姚楠，余勁

（1.江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院，江蘇南京210037；2.南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇南京210037）

0 引言

電力視頻監(jiān)控系統(tǒng)的引入為電力生產(chǎn)、管理、調(diào)度、巡檢、應(yīng)急等業(yè)務(wù)提供了可視化技術(shù)支撐，全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)控方式提高了對(duì)電網(wǎng)輸電線路維護(hù)管理的效率.隨著智能化變電站技術(shù)的發(fā)展及無人值守變電站的建設(shè)，對(duì)變電站視頻監(jiān)控的可靠性、可用性、穩(wěn)定性等要求不斷提高，以滿足各業(yè)務(wù)部分對(duì)視頻監(jiān)控的應(yīng)用要求.監(jiān)控設(shè)備發(fā)生故障將直接導(dǎo)致重要視頻數(shù)據(jù)丟失、輸出圖像失真或抖動(dòng)等問題，嚴(yán)重影響電力視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可靠性.

目前，監(jiān)控系統(tǒng)故障檢測(cè)有人工巡檢和第三方硬件介入檢測(cè)兩種方法［1］.人工巡檢費(fèi)時(shí)費(fèi)力，效率低下，發(fā)現(xiàn)故障的時(shí)效性較差，且人力成本正在不斷提升.第三方硬件介入檢測(cè)需要部署新的設(shè)備，雖然能夠?qū)崟r(shí)有效地指出故障地點(diǎn)，但是很難精確定位監(jiān)控設(shè)備的故障類型，而且其自身也是額外的故障點(diǎn)，反倒加大了系統(tǒng)維護(hù)的壓力.為此，本文中提出了利用視頻圖像處理和分析實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)的方法.但是隨著攝像頭數(shù)量日益增多、圖像分辨率不斷提高，主站服務(wù)器進(jìn)行圖像處理時(shí)將面對(duì)海量的的數(shù)據(jù)，這需要配置極高的電腦設(shè)備，而且長(zhǎng)期占用系統(tǒng)資源，甚至影響正常電力調(diào)度［2］.

電力視頻監(jiān)控是一種動(dòng)態(tài)過程，面對(duì)的是海量圖像數(shù)據(jù)智能分析，基礎(chǔ)設(shè)備多，網(wǎng)絡(luò)利用率高，需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力，十分適合采用云計(jì)算方法，從而實(shí)現(xiàn)資源共享、實(shí)時(shí)訪問和存儲(chǔ)［3－5］.本文中在研究云計(jì)算方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，利用分布式計(jì)算機(jī)群，構(gòu)建了私有云平臺(tái)，對(duì)海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程定位視頻故障原因和狀態(tài)智能檢測(cè)，為云用戶提供實(shí)時(shí)可靠的服務(wù).

1 遠(yuǎn)程視頻故障及狀態(tài)智能檢測(cè)技術(shù)

遠(yuǎn)程視頻故障檢測(cè)技術(shù)是利用監(jiān)控系統(tǒng)自身采集到的圖像進(jìn)行處理和分析，將故障狀態(tài)進(jìn)行分類，包括圖像丟失、圖像失真、云臺(tái)損壞不可靠、鏡頭抖動(dòng)等，能夠有效解決由于各前端設(shè)備在不同時(shí)期、采用不同廠家設(shè)備、不同編碼格式等造成的視頻設(shè)備差異化的問題.

常見的數(shù)字圖像處理和分析方法包括：灰度直方圖、小波變換、塊運(yùn)動(dòng)估計(jì)、Houng變換、傅里葉變換等［6］.為減少計(jì)算量和提高檢測(cè)速度，應(yīng)選擇相應(yīng)的處理方法.對(duì)電力視頻監(jiān)控系統(tǒng)常見故障的特征進(jìn)行分析可知：

1）圖像丟失：表現(xiàn)為視頻輸出為全黑或全藍(lán)，其灰度直方圖數(shù)值為常數(shù).

2）圖像失真：表現(xiàn)為圖像存在雜色或扭曲變形.與正常圖像同時(shí)進(jìn)行傅里葉變換后對(duì)比，其幅度相位均產(chǎn)生變化.

3）云臺(tái)損壞不可靠：云臺(tái)無法控制，只能對(duì)某一恒定位置進(jìn)行監(jiān)控，圖像輸出不隨控制信號(hào)變化.

4）鏡頭抖動(dòng)：表現(xiàn)為圖像整體存在周期性的小幅抖動(dòng).根據(jù)位移定理，只要目標(biāo)本身的特征信息沒有變化，經(jīng)傅里葉變換后的幅值雖然不變，但其相位將產(chǎn)生變化［7］.

