CN105371957A - 变电站设备红外温度配准定位***及方法 - Google Patents

变电站设备红外温度配准定位***及方法 Download PDF

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CN105371957A CN201510695775.XA CN201510695775A CN105371957A CN 105371957 A CN105371957 A CN 105371957A CN 201510695775 A CN201510695775 A CN 201510695775A CN 105371957 A CN105371957 A CN 105371957A
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李永生
杜嘉寅
郑雷
李钦柱
李琮
孙英涛
李永宁
罗林根
盛戈皞
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Shanghai Jiaotong University
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Jinan Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
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Shanghai Jiaotong University
State Grid Corp of China SGCC
Jinan Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种变电站设备红外温度配准定位***，其包括：红外摄像机，可见光摄像机，视频服务器，数据处理分析单元，其接收红外摄像机和可见光摄像机采集的变电站设备的红外热像图和可见光图像，并对同一目标场景的红外热像图和可见光图像进行配准，以对同一目标场景的红外热像图和可见光图像的各测定点进行匹配；所述数据处理分析单元建立径向基神经网络，并通过径向基神经网络预测得到红外热像图上的各测定点的温度预测值，并将该温度预测值对应到与红外热像图上的各测定点匹配的可见光图像的各测定点上。本发明还公开了一种变电站设备红外温度配准定位方法。

Description

变电站设备红外温度配准定位***及方法
技术领域
本发明涉及一种对变电站设备进行温度预测的***及方法，尤其涉及一种通过对红外热像图和可见光图像进行配准定位实现对变电站设备的温度预测的***及方法。
背景技术
电力工业中的许多设备都在高电压、大电流状态下运行，与热度有着极其密切的联系。在众多停电事故中，因设备局部过热引起的停电检修时有发生。因此，及时发现设备发热缺陷，将发热缺陷消除在初始状态，是保证设备安全运行、减少事故发生、避免被迫停电的关键。红外检测的基本原理就是通过探测物体的红外辐射信号，获得物体的热状态特征，并根据这种热状态特征及相应的判断依据判断出物体的状态。由于红外检测技术具有远距离、不接触、实时、快速等特点，因而对实现电力设备的在线监测和故障诊断具有重要的意义。变电站电力设备主要采用红外热成像和红外点温测量两种红外检测技术，从而实现对全变电站主要电力设备的运行性能和发热情况的全面监测。
红外热成像技术虽然有上述的诸多优点，但是与普通图像相比，红外热像图受到工作原理、外界环境及自身器件等因素的影响，视觉效果不够清晰、目标设备与背景对比度差，对后续的故障分析处理造成诸多不便。另外，红外监测设备市场几乎被国外大型公司占据，由于行业垄断、技术封锁等原因，电力公司只能被动的购买、使用设备自带的分析软件，无法较好的满足个性化要求，严重制约了变电站中电力设备故障诊断水平的提高，不利于智能电网的安全稳定运行。
发明内容
本发明的目的在于提供一种变电站设备红外温度配准定位***，其能够预测得到变电站设备的红外热像图上各测定点的温度预测值，实现变电站设备的红外热像图和可见光图像上各测定点的匹配及信息共享，该信息包括对所述各测定点的温度预测值。
本发明的另一目的在于提供一种变电站设备红外温度配准定位方法，该方法同样具有上述功能。
为了实现上述目的，本发明提出了一种变电站设备红外温度配准定位***，其包括：
红外摄像机，其采集目标场景的红外热像图；
可见光摄像机，其采集目标场景的可见光图像；
视频服务器，其与红外摄像机和可见光摄像机通过视频线分别连接；
