汪 勤，張洪斌，王長(zhǎng)江

(1.四川電力送變電建設(shè)公司，成都 610051;2.四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都 610065)

引言

隨著電力工業(yè)的不斷發(fā)展，無(wú)人值守變電站將會(huì)成為變電站運(yùn)行的重要趨勢(shì)。

目前，變壓器油位、刀閘和開(kāi)關(guān)位置的判斷和狀態(tài)主要是通過(guò)輔助接點(diǎn)接入直流電源回路來(lái)判斷，但由于腐蝕、磨損、老化等原因，輔助接點(diǎn)切換不到位時(shí)有發(fā)生，導(dǎo)致判斷錯(cuò)誤，為調(diào)度指揮和運(yùn)行提供錯(cuò)誤信息，此時(shí)需人工現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地觀測(cè)［1］。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物和煙火的發(fā)生也只能依靠人工現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際查看來(lái)判斷。一方面耗費(fèi)大量人力、物力和時(shí)間，另一方面勞動(dòng)強(qiáng)度大，人為檢測(cè)不夠全面。為了變電站安全可靠穩(wěn)定運(yùn)行，提高效率，需要安全、準(zhǔn)確、快速、便捷地對(duì)變電站進(jìn)行視頻監(jiān)控智能處理。

本文采用數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，結(jié)合實(shí)際情況，對(duì)變電站內(nèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤、火災(zāi)檢測(cè)、變壓器油位檢測(cè)、斷路器開(kāi)關(guān)和隔離刀閘的位置變化等技術(shù)進(jìn)行研究，可以實(shí)時(shí)獲取變電站內(nèi)上述信息，對(duì)變電站情況進(jìn)行評(píng)估、預(yù)測(cè)和報(bào)警，使電網(wǎng)更為堅(jiān)強(qiáng)和智能。

1 視頻處理結(jié)構(gòu)和流程

通過(guò)工業(yè)攝像機(jī)獲得實(shí)時(shí)視頻圖像信息，運(yùn)用數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)變電站實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，從而快速地對(duì)變電站內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物、火災(zāi)、變壓器油位、斷路器開(kāi)關(guān)及隔離刀閘的位置等信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，并自動(dòng)統(tǒng)計(jì)及記錄相關(guān)數(shù)據(jù)信息。這些重要的信息綜合反映了變電站實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，可根據(jù)信息進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守變電站內(nèi)各種機(jī)械及電氣事故的智能報(bào)警，從而快速有效地進(jìn)行處理。

整個(gè)檢測(cè)設(shè)備由工業(yè)監(jiān)控?cái)z像機(jī)、云臺(tái)控制器、現(xiàn)場(chǎng)計(jì)算機(jī)、電力專用網(wǎng)絡(luò)接口、視頻服務(wù)器和視頻工作計(jì)算機(jī)等組成，設(shè)備組成結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 設(shè)備組成結(jié)構(gòu)圖

視頻監(jiān)測(cè)采用自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)，其工作原理主要利用網(wǎng)絡(luò)將控制指令發(fā)送到云臺(tái)控制器以便控制工業(yè)攝像機(jī)的角度，同時(shí)也利用網(wǎng)絡(luò)將采集到的圖像傳送到監(jiān)控中心的視頻工作計(jì)算機(jī)的處理單元，處理單元將獲得的圖像進(jìn)行初始化，完成初始化后將提取前景和目標(biāo)物，然后將目標(biāo)物進(jìn)行檢測(cè)分析，提取基本參數(shù)和實(shí)時(shí)參數(shù)，同時(shí)對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行跟蹤和智能算法，檢測(cè)出各種異常情況，同時(shí)報(bào)警、記錄和視頻保存，其流程如圖2所示。

圖2 自動(dòng)檢測(cè)流程圖

2 事件檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

本文重點(diǎn)對(duì)基于視頻圖像處理的變電站內(nèi)運(yùn)動(dòng)物、火災(zāi)、變壓器油位、斷路器開(kāi)關(guān)和隔離刀閘位置變化的檢測(cè)報(bào)警等功能進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