因此可以采用灰度直方圖法和傅里葉變換方法相互補(bǔ)充，對(duì)獲得的視頻圖像進(jìn)行處理.其流程如圖1所示.

圖1 視頻故障檢測(cè)流程圖

計(jì)算步驟如下：首先讀取視頻圖像數(shù)據(jù)，利用平均值法計(jì)算彩色圖像的灰度值，計(jì)算公式如下：

由此獲得該圖像的灰度直方圖數(shù)據(jù)：

判斷F（x）或F（y）是否為常數(shù)，如果對(duì)于整幅視頻圖像存在F（xi＋1）－F（xi）＝0或F（yj＋1）－F（yj）＝0，則可以判定發(fā)生監(jiān)控故障，其類型為圖像丟失；如果灰度直方圖表現(xiàn)為不規(guī)則曲線，則繼續(xù)進(jìn)行傅里葉變換分析.設(shè)標(biāo)準(zhǔn)圖像為F（x，y），對(duì)應(yīng)于傅里葉頻域表達(dá)式為H（u，v），讀取的視頻圖像為F′（x，y）＝kF（x－x0，y－y0），其中k為失真因子，x0和y0為位移因子，互不相關(guān)，共同表征了與標(biāo)準(zhǔn)圖像的差異性.當(dāng)k為1，x0和y0均為0時(shí)，F(xiàn)′（x，y）＝F（x，y），即正常監(jiān)控情況.對(duì)F′（x，y）進(jìn)行傅里葉變換得到：

對(duì)比H′（u，v）與H（u，v）兩個(gè)傅里葉變換頻域表達(dá)式，如果幅值與相位均產(chǎn)生變化，即可判定為視頻監(jiān)控故障，類型是圖像失真；如果僅存在相位變化，幅度一定，即k值為1，可判定為視頻監(jiān)控故障，類型是圖像抖動(dòng)；如果幅度和相位均不變，攝像頭可能正常工作，但仍需考慮是否存在云臺(tái)損壞不可靠的問題，因此由服務(wù)器發(fā)送云臺(tái)運(yùn)動(dòng)控制指令，使視場(chǎng)產(chǎn)生變化，此時(shí)F′（x，y）發(fā)生本質(zhì)改變，再次采集數(shù)字圖像F″（x，y）進(jìn)行傅里葉變換得到H″（u，v），并與H′（u，v）對(duì)比，只要幅度或相位產(chǎn)生變化，即表示云臺(tái)工作，視頻監(jiān)控系統(tǒng)正常，如果幅度相位仍未變化，則F″（x，y）＝F′（x，y），說明云臺(tái)故障.此處H″（u，v）不與標(biāo)準(zhǔn)圖像H（u，v）對(duì)比的原因是：當(dāng)云臺(tái)發(fā)生損壞時(shí)，所有圖像并不一定是在與標(biāo)準(zhǔn)圖像處于同一視場(chǎng)角的情況下采集到的，其傅里葉變換函數(shù)也不同，因此可能發(fā)生誤判，只有對(duì)比發(fā)出云臺(tái)運(yùn)動(dòng)控制指令前后的兩張圖片才能準(zhǔn)確鑒定是否存在故障.

經(jīng)過智能分析，可以實(shí)時(shí)獲得監(jiān)控系統(tǒng)的狀態(tài)并保存在服務(wù)器中供用戶查閱.對(duì)于發(fā)生視頻故障的監(jiān)控單元，將其位置信息以及故障原因以報(bào)警方式發(fā)送至管理員以便維修.

2 基于電力視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的云平臺(tái)架構(gòu)

現(xiàn)有省級(jí)電力監(jiān)控系統(tǒng)的架構(gòu)一般分為三層：

1）為省電網(wǎng)公司提供監(jiān)控、管理、調(diào)度服務(wù)的省級(jí)主站系統(tǒng).

2）為地區(qū)供電局提供相關(guān)管理服務(wù)的地區(qū)級(jí)主站系統(tǒng).

3）為主站提供實(shí)時(shí)圖像信息的變電站站端系統(tǒng).

