CN105825619B - 一种基于图像处理的高压线漂浮物报警方法 - Google Patents
一种基于图像处理的高压线漂浮物报警方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及到数字图像处理领域,特别涉及到一种基于图像处理的高压线漂浮物报警方法。一种基于图像处理的高压线漂浮物报警方法包括以下步骤,图像获取、高压线检测、漂浮物检测以及报警信息自动生成。本发明提供的基于图像处理的高压线漂浮物报警方法,通过架在铁塔上的智能摄像机能够准确地识别出高压线以及高压线附近的漂浮物,并能够自动地推送报警信息到主站,满足电力公司在防外破***工程化应用方面的要求。
Description
技术领域
本发明涉及到数字图像处理领域,特别涉及到一种基于图像处理的高压线漂浮物报警方法,并应用于嵌入式工程化产品中。
背景技术
随着科学技术的发展,数字图像处理技术已经渗入到社会生产和生活的各个方面,尤其是在工业生产方面,以工业智能摄像机为代表的产品出现在生产车间,代替了许多人工劳力,降低了企业的人力成本,同时也提高了工作效率。
而其中,实现高压线上漂浮物自动报警是各电力公司面临的迫切需求。目前,大部分高压线线路故障都是外力破坏引起的,而因飘浮物造成的外部故障,所占比例在达到30%左右。由于电力公司对高压线上出现的漂浮物还停留在人工巡检的阶段,这不但是一个繁琐的工作,而且还会出现漏检、误检等情况,处理不及时容易发生断电事故,影响较大。
发明内容
为了解决以上问题,本发明提供了一种基于图像处理的高压线漂浮物报警方法,主要包括如下几个步骤:
步骤一、图像获取,对固定放置在铁塔上的摄像机进行初始化,获得一幅没有漂浮物的高压线图像,作为背景图,记I1,然后继续从智能摄像机的视频流中取出待检测图像,记为I2;
步骤二、高压线检测,从I1中获得高压线区域图像之后将其转换成灰度图像进行处理,然后对其做边缘检测,得到高压线边缘图像;
步骤三、漂浮物检测,通过帧差法实现高压线漂浮物的检测,首先,将I1和I2裁剪得到相同区域的两幅图像,然后对这两幅图像做帧差运算取绝对值,得到一幅帧差图,通过帧差图来判断高压线上有无漂浮物的出现,再对帧差图进行灰度化、二值化以及形态学开始运算处理,得到只有0和1表示的图像,0表示图像的背景,如果出现漂浮物,1就表示漂浮物;
步骤四、报警信息自动生成,首先,通过步骤3可以判断高压线上有无漂浮物,如果没有漂浮物,则不需要发送报警信息;如果有漂浮物,则可以按照下面的步骤进一步确定是否要发送报警信息:(1)计算步骤3中漂浮物的重心,记为(x0,y0),再计算下一帧漂浮物的重心(x1,y1),并比较与(x0,y0)之间的距离,如果在水平方向或垂直方向小于某个距离阈值(Dis_thresh),则认为是连续的漂浮物;否则,认为是漂浮物徘徊,这种情况不报警;(2)计算(x0,y0)到步骤2生成的所有高压线的距离,记为D(i),i=1,2,……,N;N为高压线的数目;(3)求出D(i),i=1,2,……,N的最小值,记为D_min;(4)如果D_min小于给定的距离阈值,那么其满足报警的第一个条件;(5)如果(4)的状态一直持续超过时间阈值(Time_thresh),那么其满足报警的第二个条件;(6)如果两个条件都满足,发送报警信息,同时更新背景图像I1;否则,每隔时间阈值(Time_thresh)更新背景图像I1。
本发明提供的基于图像处理的高压线漂浮物报警方法,通过架在铁塔上的智能摄像机能够准确地识别出高压线以及高压线附近的漂浮物,并能够自动地推送报警信息到主站,满足电力公司在防外破***工程化应用方面的要求。
附图说明
图1是本发明的总体流程图。
图2是本发明的视频流原始图。
图3是本发明的高压线检测图。
图4是本发明的背景原始图。
图5是本发明的漂浮物原始图。
图6是本发明的漂浮物检测图。
具体实施方式
为了更好理解本发明的实施过程,下面将结合附图和实施实例对本发明进行详细描述。
图1是本发明的总体流程图,图2是高压线上某一个铁塔上获取的原始图像,从图1中可以看出本发明有4个主要的实施步骤,即图像获取、高压线检测、漂浮物检测以及报警自动生成,各部分的具体实施方式如下:
步骤一、图像获取
首先,对固定放置在铁塔上的摄像机进行初始化,获得一幅没有漂浮物的高压线图像,作为背景图,记I1,它将根据后续的报警情况不断地进行更新,有利于掌握现场环境的实际情况;然后继续从智能摄像机的视频流中取出待检测图像,记为I2,用于检测高压线上是否存在漂浮物。
步骤二、高压线检测
从I1中获得高压线区域图像之后将其转换成灰度图像进行处理,然后选择canny边缘检测算子,对其做边缘检测,得到高压线边缘图像I3,在I3中能够明显的看到每一条高压线的边缘特征情况,为了得到更清晰的线条,将I3进行数字形态学闭运算处理,在本发明中,闭运算采用20*20的椭圆结构元素,这样得到的图像I4中同一方向的高压线就变成一股线,再将I4通过细化处理就得到单个像素的高压线图像I5,最后,将I5用霍夫变换进行线检测,其检测结果就是本发明需要得到的高压线,如图3所示。
