一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法技术

技术编号:14182717 阅读:47 留言:0更新日期:2016-12-14 12:06
本发明专利技术公开了一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法,该方法包括下述步骤:(1)获取视频监测图像采样帧,对图像进行去噪预处理;(2)提取烟雾运动区域特征;(3)获取运动区域速度和方位特征;(4)山火烟雾形状识别。本发明专利技术所述方法首先准确的提取出序列图像中帧间图像的运动速度和运动方向,然后结合山火早期烟雾运动特征和杆塔气象环境参数,来对山火烟雾运动进行判断,较好地剔除了飞鸟、车辆、行人、林区雾等因素影响,有效地降低对输电线路山火告警的误判概率。作为输电线路山火监测系统的辅助工具,该方法对于提高山火监测精度,减少山火跳闸具有重要意义。

A method for identification of transmission line fire smoke based on meteorological environment

The invention discloses a method for distinguishing with the wildfire smoke meteorological environment, the method comprises the following steps: (1) obtain the sampling frame of video image monitoring, image denoising pretreatment; (2) regional feature extraction of smoke movement; (3) to obtain the regional characteristics of speed and direction of movement; (4 the fire smoke shape recognition). Extract the speed and direction of motion of image frames in image sequence by the method of the invention firstly accurately, and then combined with the fire early smoke movement characteristics and meteorological tower environmental parameters, to judge the fire smoke movement, effectively eliminates the birds, vehicle, pedestrian, fog forest and other factors, effectively reduce the the error probability of transmission line of fire alarm. As an auxiliary tool for the fire monitoring system of transmission line, the method is of great significance to improve the accuracy of fire monitoring and reduce the trip.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力工程
,具体涉及一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法
技术介绍
输电线路山火的发生主要是由于线路下方及保护区内存在的可燃物(包括:树木、茅草、构筑物、易燃易爆物品等)发生火灾,对线路造成损坏或故障。主要形式有山火、房屋起火、堆积物(煤炭、木材、塑料等)起火等。目前的输电线路山火监测方法主要借鉴于红外监测技术,如开发了基于卫星红外监测、地面红外监测、机载红外林火监测和微波辐射监测装置,在大面积森林山火监测方面得到一定的推广。但在输电线路山火监测中,单纯通过红外监测存在山火初期难以被及时发现,且容易出现因火焰被遮挡而无法识别山火的情形。现有技术中基于烟雾的视频监控对于及早地发现火灾具有重要意义,但目前基于烟雾的山火识别因受大气云雾、树木摇摆等因素干扰,误报率较高。
技术实现思路
本专利技术针针对输电线路山火监测识别率低、山火报警误报率高的缺陷,通过研究输电线路烟雾的图像特征,并结合山火监测装置上气象传感器测量得到的气象环境数据,以消除林区云雾、行人车辆、树木摇摆等干扰因素影响,提出了一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法,该方法能有效缩短山火火情发现时间,提高山火监测精度,减少跳闸事故。一种气象环境相关的输电线路山火烟雾判识方法,包括以下几个步骤:步骤(1),获取输电线路山火视频监控图像,并对监控图像进行预处理;步骤(2),依据步骤(1)获得的预处理后的图像,以设定特征提取时间间隔,进行间隔时间内相邻帧图像中山火烟雾运动区域提取;步骤(3),从步骤(2)获取的山火烟雾运动区域中,提取特征提取时间间隔内山火烟雾运动方位和运动速度特征;步骤(4),利用步骤(3)提取的山火烟雾运动方位和运动速度特征结合气象环境中风速和风向进行山火烟雾识别,实现对山火的准确监测。