数据处理分析单元，该数据处理分析单元通常为计算机，其与所述视频服务器连接，其接收红外摄像机和可见光摄像机采集的变电站设备的红外热像图和可见光图像，并对同一目标场景的红外热像图和可见光图像进行配准，以对同一目标场景的红外热像图和可见光图像的各测定点进行匹配；所述数据处理分析单元建立径向基神经网络，并通过径向基神经网络预测得到红外热像图上的各测定点的温度预测值，并将该温度预测值对应到与红外热像图上的各测定点匹配的可见光图像的各测定点上。
本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***，基于对同一目标场景的红外热像图和可见光图像的配准，实现变电站设备的红外热像图和可见光图像上各测定点的匹配，同时通过径向基神经网络将所述红外热像图的测定点的像素与温度进行拟合得到红外热像图上的各测定点的温度预测值，并将该温度预测值对应到与红外热像图上的各测定点匹配的可见光图像的各测定点上。所述配准就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程；常用的方法有基于灰度信息法、变换域法以及基于特征法等，其技术较为成熟，是本领域技术人员公知的技术，本发明不再做详细介绍。所述拟合的方法是，首先对所述径向基神经网络进行温度预测训练，然后用经温度预测训练的径向基神经网络作为拟合模型，以红外热像图的测定点的像素和温度分别作为所述拟合模型的输入和输出实现拟合。所述温度预测训练的方法是，以若干像素值为输入样本，以所述若干像素值对应的温度条温度值作为所述输入样本相应的输出，对所述径向基神经网络进行温度预测训练，求解径向基神经网络的参数。
具体应用上，本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***可以通过设置人机交互界面，实现红外热像图和可见光图像双通道监测：可通过点选红外热像图或可见光图像上的任一测定点，获取该测定点的温度预测值、坐标等信息。
本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***能对变电站设备进行全方位的红外温度监测和配准定位，通过直接查阅可见光图像，获取各测定点的温度预测值、坐标等信息，因此可降低由于红外热像图模糊而引起的热异常位置定位难度，缩小定位准确度误差，简化了变电站红外温度监控中的后续故障分析处理难度，从而提高了变电站的智能化水平。
进一步地，在本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***中，所述红外摄像机还与数据处理分析单元通过网线直接连接，以使数据处理分析单元向红外摄像机传输控制参数，从而控制红外摄像机进行聚焦、光圈放电、设置区域等操作。
进一步地，在本发明所述或上述的变电站设备红外温度配准定位***还包括可转动的云台，所述红外摄像机和可见光摄像机设置在所述云台上，所述云台与视频服务器连接，以接收视频服务器的控制信号，从而使得可以通过视频服务器控制云台的转动。
进一步地，在本发明所述或上述的变电站设备红外温度配准定位***还包括电池组和与电池组连接的逆变器，所述逆变器与红外摄像机、可见光摄像机、视频服务器和数据处理分析单元分别连接，以将电池组提供的直流电转变为交流电提供给红外摄像机、可见光摄像机、视频服务器和数据处理分析单元。
相应地，本发明还提供了一种变电站设备红外温度配准定位方法，其包括步骤：
(1)分别获取变电站设备的同一目标场景的红外热像图和可见光图像；
(2)将可见光图像与红外热像图的像素矩阵进行匹配，以使可见光图像上的各测定点完全对应匹配红外热像图上的各测定点；
(3)构建径向基神经网络并对其进行温度预测训练；
(4)以红外热像图上的测定点对应的像素值作为经温度预测训练的径向基神经网络的输入，求解经温度预测训练的径向基神经网络的输出，该输出即为红外热像图上的测定点的温度预测值，也即为可见光图像上的测定点的温度预测值。
本发明所述的变电站设备红外温度配准定位方法的构思与本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***的构思一致，在此不再赘述。
本发明所述的变电站设备红外温度配准定位方法能预测得到变电站设备的红外热像图上各测定点的温度预测值，实现变电站设备的红外热像图和可见光图像上各测定点的匹配及信息共享，该信息包括对所述各测定点的温度预测值。
进一步地，在本发明所述的变电站设备红外温度配准定位方法中，在所述步骤(1)和(2)之间还包括图像预处理步骤，所述图像预处理步骤至少包括对红外热像图和可见光图像进行图像均衡处理和滤波处理，该处理过程属于数字图像处理中的基础内容，是本领域技术人员熟知的，因此本发明不再进行详细解释说明。