2.1 系統(tǒng)初始化

系統(tǒng)初始化是視頻檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)，在進(jìn)行核心處理工作前需要將圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括區(qū)域檢測(cè)線劃定、圖像平滑濾波和增強(qiáng)對(duì)比度等。

設(shè)定的檢測(cè)區(qū)包括非法入侵檢測(cè)區(qū)、煙火檢測(cè)區(qū)、油位檢測(cè)區(qū)、開(kāi)關(guān)及刀閘位置檢測(cè)區(qū)等，參數(shù)設(shè)定如圖3所示。設(shè)定工作區(qū)域是為了減少不必要的處理區(qū)域，提高計(jì)算處理速度，同時(shí)屏蔽環(huán)境變化導(dǎo)致的誤差，提高檢測(cè)精度。

圖像平滑濾波處理將噪聲過(guò)濾，提高信噪比。在攝像機(jī)采集圖像和數(shù)據(jù)傳輸?shù)冗^(guò)程中會(huì)產(chǎn)生各種干擾噪聲，這些噪聲具有隨機(jī)性和獨(dú)立性，影響圖像清晰度。平滑濾波的方法有很多，鄰域平均法算法簡(jiǎn)單，運(yùn)算快，但會(huì)使輪廓變得模糊，中值濾波法算法簡(jiǎn)單方便，但對(duì)點(diǎn)和線細(xì)節(jié)比較多的圖像不適用。考慮到圖像中目標(biāo)物和背景一般都具有不同均值和方差，為使得邊緣信息得以保留，本文研究采用自適應(yīng)的選擇式掩模平滑濾波。

圖3 檢測(cè)參數(shù)設(shè)定界面圖

選擇式掩模平滑濾波選取5×5窗口，在窗口內(nèi)以中心像素f(i，j)為基準(zhǔn)點(diǎn)制作1個(gè)正方形、4個(gè)五邊形和4個(gè)六邊形的屏蔽窗口，如圖4所示。圖4中五角星所組成的圖案為所制作的屏蔽窗口，圓點(diǎn)實(shí)心為原始圖像像素。

圖4 選擇式掩模平滑法九種屏蔽窗口模板

根據(jù)九種屏蔽敞口模板分別計(jì)算各窗口內(nèi)的平均值及方差，然后采用方差最小的屏蔽窗口進(jìn)行平均化，由于含有尖銳邊沿的區(qū)域，方差必定較平緩區(qū)域?yàn)榇?，這樣在完成濾波的同時(shí)，也不破壞區(qū)域邊界的細(xì)節(jié)，可較好的得到圖像邊緣細(xì)節(jié)［2］。

式(1)與式(2)中，N為各掩模對(duì)應(yīng)的像素個(gè)數(shù)，an和kn分別為第n種鄰近區(qū)域的均值和方差。在計(jì)算過(guò)程結(jié)束后，對(duì)kn排序，最小方差所對(duì)應(yīng)的掩模的灰度級(jí)均值an作為f(i，j)的平滑輸出，濾波效果如圖5所示。

2.2 背景及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物的提取

圖5 濾波效果圖

為了更好的檢測(cè)變電站內(nèi)各種異常，必須準(zhǔn)確地從視頻圖像中獲取背景，然后將前景目標(biāo)物從圖像中提取出來(lái)，目前背景提取的方法很多，研究考慮變電站場(chǎng)地實(shí)際的天氣、光線等環(huán)境情況，本文采用動(dòng)態(tài)更新背景算法［3］，以適應(yīng)環(huán)境的變化，才能保證檢測(cè)的精度。