步骤三、漂浮物检测
考虑到漂浮物在高压线上的状态可能为运动或者静止,故本发明将通过帧差法实现高压线漂浮物的检测,首先,将I1和I2裁剪得到相同区域的两幅图像,如图4和5所示,然后对这两幅图像做帧差运算取绝对值,得到一幅帧差图像I6,这样可以通过I6来判断高压线上有无漂浮物的出现;再对I6进行灰度化和二值化处理,得到二值化图像I7,由于帧差法对光线的变化比较敏感,得到的图像I7会产生许多无关的信息,所以为了消除这些干扰信息,需要对I7再进行形态学开运算处理,在本发明中,开运算采用3*3的矩形结构元素;最后再对I7提取最大连通域,得到只有0和1表示的图像I8,如图6所示,0表示图像的背景,如果出现漂浮物,那么1就表示漂浮物。
在本发明中,设置了表示漂浮物面积的阈值,先统计图6中白色区域的像素个数,记为Num,将最小漂浮物面积的阈值记为Area_thresh1,将最大漂浮物面积的阈值记为Area_thresh2,如果Num< Area_thresh1,或者Num>Area_thresh2,那么将图6置为0,本实例中,对于采集720P的图像Area_thresh1取100而Area_thresh2取10000,通过此阈值可以控制高压线上漂浮物面积的大小,对于太小或太大的漂浮物本发明不考虑。
步骤四、报警自动生成
首先,通过步骤3可以判断高压线上有无漂浮物,如果没有漂浮物,则不需要发送报警信息;如果有漂浮物,则可以按照下面的步骤进一步确定是否要发送报警信息。
(1)计算步骤3中漂浮物的重心,记为(x0,y0),再计算下一帧漂浮物的重心(x1,y1),并比较与(x0,y0)之间的距离,如果在水平方向或垂直方向小于某个距离阈值(Dis_thresh),则认为是连续的漂浮物;否则,认为是漂浮物徘徊,这种情况不报警;
(2)计算(x0,y0)到步骤2生成的所有高压线的距离,记为D(i),i=1,2,……,N;N为高压线的数目;
(3)求出D(i),i=1,2,……,N的最小值,记为D_min;
(4)如果D_min小于给定的距离阈值,那么其满足报警的第一个条件;
(5)如果(4)的状态一直持续超过时间阈值(Time_thresh),那么其满足报警的第二个条件;
(6)如果两个条件都满足,那么即可发送报警信息,同时更新背景图像I1;否则,每隔时间阈值(Time_thresh)更新背景图像I1。
本发明公开了一种基于图像处理的高压线漂浮物报警方法,该技术能够准确地检测出高压线以及高压线附近的漂浮物,并能够自动地推送报警信息到主站,满足电力公司在防外破***工程化应用方面的要求,克服了以往人工巡检方式带来的不便以及航拍方式带来的高成本低效率。
Claims (2)
1.一种基于图像处理的高压线漂浮物报警方法,包括如下步骤:步骤一、图像获取,对固定放置在铁塔上的摄像机进行初始化,获得一幅没有漂浮物的高压线图像,作为背景图,记I1,然后继续从智能摄像机的视频流中取出待检测图像,记为I2;步骤二:高压线检测,从I1中获得高压线区域图像之后将其转换成灰度图像进行处理,然后对其做边缘检测,得到高压线边缘图像;步骤三、漂浮物检测,通过帧差法实现高压线漂浮物的检测,首先,将I1和I2裁剪得到相同区域的两幅图像,然后对这两幅图像做帧差运算取绝对值,得到一幅帧差图,通过帧差图来判断高压线上有无漂浮物的出现,再对帧差图进行灰度化、二值化以及形态学开运算处理,得到只有0和1表示的图像,0表示图像的背景,如果出现漂浮物,1就表示漂浮物;步骤四、报警信息自动生成,首先,通过步骤三可以判断高压线上有无漂浮物,如果没有漂浮物,则不需要发送报警信息;如果有漂浮物,则可以按照下面的步骤进一步确定是否要发送报警信息:(1)计算步骤三中漂浮物的重心,记为(x0,y0),再计算下一帧漂浮物的重心(x1,y1),并比较与(x0,y0)之间的距离,如果在水平方向或垂直方向小于某个距离阈值(Dis_thresh),则认为是连续的漂浮物;否则,认为是漂浮物徘徊,这种情况不报警;(2)计算(x0,y0)到步骤二生成的所有高压线的距离,记为D(i),i=1,2,……,N;N为高压线的数目;(3)求出D(i) 的最小值,i=1,2,……,N,记为D_min;(4)如果D_min小于给定的距离阈值,那么其满足报警的第一个条件;(5)如果(4)的状态一直持续超过时间阈值(Time_thresh),那么其满足报警的第二个条件;(6)如果两个条件都满足,发送报警信息,同时更新背景图像I1;否则,每隔时间阈值(Time_thresh)更新背景图像I1。
2.如权利要求1所述的基于图像处理的高压线漂浮物报警方法,其特征在于:在步骤二中,将所述高压线边缘图像进行数字形态学闭运算处理,再通过细化得到单个像素的高压线,最后,将细化的结果用霍夫变换进行线检测,得到检测结果。
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