进一步地，在本发明所述的变电站设备红外温度配准定位方法中，所述步骤(3)包括下述步骤：
(3a)构建隐含层基函数；
(3b)基于所述隐含层基函数构建径向基神经网络；
(3c)以若干像素值为输入样本，以所述若干像素值对应的温度条温度值作为所述输入样本相应的输出，对所述径向基神经网络进行温度预测训练，求解径向基神经网络的参数。
上述方案中，径向基神经网络的隐含层基函数有多种形式，最常用的是高斯核函数。
进一步地，在上述变电站设备红外温度配准定位方法中，
步骤(3a)中构建的隐含层基函数为高斯核函数，其表达式为：
R j ( X - c j ) = exp ( - | | X - c j | | 2 / 2 σ j 2 ) , j = 1 , 2 , ... , p
其中，X为n维输入向量，X＝[x1,x2,…,xn]，n为输入层神经元的个数；cj为第j个隐含层基函数的中心，是与X具有相同维数的向量；Rj(X-cj)为第j个隐含层神经元的输出值，p为隐含层神经元的个数；σj为标准化常数，即高斯核函数的方差；
步骤(3b)中构建的径向基神经网络的表达式为：
y k = Σ j = 1 p w j , i exp ( - | | x - c j | | 2 / 2 σ j 2 ) ; i = 1 , 2 , ... , n ; k = 1 , 2 , ... , m
其中，yk为第k个输出层神经元的输出值，m为输出层神经元的个数；wj,i为第j个隐含层神经元与第i个输入层神经元之间的连接权值；
步骤(3c)中所述参数包括隐含层基函数的数据中心cj、标准化常数σj以及连接权值wj,i，通过最小二乘法对其进行求解。
上述方案中，所述参数多于方程数，是一个超定方程的求解，需要使用数值解法进行求解，本发明采用最小二乘法。使用最小二乘法求解超定方程组是本领域内的技术人员均熟知的方法，在此不再做详细的介绍。
进一步地，在上述变电站设备红外温度配准定位方法中，σj的取值范围为[0.01，0.05]。
本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***与现有技术相比，具有以下有益效果：
1)能预测得到变电站设备的红外热像图上各测定点的温度预测值，实现变电站设备的红外热像图和可见光图像上各测定点的匹配及信息共享；
2)能对变电站设备进行全方位的红外温度监测和配准定位，通过直接查阅可见光图像，获取各测定点的温度预测值、坐标等信息，因此可降低由于红外热像图模糊而引起的热异常位置定位难度，缩小定位准确度误差，简化了变电站红外温度监控中的后续故障分析处理难度，从而提高了变电站的智能化水平。
本发明所述的变电站设备红外温度配准定位方法同样具有上述效果。
附图说明
图1为本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***在一种实施方式下的总体架构示意图。
图2为本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***在一种实施方式下的工作流程图。
具体实施方式
下面将结合说明书附图和具体的实施例对本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***及方法作出进一步的解释和说明。
图1示意了本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***在一种实施方式下的总体架构。
如图1所示，本实施例包括：红外摄像机，其采集目标场景的红外热像图；可见光摄像机，其采集目标场景的可见光图像；视频服务器，其与红外摄像机和可见光摄像机通过视频线分别连接；作为数据处理分析单元的计算机，其与视频服务器连接，其接收红外摄像机和可见光摄像机采集的变电站设备的红外热像图和可见光图像，并对同一目标场景的红外热像图和可见光图像进行配准，以对同一目标场景的红外热像图和可见光图像的各测定点进行匹配；计算机建立径向基神经网络，并通过径向基神经网络预测得到红外热像图上的各测定点的温度预测值，并将该温度预测值对应到与红外热像图上的各测定点匹配的可见光图像的各测定点上。本实施例中，红外摄像机还与计算机通过网线直接连接，以使计算机向红外摄像机传输控制参数，从而控制红外摄像机进行聚焦、光圈放电、设置区域等操作。本实施例还包括可转动的云台，红外摄像机和可见光摄像机设置在云台上，云台与视频服务器连接，以接收视频服务器的控制信号，从而使得可以通过视频服务器控制云台的转动。本实施例还包括锂电池组和与锂电池组连接的逆变器，该逆变器与红外摄像机、可见光摄像机、可转动的云台、视频服务器和计算机分别连接，以将电池组提供的直流电转变为交流电提供给红外摄像机、可见光摄像机、可转动的云台、视频服务器和计算机。