背景幀差圖二值化處理過(guò)程中，閾值的選擇是非常關(guān)鍵的。閾值的自動(dòng)獲取一般有最大類間方差法、迭代式閾值法和雙閾值法等。最大類間方差法的基本思想是確定一個(gè)最佳閾值，使圖像進(jìn)行二值化處理以后，目標(biāo)與背景兩個(gè)像素類間的方差取最大，從而達(dá)到圖像最佳被分割的目的［4］;迭代式閾值法首先選擇一個(gè)近似閾值作為估計(jì)值的初始值，利用此閾值生成新的子圖像，根據(jù)新生成的子圖像來(lái)選取新的閾值，如此連續(xù)不斷地改進(jìn)閾值，此方法的閾值改進(jìn)策略是關(guān)鍵［5］;雙閾值算法體現(xiàn)了灰度相似性和空間接近性，但算法較為復(fù)雜，在一些場(chǎng)合下不適合使用［6］。在研究中，考慮到變電站內(nèi)實(shí)際情況，采用分塊處理，將一幀圖像分割成數(shù)個(gè)小塊，然后求出每一個(gè)小塊的自適應(yīng)閾值并進(jìn)行二值化處理，最后將所有小塊合并成整的圖像，處理效果如圖6所示。

圖6 初始化過(guò)程和提取的前景圖

二值化處理后，圖像中還會(huì)存在噪聲，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波方法來(lái)處理，具有快速性和并行性。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波主要有腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算等，可有效去除孤立點(diǎn)和毛刺、填補(bǔ)內(nèi)部空洞、輪廓及邊緣修護(hù)，使得圖像更清晰。

形態(tài)濾波完成后，由于有目標(biāo)物陰影的存在，采用HSV彩色模型，可較好地消除各種陰影，保證了準(zhǔn)確性［7］。

2.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物的檢測(cè)跟蹤

傳統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤方法有多種，主要有:利用根據(jù)目標(biāo)當(dāng)前特征，對(duì)下一個(gè)狀態(tài)進(jìn)行估測(cè)的方法［8-10］;利用目標(biāo)特征對(duì)相鄰幀中目標(biāo)進(jìn)行匹配的方法［11-12］;利用光流法來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤［13］;利用目標(biāo)中心位置與背景圖像中心位置之間的坐標(biāo)差計(jì)算旋轉(zhuǎn)距離來(lái)跟蹤目標(biāo)［14-15］。其中光流法復(fù)雜、計(jì)算量大，同時(shí)要求圖像的預(yù)處理要好，不適用于變電站場(chǎng)地監(jiān)控;中心位置坐標(biāo)差法方法簡(jiǎn)單，但云臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致背景發(fā)生變化，目標(biāo)移動(dòng)后，云臺(tái)將無(wú)法準(zhǔn)確有效的旋轉(zhuǎn)。

本文研究采用通過(guò)分析前面所得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，提取建立目標(biāo)區(qū)域的面積、周長(zhǎng)、目標(biāo)質(zhì)心坐標(biāo)、均值、均方差、二階中心距等目標(biāo)信息。利用各種目標(biāo)信息對(duì)前后幀的各個(gè)目標(biāo)進(jìn)行特征匹配處理，若滿足合適的目標(biāo)信息，則表示找到匹配目標(biāo)，否則搜索前時(shí)刻的其它目標(biāo)，如果找不到，則作為新目標(biāo)單獨(dú)處理。如果有多個(gè)匹配目標(biāo)，取質(zhì)心距離最近的目標(biāo)作為匹配目標(biāo)。所有目標(biāo)進(jìn)行匹配處理后，用當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)信息建立前一幀圖像的目標(biāo)信息，然后利用下一幀圖像的目標(biāo)信息建立新的目標(biāo)信息，進(jìn)行新的匹配處理，從而可較好地跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，實(shí)際跟蹤效果如圖7所示。

2.4 火災(zāi)特征檢測(cè)