電網(wǎng)管理人員不需要離開工作站，即可利用轄區(qū)變電站視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行電力調(diào)度和巡檢［8］.但是目前視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)以本地應(yīng)用為主，均采用不能互相聯(lián)通的獨(dú)立組網(wǎng)方式，在大量占用網(wǎng)絡(luò)資源的情況下形成了許多獨(dú)立的“信息孤島”，并且存在組網(wǎng)結(jié)構(gòu)多樣、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一和管理混亂等問題，導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)維難度大，缺乏從全網(wǎng)層面支撐設(shè)備可靠運(yùn)行的技術(shù)手段.一旦發(fā)生視頻監(jiān)控故障，無法及時(shí)共享信息，影響正常電力調(diào)度.各分系統(tǒng)都需要監(jiān)控巡檢人員，沒有實(shí)現(xiàn)真正意義上的無人值守.本文中利用云計(jì)算技術(shù)，充分整合省、區(qū)、變電站的設(shè)備資源，為上述系統(tǒng)提供了統(tǒng)一的視頻分析平臺(tái)服務(wù)，自動(dòng)24h在線檢測(cè)各監(jiān)控設(shè)備的工作狀態(tài).一旦檢測(cè)到視頻監(jiān)控故障，自動(dòng)判斷故障類型通知管理員，并將結(jié)果存儲(chǔ)至云服務(wù)器供用戶查詢.維護(hù)人員在已知故障類型和地點(diǎn)的情況下，做到有的放矢，提高了維修速度，保證了設(shè)備的利用率和可靠性.

電力視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的云計(jì)算主要思路是利用基礎(chǔ)資源獲得虛擬化的資源池，由主服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)一的資源分配和調(diào)度管理.為用戶由下至上提供3種服務(wù)：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）和監(jiān)控軟件即服務(wù)（VSaaS）.以此為基礎(chǔ)，將云平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)劃分為4層，如圖2所示.

最底層是采集層，用于監(jiān)控視頻圖像的采集和初步處理.利用標(biāo)準(zhǔn)化管理體系克服硬件設(shè)備品牌質(zhì)量不同的問題，將不同格式的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn).第二層是傳輸層，用于視頻圖像數(shù)據(jù)的匯集、交換與傳輸，需要強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)資源.第三層是支撐層，它將物理資源抽象化為虛擬資源，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)資源管理、信息分類、視頻數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)和智能分析等功能，能夠?qū)ν馓峁┗A(chǔ)設(shè)施即服務(wù)IaaS和平臺(tái)即服務(wù)PaaS，使底層硬件資源能夠被訪問和管理.第四層是應(yīng)用層，針對(duì)電力系統(tǒng)中的不同業(yè)務(wù)，提供相對(duì)應(yīng)的服務(wù)，即視頻監(jiān)控即服務(wù)VSaaS.它是一個(gè)能夠滿足用戶需求的完整子系統(tǒng).

圖2 基于電力視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的云平臺(tái)架構(gòu)

利用該云平臺(tái)架構(gòu)，能夠有效地最大化資源利用率，將大運(yùn)算量的視頻故障及狀態(tài)智能分析融入云計(jì)算方法：電力用戶使用視頻監(jiān)控信息時(shí)，并不需要在自己的電腦里安裝一套視頻處理分析軟件，只要具備信息管控權(quán)限，系統(tǒng)就會(huì)依據(jù)已有協(xié)議和服務(wù)清單，通過電力數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)獲取相應(yīng)的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，采用云計(jì)算方法對(duì)其進(jìn)行處理、分析和存儲(chǔ)，僅將最終結(jié)果提交給用戶.這個(gè)過程中，用戶無需直接面對(duì)原始資源，不需要高性能的電腦設(shè)備，使用Web接口方式就能獲得實(shí)時(shí)、統(tǒng)一的監(jiān)控信息.

云計(jì)算平臺(tái)消除了硬件設(shè)備帶來的差異，為電力系統(tǒng)提供了易于擴(kuò)展管理、高性能、安全可靠的應(yīng)用保障，降低了基礎(chǔ)設(shè)施部署、運(yùn)行和維護(hù)的成本［9］.

3 私有云平臺(tái)的構(gòu)建

電力視頻監(jiān)控系統(tǒng)是國(guó)家電力調(diào)度的重要手段，影響我國(guó)電力系統(tǒng)乃至各行業(yè)的經(jīng)濟(jì)脈搏，其數(shù)據(jù)安全性、系統(tǒng)可靠性非常重要.從云計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)來看，雖然公有云受到廣泛關(guān)注，但是發(fā)展速度卻明顯沒有私有云快，究其原因，主要是其數(shù)據(jù)安全性和服務(wù)質(zhì)量都存在問題［10－11］.私有云系統(tǒng)可以由企業(yè)或行業(yè)自行建立，部署在企業(yè)內(nèi)部，由單位IT部門監(jiān)管，因此具有良好的可控性.本文中設(shè)計(jì)的云平臺(tái)也采用私有云方式運(yùn)作，構(gòu)建的云平臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖3所示.