图2示意了本发明所述的变电站设备红外温度配准定位***在一种实施方式下的工作流程。如图2所示，本实施例的工作流程是：
计算机接收红外摄像机和可见光摄像机采集的变电站设备的同一目标场景的红外热像图和可见光图像，并对该红外热像图和可见光图像进行图像均衡、滤波的预处理和配准融合，以对该红外热像图和可见光图像的各测定点进行匹配；计算机通过显示器输出人机交互界面，该人机交互界面包括两个可进行点击选取测定点操作的视窗，左边的视窗显示可见光图像，右边的视窗显示红外热像图；计算机建立用于温度预测的径向基神经网络，包括步骤：
基于高斯核函数构建隐含层基函数，其表达式为：
R j ( X - c j ) = exp ( - | | X - c j | | 2 / 2 σ j 2 ) , j = 1 , 2 , ... , p
其中，X为n维输入向量，X＝[x1,x2,…,xn]，在本发明中，输入是指图像中每个点的像素值(R，G，B)；n为输入层神经元的个数，因为图像中每个点的像素值只有3个，因此在本发明中n＝3；cj为第j个隐含层基函数的中心，是与X具有相同维数的向量，cj的分量取值范围与输入图像的像素值分量相同，即0≤cj≤255；Rj(X-cj)为第j个隐含层神经元的输出值，p为隐含层神经元的个数；σj为标准化常数，即高斯核函数的方差；
基于上述隐含层基函数构建径向基神经网络，表达式为：
y k = Σ j = 1 p w j , i exp ( - | | x - c j | | 2 / 2 σ j 2 ) ; i = 1 , 2 , ... , n ; k = 1 , 2 , ... , m
其中，yk为第k个输出层神经元的输出值，m为输出层神经元的个数，本发明中输出层神经元代表温度预测值，因此m＝1；wj,i为第j个隐含层神经元与第i个输入层神经元之间的连接权值；
以若干像素值为输入样本，以该若干像素值对应的温度条温度值作为输入样本相应的输出，对径向基神经网络进行温度预测训练，求解径向基神经网络的参数，该参数包括隐含层基函数的数据中心cj、标准化常数σj以及连接权值wj,i，通过最小二乘法对其进行求解：
对隐含层神经元的个数p的选取兼顾准确性和计算复杂度取45；为简化求解难度，假定隐含层基函数中的σj相等，σj的取值范围在0.01～0.05之间，本实施例取0.028；在温度预测训练的迭代过程中，随机取0至255之间的任意整数值，最终求解得到的cj为：
R G B
c1 98 124 16
c2 211 45 78
c3 33 121 92
c4 204 133 145
c5 59 23 245
c6 238 231 190
c7 195 226 169
c8 211 112 133
c9 146 199 66
c10 202 38 245
c11 84 158 138
c12 57 66 8
c13 80 114 178
c14 149 215 133
c15 212 50 15
c16 74 77 227
c17 103 123 84
c18 220 86 59
c19 157 204 29
c20 253 252 79
c21 52 41 58
c22 211 60 166
c23 172 179 17
c24 63 96 70
c25 121 248 72
c26 102 248 224
c27 153 164 113
c28 204 219 193
c29 27 102 154
c30 209 161 200
c31 214 251 29
c32 90 143 250
c33 110 238 216
c34 146 184 13
c35 179 123 119
c36 189 163 83
c37 193 226 161
c38 99 51 59
c39 109 101 148
c40 244 253 154
c41 146 103 153
c42 217 168 114
c43 70 230 9
c44 159 254 131
c45 150 167 104
求解得到的连接权值wj,i表为(j对应表中行，i对应表中列)：
221.5928652 179.6582716 61.6122449
233.9444619 230.3126588 183.8514565