煙霧和火焰具有不規(guī)則性、擴(kuò)散性、強(qiáng)度變化率明顯等特性。對(duì)視頻圖像進(jìn)行前期的預(yù)處理，可得到運(yùn)動(dòng)物體的二值圖像，然后根據(jù)二值圖像的特征，結(jié)合煙霧和火焰的特性可檢測(cè)判斷煙霧及火焰的發(fā)生。

圖7 變電站場(chǎng)地上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤

火焰及煙霧在空氣中具有不規(guī)則的特點(diǎn)，這種不規(guī)則性中隨著空氣流動(dòng)而時(shí)刻變化，要對(duì)具體的煙霧形狀進(jìn)行測(cè)量相對(duì)困難，研究采用圓形度來(lái)表征物體的形狀復(fù)雜度［16］。圓形度采用式(6)進(jìn)行計(jì)算:

(6)式中，L表示物體圖像的周長(zhǎng)，S表示物體圖像的面積，周長(zhǎng)和面積用像素的數(shù)量來(lái)表示。物體的形狀越復(fù)雜，其圓形度越大。

煙霧在空氣中一般是連續(xù)不斷地?cái)U(kuò)散，在連續(xù)圖像內(nèi)提取出來(lái)的可能煙霧區(qū)域面積是不斷增大的，并可計(jì)算出面積增大率，如果連續(xù)的面積增大率大于一個(gè)定值，可作為煙霧存在的判據(jù)，其表達(dá)式如式(7)所示。

其中，St(Ai)和St0(Ai)分別為t和t0時(shí)刻的煙霧區(qū)域面積，Gi為面積增長(zhǎng)率。

如果發(fā)生火焰，其在較短時(shí)間范圍連續(xù)圖像幀中有明顯的強(qiáng)度差異，這稱為火焰的變化率，是一種識(shí)別火焰的重要手段。火焰變化率如式(8)和式(9)所示。當(dāng)火焰變化率很大時(shí)，可認(rèn)為是火焰。

式(8)與式(9)中，I(Pi)表示連續(xù)圖像中第i幀圖像的像素顏色的強(qiáng)度。R、G、B分別表示圖像的紅、綠、藍(lán)三種顏色空間值。由此可見(jiàn)，基于火災(zāi)發(fā)生時(shí)的特征，可較好的實(shí)時(shí)檢測(cè)出火災(zāi)。煙火檢測(cè)效果如圖8所示。

2.5 刀閘、開(kāi)關(guān)位置的識(shí)別

在運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤的基礎(chǔ)上，并運(yùn)用相關(guān)算法，可檢測(cè)到刀閘的位置情況。

圖8 變電站場(chǎng)地上的煙火檢測(cè)

斷路器開(kāi)關(guān)設(shè)備均聯(lián)動(dòng)一個(gè)分、合指示牌，通過(guò)對(duì)分、合指示牌圖像字符識(shí)別可知其位置?；谝曨l圖像的斷路器位置識(shí)別主要涉及位置指示牌定位和模板匹配。斷路器開(kāi)關(guān)機(jī)構(gòu)的顏色為淺駝色，指示牌的顏色一般只有紅色和綠色為底色，形狀為圓形，所以在圖像中利用顏色和形狀可以很好地將開(kāi)關(guān)位置指示牌定位。

開(kāi)關(guān)位置指示牌定位好后，對(duì)指示牌圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換、二值化、平滑處理、字符提取、字符模板匹配，從而識(shí)別出開(kāi)關(guān)位置。在變電站自動(dòng)化系統(tǒng)中斷路器開(kāi)關(guān)位置狀態(tài)只有的分、合兩種狀態(tài)，所以模板匹配字符集中只有“分”和“合”兩個(gè)字符，從而使得這種方法簡(jiǎn)單、高效、準(zhǔn)確，如圖9所示。

圖9 位置原圖及識(shí)別處理結(jié)果

2.6 變壓器油位檢測(cè)