所述步骤(1)中对监控图像进行预处理是指采用自适应小波滤波对监控图像进行去噪处理。采用帧间差分法进行山火烟雾运动区域提取,具体过程如下:步骤2.1:获取差分图像;按设定的特征提取时间间隔提取帧间序列图像,以序列图像中第k(k>1)帧图像与第1帧图像对应像素点灰度值进行帧间差分相减,获得fk(x,y)为第k帧图像与第1帧图像差分后在(x,y)点的灰度值,计算公式如下式:fk(x,y)=|μk(x,y)-μ1(x,y)|式中,μk(x,y)为第k帧图像中坐标为(x,y)点的灰度值,fk(x,y)为第k帧图像与第1帧图像差分后在(x,y)点的灰度值;步骤2.2:对差分图像进行二值处理,从中获取山火烟雾运动区域。所述步骤2.2中对差分图像进行二值化处理时所使用的阈值采用如下步骤获得:步骤2.2.1:寻找每帧差分图像fk(x,y)中像素最小灰度值和最大灰度值,取其平均值作为初始阈值Ni,且令i=1;步骤2.2.2:根据上一阶段所得阈值,将每帧差分图像分割为背景区域和运动区域,分别求取两部分的平均灰度值,分别记作为G0和G1;步骤2.2.2:以背景区域和运动区域两个区域的平均灰度值的平均值作为更新阈值Ni+1:如果|Ni+1-Ni|<1,则输出最佳阈值为Ni+1;否则以当前阈值转步骤2.2.2,继续迭代。针对上述差分图像进行进一步增强处理,包括背景分离和去噪处理。首先将像素值小于设定阈值的区域作为背景区域,像素点灰度值置为0,而将大于阈值的区域作为运动区域,像素点灰度值置为255。对步骤2.2获取的山火烟雾运动区域进行自适应小波滤波去噪处理。所述山火烟雾运动方位和运动速度特征的提取步骤如下:(a)从每帧运动区域图像中随机选择1个像素点作为各帧运动区域初始中心点,依次标记为o1(x,y),o2(x,y),…ok(x,y);(b)计算各帧运动区域图像中各像素点到对应中心点的距离:其中,表示第k帧运动区域图像中第i个像素点与中心点的距离;(c)循环更新中心点坐标,获取各运动区域最优中心点,标记为sk(x,y),其中,sk(x,y)满足n表示像素点个数;最终的中心点满足各个像素点到中心点距离和最小;(d)计算相邻帧中心点之间的运动速度:其中,Δt为相邻帧的时间间隔;(e)计算相邻帧中心点之间的运动方位:其中,第k帧运动区域中各像素点表示为和是第k帧运动区域中的中心点的横坐标和纵坐标。所述利用步骤(3)提取的山火烟雾运动方位和运动速度特征结合气象环境中风速和风向进行山火烟雾识别具体如下:首先,提取山火烟雾运动速度和运动方位范围;在设定的特征提取时间间隔内选出运动区域图像的运动速度vk的最大值vk,max和最小值vk,min,以及运动方位θk的最大值θk,max和最小值θk,min;然后,对利用山火监测装置获得的气象环境中的风速和风向是否落在对应的山火烟雾运动速度和运动方位范围中,若成立,则,表示存在山火烟雾,否则,表示不存在山火烟雾:山火监测装置在对应特征提取时间间隔内测得的风速落在[vk,min,vk,max];山火监测装置在对应特征提取时间间隔内测得的风向数据落在[θk,min,θk,max]。有益效果本专利技术提供了一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法,该方法包括下述步骤:(1)、获取视频监测图像采样帧,对图像进行去噪预处理;(2)、提取烟雾运动区域特征;(3)、获取运动区域速度和方位特征;(4)、山火烟雾形状识别。本专利技术所述方法首先准确的提取出序列图像中帧间图像的运动速度和运动方向,然后结合山火早期烟雾运动特征和杆塔气象环境参数,来对山火烟雾运动进行判断,较好地剔除了飞鸟、车辆、行人、林区雾等因素影响,有效地降低对输电线路山火告警的误判概率。作为输电线路山火监测系统的辅助工具,该方法对于提高山火监测精度,减少山火跳闸具有重要意义。附图说明图1为本专利技术所述方法流程示意图。具体实施方式下面结合附图1对本专利技术作进一步详细描述。本专利技术为一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法,具体实现步骤是:步骤一:获取视频监测图像采样帧,使用自适应小波滤波法对获取图像进行去噪。按每隔0.5s一帧的采样频率进行抽取,每3s进行一次图像特征提取,即每次抽取6帧图像进行分析。通过在不同尺度上选取不同的阀值,将小于该阀值的小波系数置零,而保留大于阈值的小波系数,从而使信号中的噪声得到有效的抑制,最后通过小波逆变换,得到滤波后的重构信号。步骤二:使用差分法对烟雾运动区域进行特征提取。去噪后的图像序列可表示为:μ1,μ2,…μ6,对上述6帧图像中第k帧图像与第k-1帧图像对应像素点灰度像素值进行帧间差分相减,计算公式如下式:fk(x,y)=|μk(x,y)-μk-1(x,y)|式中μk(x,y)为第k帧图像中坐标为(x,y)点的灰度值,fk(x,y)为第k帧图像与第k-1帧图像差分后在(x,y)点的灰度值。针对上述差分图像进行进一步增强处理,包括背景分离和去噪处理。(1)背景分离。背景分离采用的是阈值法将像素值小于设定阈值N的区域作为背景区域,像素点灰度值设为0,而将大于阈值的区域作为运动区域,像素点灰度值设为255,计算公式如下式: f k b ( x , y ) = 本文档来自技高网...
一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法

