目标区域中灰度值最大的像素点作为异常中心点，最终得到若干个异常中心点。

需要说明的是，为了得到开关柜内部准确的温度异常区域，本实施例通过将开关柜内部的灰度图像进行分块，因为目标区域为主要异常发生的区域，因此包含目标区域的分块为存在异常的分块，所以根据分块内包含的目标区域像素点的占比，其占比越大则该分块内异常像素点就越多，则该像素块的重要性就越高，因此根据分块内包含的目标区域像素点与分块内总像素点的比值，表示各分块的重要性。

具体的，将开关柜内部的灰度图像记为，/>为图像的大小，本实施例中以图像大小为/>进行说明，即图像长度/>，图像宽度/>，单位为像素，开关柜内部的灰度图像通过等比例分块得到/>个开关柜分块图像，/>为预设的分块比例，本实施例中以分块比例/>进行叙述。需要说明的是，当分块比例不能使得开关柜内部的灰度图像等比例分块时，即对开关柜内部的灰度图像中的元素进行分块操作时，可能会超出开关柜内部的灰度图像的边界，此时本实施例利用二次线性插值的方法将开关柜内部的灰度图像超出边界的部分进行插值填充数据。

进一步地，将任意一个开关柜分块图像记为目标分块图像，将目标分块图像中包含目标区域像素点的数量与目标分块图像中总像素点数量的比值作为目标分块图像的重要性，最终得到每一个开关柜分块图像的重要性，分块内包含的目标区域像素点的占比越大则该分块内异常像素点就越多。

需要说明的是，通过对热成像图像分析，热成像图像灰度化后，因为异常程度越高的分块图像中像素点的灰度值越相近，所以像素点的灰度方差越小分块内像素点近似程度越高。但是存在无异常且温度低的区域，所以需要通过灰度判断进行细化。因为目标区域热成像图像灰度化后，目标区域为高温区域，温度越高的像素点灰度值越大，所以根据分块内灰度均值越大则该分块内存在异常的可能性就越高，计算得到分块内像素灰度均值，根据分块内像素灰度均值和方差的比值，得到该分块的灰度异常性，再通过各分块的重要性得到各个像素点重要程度。

具体的，根据每一个开关柜分块图像的重要性和每一个开关柜分块图像内像素点的灰度差异，得到每一个开关柜分块图像的重要程度，具体如下：

式中，为第j个开关柜分块图像的重要性，/>为第j个开关柜分块图像内像素点的灰度均值，均值越大则该分块内存在温度异常的可能性就越高，/>为第j个开关柜分块图像内像素点的灰度方差，/>为第j个开关柜分块图像的重要程度，/>表示第j个开关柜分块图像的灰度异常性。

至此，得到了每一个开关柜分块图像的重要程度。

像素点异常程度计算模块：

需要说明的是，上述模块通过对热成像图像出现异常的灰度特征和目标区域影响块内像素的占比得到了各分块的重要程度，因为重要程度是通过图像分块的块内整体信息得到，所以分块内的各像素点可能会存在较大差异，因为需要将不存在异常的像素点与异常的像素点区分，且保留异常区域细节，因此根据分块的重要程度对块内各像素点进行分析。

需要说明的是，通过对目标区域进行分析，在热成像图像灰度化后，温度越高的像素点灰度值越大，所以将目标区域中灰度值最大的像素点设为异常中心点。距离异常中心点越近的像素点则与异常中心点的关联性越强，则存在异常的可能性越大，但存在部分与异常中心点的间距小且不存在异常的像素点，因此需要根据像素点与中心点的差值，得到像素点受到异常中心点影响的异常影响度，其值越小则像素点受到异常中心点影响的程度越大，以此判断像素点受到异常中心点影响的影响程度，因为灰度图像中存在多个目标区域，因此距离像素点最近的目标区域的异常中心点才更具有对该像素点的影响趋势，且距离越近影响程度越大。

具体的，根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点所在开关柜分块图像的重要程度、开关柜内部的灰度图像中每一个像素点与每一个异常中心点的距离，得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度，具体如下：

式中，为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点所在开关柜分块图像的重要程度，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点与第k个异常中心点的欧式距离，距离越小则该像素点与异常中心点的关联程度越高，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点与第k个异常中心点的灰度值差值，差值越小则该像素点异常可能性越高，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点受第k个异常中心点影响的影响程度，影响程度越大则越可能属于温度异常区域的像素点。

进一步地，根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的最终影响程度，具体如下：

选取开关柜内部的灰度图像中第i个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度最大值，作为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的最终影响程度。

需要说明的是，上述仅围绕单个像素点的进行分析的，而图像中可能会存在噪声等干扰源噪声点，导致上述分析可能不准确。受到目标区域影响但不存在异常的像素点的灰度值和最终影响程度的变化速率较慢，变化程度较为平滑，而在目标区域中，受到温度异常区域影响的像素点其灰度值和最终影响程度的变化速率较快，所以通过像素点与该像素点领域内像素点的灰度权重与最终影响程度的方差来得到该像素点的异常程度。

具体的，根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的最终影响程度和开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的邻域内像素点的最终影响程度，得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的异常程度，具体如下：

式中，为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的最终影响程度，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的最终影响程度，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的灰度权重，所述/>具体获取方法如下：将开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的灰度值与开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内像素点的总灰度值的比值作为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的灰度权重，记为/>；/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内每一个像素点的最终影响程度与灰度权重乘积的均值，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内像素点总个数，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的异常程度。异常程度越大则越可能属于温度异常区域的像素点，且更加准确。