202.7950514 104.755969 41.71688667
226.9271137 215.6851312 108.7026239
174.1148756 46.45351002 94.09030251
255 217 235
127.0308205 19.00102848 127.9914406
213.0395243 156.088203 49.01078632
233.9841563 227.0374844 147.3673979
181.7492711 67.59766764 67.22157434
219.7627689 183.7478517 63.73127693
62.78984947 10.91224745 108.8839429
241.6939286 234.3474573 211.9652781
164.911797 37.93877551 115.0612245
100.426183 17.32960756 121.4033098
223.0571531 198.1744171 71.52620932
200.9854227 118.1428571 37.98542274
189.9642921 99.11218965 42.83484773
233.5897373 233.969171 198.0237146
212.9773564 163.7101633 48.302986
31.23217367 7.147030574 87.30131153
149.0072674 22.04602674 127.1647273
201.9852867 110.9412065 39.98448776
233.0763542 227.9741434 162.8921623
138.607485 20.98342527 125.8541424
118.8619963 16.88569389 126.9539988
229.029112 221.8932843 130.6620881
209.8709721 147.8709721 46.85781435
50 0 36
190.8705556 90.56609916 48.575959
170.0405698 39.03399094 104.8717116
218.5510204 171.4460641 55.63848397
209.9913301 145.4614489 47.99133014
190.2831133 82.42055606 52.82347491
226.2851023 211.2114 93.2726245
206.637702 135.6938011 45.70145093
177.7475202 60.67346939 77.4364848
110.9545597 16 123.6137579
221.9953761 202.3076354 81.41629763
222.9987675 193.9473349 68.00855936
153.9825073 24.03498542 124.2099125
158.7777457 30.58002193 116.5233534
202.453561 125.2524798 42.60166257
39.07679623 8.863679249 101.6191808
56.73435388 13.65833964 107.2892672
计算机建立用于温度预测的径向基神经网络之后，计算机便可以红外热像图上的测定点对应的像素值作为经温度预测训练的径向基神经网络的输入，求解经温度预测训练的径向基神经网络的输出，该输出即为红外热像图上的测定点的温度预测值，也即为可见光图像上的测定点的温度预测值。操作人员通过人机交互界面点击“选择可见光图像”或“选择红外热图像”按钮对可见光图像或红外热像图进行选择：
本实施例先选择可见光图像，点击一个测定点，计算机予以标记红圈1，计算机判断该测定点是否超出与其匹配的红外热像图的测定点范围，如果超出则计算机要求重新点击，如果未超出则计算机通过测定点之间的匹配关系获取与其匹配的红外热像图测定点，并且通过径向基神经网络预测得到该红外热像图测定点的温度预测值，并将该温度预测值作为红圈1处可见光图像测定点的温度预测值进行输出显示，图中显示本实施例输出值为21.6311；
本实施例再选择红外热像图，点击一个测定点，计算机予以标记绿圈2，计算机将与绿圈2对应匹配的可见光图像测定点标记为黄圈3，并输出其坐标X轴123，Y轴100；通过径向基神经网络预测得到绿圈2处红外热像图测定点的温度预测值并输出显示，图中显示本实施例输出值为8.293。