【技术保护点】
一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法,其特征在于,包括以下几个步骤:步骤(1),获取输电线路山火视频监控图像,并对监控图像进行预处理;步骤(2),依据步骤(1)获得的预处理后的图像,以设定特征提取时间间隔,进行间隔时间内相邻帧图像中山火烟雾运动区域提取;步骤(3),从步骤(2)获取的山火烟雾运动区域中,提取特征提取时间间隔内山火烟雾运动方位和运动速度特征;步骤(4),利用步骤(3)提取的山火烟雾运动方位和运动速度特征结合气象环境中风速和风向进行山火烟雾识别,实现对山火的准确监测。

【技术特征摘要】
1.一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法,其特征在于,包括以下几个步骤:步骤(1),获取输电线路山火视频监控图像,并对监控图像进行预处理;步骤(2),依据步骤(1)获得的预处理后的图像,以设定特征提取时间间隔,进行间隔时间内相邻帧图像中山火烟雾运动区域提取;步骤(3),从步骤(2)获取的山火烟雾运动区域中,提取特征提取时间间隔内山火烟雾运动方位和运动速度特征;步骤(4),利用步骤(3)提取的山火烟雾运动方位和运动速度特征结合气象环境中风速和风向进行山火烟雾识别,实现对山火的准确监测。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(1)中对监控图像进行预处理是指采用自适应小波滤波对监控图像进行去噪处理。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,采用帧间差分法进行山火烟雾运动区域提取,具体过程如下:步骤2.1:获取差分图像;按设定的特征提取时间间隔提取帧间序列图像,以序列图像中第k(k>1)帧图像与第1帧图像对应像素点灰度值进行帧间差分相减,获得fk(x,y)为第k帧图像与第1帧图像差分后在(x,y)点的灰度值,计算公式如下式:fk(x,y)=|μk(x,y)-μ1(x,y)|式中,μk(x,y)为第k帧图像中坐标为(x,y)点的灰度值,fk(x,y)为第k帧图像与第1帧图像差分后在(x,y)点的灰度值;步骤2.2:对差分图像进行二值化处理,从中获取山火烟雾运动区域。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤2.2中对差分图像进行二值化处理时所使用的阈值采用如下步骤获得:步骤2.2.1:寻找每帧差分图像fk(x,y)中像素最小灰度值和最大灰度值,取其平均值作为初始阈值Ni,且令i=1;步骤2.2.2:根据上一阶段所得阈值,将每帧差分图像分割为背景区域和运动区域,分别求取两部分的平均灰度值,分别记作为G0和G1;步骤2.2.2:以背景区...

【专利技术属性】
技术研发人员:陆佳政章国勇李波熊蔚立方针罗晶
申请(专利权)人:国网湖南省电力公司国网湖南省电力公司防灾减灾中心国家电网公司
类型:发明
国别省市:湖南;43

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