异常标记传输模块：

具体的，将开关柜内部的灰度图像中所有像素点的异常程度先进行线性归一化处理再乘以最大灰度值TT，本实施例中TT=255，得到新的开关柜内部的灰度图像，新的开关柜内部的灰度图像中像素点灰度值不为0的区域为温度异常区域，将温度异常区域在开关柜内部的热成像图像中对应位置进行标记高亮显示得到标记的开关柜内部的热成像图像，最终将标记的开关柜内部的热成像图像进行传输，便于远程监测。

至此，本实施例完成。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种开关柜智能远程监测系统，其特征在于，该系统包括以下模块：

图像采集模块，采集得到开关柜内部的热成像图像并灰度化得到开关柜内部的灰度图像；

分块图像重要程度计算模块，获取开关柜内部的灰度图像的若干目标区域和若干异常中心点；预设分块比例，根据分块比例和开关柜内部的灰度图像得到若干开关柜分块图像；根据开关柜分块图像和目标区域像素点的数量得到每一个开关柜分块图像的重要性；

根据每一个开关柜分块图像的重要性和每一个开关柜分块图像内像素点的灰度差异，得到每一个开关柜分块图像的重要程度；

像素点异常程度计算模块，根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点所在开关柜分块图像的重要程度、开关柜内部的灰度图像中每一个像素点与每一个异常中心点的距离，得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度；

根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的最终影响程度；

根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的最终影响程度和开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的邻域内像素点的最终影响程度，得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的异常程度；

异常标记传输模块，根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的异常程度得到标记的开关柜内部的热成像图像，将标记的开关柜内部的热成像图像进行传输用于远程监测；

所述根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点所在开关柜分块图像的重要程度、开关柜内部的灰度图像中每一个像素点与每一个异常中心点的距离，得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度，包括的具体步骤如下：

式中，为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点所在开关柜分块图像的重要程度，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点与第k个异常中心点的欧式距离，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点与第k个异常中心点的灰度值差值，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点受第k个异常中心点影响的影响程度；

所述根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的最终影响程度和开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的邻域内像素点的最终影响程度，得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的异常程度，包括的具体步骤如下：

式中，为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的最终影响程度，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的最终影响程度，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的灰度权重，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内每一个像素点的最终影响程度与灰度权重乘积的均值，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内像素点总个数，/>为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的异常程度。

2.根据权利要求1所述一种开关柜智能远程监测系统，其特征在于，所述获取开关柜内部的灰度图像的若干目标区域和若干异常中心点的具体方法如下：

在开关柜内部的灰度图像中划分出若干ROI区域，记为目标区域，将每个目标区域中灰度值最大的像素点作为异常中心点，最终得到若干个异常中心点。

3.根据权利要求1所述一种开关柜智能远程监测系统，其特征在于，所述根据分块比例和开关柜内部的灰度图像得到若干开关柜分块图像，包括的具体步骤如下：

将开关柜内部的灰度图像记为，/>为灰度图像的大小，灰度图像长度为/>，灰度图像宽度为/>，开关柜内部的灰度图像通过等比例分块得到/>个开关柜分块图像，/>为预设的分块比例。

4.根据权利要求1所述一种开关柜智能远程监测系统，其特征在于，所述根据开关柜分块图像和目标区域像素点的数量得到每一个开关柜分块图像的重要性，包括的具体步骤如下：

将任意一个开关柜分块图像记为目标分块图像，将目标分块图像中包含目标区域像素点的数量与目标分块图像中总像素点数量的比值作为目标分块图像的重要性，最终得到每一个开关柜分块图像的重要性。

5.根据权利要求1所述一种开关柜智能远程监测系统，其特征在于，所述根据每一个开关柜分块图像的重要性和每一个开关柜分块图像内像素点的灰度差异，得到每一个开关柜分块图像的重要程度，包括的具体步骤如下：

式中，为第j个开关柜分块图像的重要性，/>为第j个开关柜分块图像内像素点的灰度均值，/>为第j个开关柜分块图像内像素点的灰度方差，所述第j个开关柜分块图像内像素点的灰度方差记为每一个开关柜分块图像内像素点的灰度差异，/>为第j个开关柜分块图像的重要程度。

6.根据权利要求1所述一种开关柜智能远程监测系统，其特征在于，所述根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度得到开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的最终影响程度，包括的具体步骤如下：

选取开关柜内部的灰度图像中第i个像素点受每一个异常中心点影响的影响程度最大值，作为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的最终影响程度。

7.根据权利要求1所述一种开关柜智能远程监测系统，其特征在于，所述灰度权重的具体获取方法如下：

将开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的灰度值与开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内像素点的总灰度值的比值作为开关柜内部的灰度图像中第i个像素点的8邻域内第v个像素点的灰度权重。

8.根据权利要求1所述一种开关柜智能远程监测系统，其特征在于，所述根据开关柜内部的灰度图像中每一个像素点的异常程度得到标记的开关柜内部的热成像图像，包括的具体步骤如下：

将开关柜内部的灰度图像中所有像素点的异常程度先进行线性归一化处理再乘以最大灰度值TT，得到新的开关柜内部的灰度图像，新的开关柜内部的灰度图像中像素点灰度值不为0的区域为温度异常区域，将温度异常区域在开关柜内部的热成像图像中标记并显示。