圖3 電力視頻監(jiān)控系統(tǒng)私有云平臺(tái)結(jié)構(gòu)

其中，核心控制器位于云計(jì)算的最頂層，主要負(fù)責(zé)：對(duì)云平臺(tái)的資源均衡化管理、實(shí)時(shí)監(jiān)控和統(tǒng)計(jì)；對(duì)具有權(quán)限的用戶所提交的任務(wù)進(jìn)行響應(yīng)和調(diào)度；管理云存儲(chǔ)服務(wù)器、定時(shí)備份系統(tǒng)重要數(shù)據(jù).云服務(wù)器采用高可靠、可擴(kuò)展、易維護(hù)的計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備，部署在省級(jí)電力單位，安裝LINUX系統(tǒng)，采用基于集群的開源Hadoop軟件框架，使用Map－Reduce的編程模型.

集群控制器受云控制器的管理，在結(jié)構(gòu)和功能上均實(shí)現(xiàn)位于區(qū)、市的分布式部署，同時(shí)作為Hadoop的主節(jié)點(diǎn)管理集群中的所有從節(jié)點(diǎn).節(jié)點(diǎn)控制器直接利用已有的電力視頻監(jiān)控站端系統(tǒng)，包括管理服務(wù)器、流媒體服務(wù)器、存儲(chǔ)單元和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等，不僅真實(shí)運(yùn)行視頻監(jiān)控設(shè)備，還作為云計(jì)算中虛擬資源的重要組成部分.

以視頻監(jiān)控狀態(tài)查詢服務(wù)為例，云平臺(tái)的工作步驟如下：

1）用戶向云服務(wù)器發(fā)出請(qǐng)求，定制服務(wù)類型和參數(shù).

2）云平臺(tái)啟動(dòng)相應(yīng)位置和數(shù)量的監(jiān)控設(shè)備.

3）監(jiān)控設(shè)備將采集到的數(shù)字圖像信息傳遞到支撐層，云服務(wù)器根據(jù)現(xiàn)有資源分配情況，進(jìn)行任務(wù)分割和調(diào)度，通過分發(fā)線程發(fā)給各個(gè)虛擬機(jī)，即集群的所有從節(jié)點(diǎn).

4）每個(gè)從節(jié)點(diǎn)依據(jù)計(jì)算公式單獨(dú)對(duì)分配到的視頻任務(wù)進(jìn)行處理.

5）將計(jì)算后的結(jié)果由接收線程進(jìn)行匯總和合并，發(fā)送給當(dāng)前用戶，同時(shí)存儲(chǔ)在服務(wù)器中.

當(dāng)服務(wù)請(qǐng)求數(shù)量少、系統(tǒng)資源利用率低時(shí)，云服務(wù)器還能自動(dòng)進(jìn)行巡檢，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每個(gè)監(jiān)控單元的狀態(tài)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)視頻監(jiān)控故障時(shí)及時(shí)警報(bào)并存儲(chǔ)檢測(cè)歷史記錄，有效提高系統(tǒng)運(yùn)維效率.同時(shí)，電力系統(tǒng)的管理人員經(jīng)過簡(jiǎn)單學(xué)習(xí)，就能編寫能在云平臺(tái)上執(zhí)行的程序，滿足各自不同的需求.整個(gè)云計(jì)算平臺(tái)可以容納1 000 000個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，并且能夠按需要進(jìn)行增容擴(kuò)大，適應(yīng)整個(gè)電力視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展需要.

4 總結(jié)

本文中提出了基于云計(jì)算方法的電力視頻故障及狀態(tài)智能檢測(cè)的新技術(shù)架構(gòu)，根據(jù)電力視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的設(shè)備數(shù)量龐大、地域性廣等特點(diǎn)，有效利用現(xiàn)有硬件設(shè)備資源實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)的視頻設(shè)備故障診斷及狀態(tài)查詢，支持多路視頻并發(fā)和自動(dòng)化周期性巡檢.未來，云平臺(tái)將不局限于視頻故障分析和狀態(tài)監(jiān)測(cè)，能夠擴(kuò)大到調(diào)度優(yōu)化、經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)和運(yùn)行安全等各方面，為電網(wǎng)運(yùn)維管理提供可靠的保障.

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