變壓器油位的檢測(cè)主要包括油枕側(cè)面圓形識(shí)別、油液面管識(shí)別和油液面位置檢測(cè)，其方法主要采用改進(jìn)的Hough變換。在檢測(cè)圖像中任意取一點(diǎn)作為油枕側(cè)面圓形的圓心，按照一定的半徑和間隔角度進(jìn)行掃描，統(tǒng)計(jì)掃描圓與檢測(cè)圓相交點(diǎn)的個(gè)數(shù)，記錄交點(diǎn)最多的圓所對(duì)應(yīng)的圓心位置和半徑，然后再以另一點(diǎn)為圓心，以不斷變化的長(zhǎng)度為半徑和一定的角度掃描，記錄該圓與被檢測(cè)圓相交的個(gè)數(shù)，比較所有圓與要檢測(cè)圓交點(diǎn)個(gè)數(shù)的大小，交點(diǎn)最多的那個(gè)圓就是檢測(cè)到的油枕側(cè)面圓［17］。

油液面管一般在經(jīng)過(guò)圓心垂直的直徑上，根據(jù)此特征采用Hough變換檢測(cè)直線的基本原理可有效檢測(cè)出油液面管。在油液面管上根據(jù)邊緣檢測(cè)或者液柱顏色可對(duì)變壓器油液面位置進(jìn)行識(shí)別，檢測(cè)效果如圖10所示。

圖10 變壓器油位檢測(cè)過(guò)程及結(jié)果

3 實(shí)驗(yàn)處理與分析

在實(shí)際應(yīng)用中，分別對(duì)雅安天全220 kV變電站和資陽(yáng)500 kV變電站進(jìn)行了連續(xù)若干小時(shí)的監(jiān)控視頻圖像進(jìn)行測(cè)試，對(duì)攝像機(jī)輸出的實(shí)時(shí)PAL制視頻用天敏SDK2500視頻采集卡以每秒25幀的速度進(jìn)行采集，采用Visual C++6.0編程實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)環(huán)境:PC機(jī)，Intel(R)Core i3，2 GB內(nèi)存。

對(duì)監(jiān)視的目標(biāo)設(shè)定好閾值，軟件就對(duì)監(jiān)控視頻圖像進(jìn)行智能處理，一旦有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物、煙霧、火焰、開(kāi)關(guān)位置和斷路器開(kāi)關(guān)位置變動(dòng)、油位低于設(shè)定閾值，都會(huì)發(fā)出報(bào)警，并保存事件視頻圖像，同時(shí)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物進(jìn)行跟蹤，便于及時(shí)查看和處理。

通過(guò)前面檢測(cè)情況和實(shí)際的情況對(duì)比，可以看出本文的方法對(duì)無(wú)人值守變電站里的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物檢測(cè)跟蹤、煙霧及火焰檢測(cè)、變壓器油位低于閾值、斷路器開(kāi)關(guān)和隔離刀閘的變化的檢測(cè)精度很高，驗(yàn)證了研究的實(shí)用價(jià)值。

4 結(jié)束語(yǔ)

基于視頻圖像處理的無(wú)人值守變電站在線檢測(cè)識(shí)別與報(bào)警是堅(jiān)強(qiáng)電網(wǎng)和智能電網(wǎng)的重要組成部分和關(guān)鍵技術(shù)。本研究結(jié)合變電站實(shí)際運(yùn)行情況，利用變電站內(nèi)的監(jiān)控系統(tǒng)提供的圖像信息，采用計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別與處理技術(shù)，研究無(wú)人值守變電站在線檢測(cè)技術(shù)，為變電站內(nèi)的異常和突發(fā)事件的快速抉擇提供輔助手段?？焖俜奖愕貙?shí)現(xiàn)了無(wú)人值守變電站內(nèi)的異常事件的檢測(cè)、報(bào)警和記錄，可快速為調(diào)度提供指揮抉擇依據(jù)，具有簡(jiǎn)單直觀、費(fèi)用低廉等優(yōu)點(diǎn)。

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