本发明所述的变电站设备红外温度配准定位方法可以上述***的工作流程作为一种实施方式，在此不再赘述。
要注意的是，以上列举的仅为本发明的具体实施例，显然本发明不限于以上实施例，随之有着许多的类似变化。本领域的技术人员如果从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种变电站设备红外温度配准定位***，其特征在于，包括：
红外摄像机，其采集目标场景的红外热像图；
可见光摄像机，其采集目标场景的可见光图像；
视频服务器，其与红外摄像机和可见光摄像机通过视频线分别连接；
数据处理分析单元，其与所述视频服务器连接，其接收红外摄像机和可见光摄像机采集的变电站设备的红外热像图和可见光图像，并对同一目标场景的红外热像图和可见光图像进行配准，以对同一目标场景的红外热像图和可见光图像的各测定点进行匹配；所述数据处理分析单元建立径向基神经网络，并通过径向基神经网络预测得到红外热像图上的各测定点的温度预测值，并将该温度预测值对应到与红外热像图上的各测定点匹配的可见光图像的各测定点上。
2.如权利要求1所述的变电站设备红外温度配准定位***，其特征在于，所述红外摄像机还与数据处理分析单元通过网线直接连接，以使数据处理分析单元向红外摄像机传输控制参数。
3.如权利要求1或2所述的变电站设备红外温度配准定位***，其特征在于，还包括可转动的云台，所述红外摄像机和可见光摄像机设置在所述云台上，所述云台与视频服务器连接，以接收视频服务器的控制信号。
4.如权利要求1所述的变电站设备红外温度配准定位***，其特征在于，还包括电池组和与电池组连接的逆变器，所述逆变器与红外摄像机、可见光摄像机、视频服务器和数据处理分析单元分别连接，以将电池组提供的直流电转变为交流电提供给红外摄像机、可见光摄像机、视频服务器和数据处理分析单元。
5.一种变电站设备红外温度配准定位方法，其特征在于，包括步骤：
(1)分别获取变电站设备的同一目标场景的红外热像图和可见光图像；
(2)将可见光图像与红外热像图的像素矩阵进行匹配，以使可见光图像上的各测定点完全对应匹配红外热像图上的各测定点；
(3)构建径向基神经网络并对其进行温度预测训练；
(4)以红外热像图上的测定点对应的像素值作为经温度预测训练的径向基神经网络的输入，求解经温度预测训练的径向基神经网络的输出，该输出即为红外热像图上的测定点的温度预测值，也即为可见光图像上的测定点的温度预测值。
6.如权利要求5所述的变电站设备红外温度配准定位方法，其特征在于，在所述步骤(1)和(2)之间还包括图像预处理步骤，所述图像预处理步骤至少包括对红外热像图和可见光图像进行图像均衡处理和滤波处理。
7.如权利要求5或6所述的变电站设备红外温度配准定位方法，其特征在于，所述步骤(3)包括下述步骤：
(3a)构建隐含层基函数；
(3b)基于所述隐含层基函数构建径向基神经网络；
(3c)以若干像素值为输入样本，以所述若干像素值对应的温度条温度值作为所述输入样本相应的输出，对所述径向基神经网络进行温度预测训练，求解径向基神经网络的参数。
8.如权利要求7所述的变电站设备红外温度配准定位方法，其特征在于：
步骤(3a)中构建的隐含层基函数为高斯核函数，其表达式为：
R j ( X - c j ) = exp ( - | | X - c j | | 2 / 2 σ j 2 ) , j = 1 , 2 , ... , p
其中，X为n维输入向量，X＝[x1,x2,…,xn]，n为输入层神经元的个数；cj为第j个隐含层基函数的中心，是与X具有相同维数的向量；Rj(X-cj)为第j个隐含层神经元的输出值，p为隐含层神经元的个数；σj为标准化常数，即高斯核函数的方差；
步骤(3b)中构建的径向基神经网络的表达式为：
y k = Σ j = 1 p w j , i exp ( - | | x - c j | | 2 / 2 σ j 2 ) ; i = 1 , 2 , ... , n ; k = 1 , 2 , ... , m
其中，yk为第k个输出层神经元的输出值，m为输出层神经元的个数；wj,i为第j个隐含层神经元与第i个输入层神经元之间的连接权值；
步骤(3c)中所述参数包括隐含层基函数的数据中心cj、标准化常数σj以及连接权值wj,i，通过最小二乘法对其进行求解。
9.如权利要求8所述的变电站设备红外温度配准定位方法，其特征在于：σj的取值范围为[0.01，0.05]。
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