带电绝缘子闪络图像自动提取方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体地涉及特高压带电绝缘子闪络试验中的非接触闪络图像画面的自动提取。具体公开了一种带电绝缘子闪络图像自动提取方法及系统，其目的是通过计算机智能分析，为闪络试验从视频序列中自动、便捷、准确地提取闪络画面。其步骤包括：离线闪络电弧图像特征分析、标准闪络图像特征自动聚类、实时视频解码及关键帧提取、待测闪络图像的特征与标准闪络图像特征向量的相似度估算。其模块包括：闪络火花及电弧图像特征分析模块、闪络试验的高清画面采集模块、闪络监控视频的解码关键帧提取模块、待测闪络图像特征集合与标准闪络图像特征向量相似性计算模块、闪络图像序列的提取显示模块。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，特别涉及图像特征分析及关键帧图像提取及检索方法，更具体地，涉及特高压带电绝缘子闪络试验中的非接触视频监控及闪络图像画面的自动提取。
技术介绍
绝缘子污闪事故严重威胁电力系统的安全可靠运行。在对带电绝缘子进行闪络特性试验，分析研究污秽绝缘子闪络特性、机制及闪络过程中，出现闪络现象的条件、出现闪络时的火花或电弧形状，对于进一步研究绝缘子特性具有重要的意义。然而，如何记录试验过程中是否出现闪络、何时出现闪络、闪络瞬间火花形状如何，是带电绝缘子闪络试验面临的难题。目前技术存在的问题是，在绝缘子闪络特性试验过程中无法自动捕获并记录闪络瞬间画面。闪络试验中普遍采用的方法是，根据经验参数，在即将到达闪络条件时，依靠试验人员的主观判断记录闪络瞬间的参数，拍摄视频或照片。这种方式工作效率低下、且极易错过闪络瞬间。在带电绝缘子闪络试验过程中采用实时视频监控，能够全程记录试验现象，然而，依然需要试验人员主观判断出现闪络的时刻，在很长的监控视频中手工查看并截取闪络画面，工作量大且准确度不高。因此，研究带电绝缘子闪络试验的视频监控及智能分析算法，实现闪络图像的自动提取，是一项重要的技术。图像自动提取算法以视频检索技术为核心，关键技术主要有:闪络图像画面的特征分析及表达、视频捕获及视频解码、关键帧提取、图像特征提取、图像特征的相似性度量。带电绝缘子闪络图像自动提取系统，需要具有的功能模块包括：闪络电弧图像特征分析、闪络试验的高清画面采集、闪络视频的实时分析及关键帧提取，相似性计算，闪络图像序列的提取显示。
技术实现思路
本专利技术旨在解决上述技术问题。为此，本专利技术提出一套闪络图像自动提取系统，闪络图像自动提取系统其特征在于包括以下模块：(1)闪络火花及电弧图像特征分析模块，根据已获取的闪络图像，计算图像的纹理特征、图像中电弧的轮廓特征，形成闪络图像标准特征集合；(2)标准特征集合通过智能聚类分析聚为K类；K类图像特征按照电弧轮廓尺寸从小到大的顺序排序，形成有序的K类标准闪络图像特征向量.(3)闪络试验的高清画面采集模块，在带电绝缘子闪络试验现场，在带电绝缘子的一个或多个方向上，各以高清质量捕获试验画面，并编码传送至闪络图像自动提取系统的主控机；(4)闪络监控视频的解码关键帧提取模块，在主控机上解码监控视频，提取关键帧画面，形成N个待测闪络图像序列；(5)待测闪络图像序列的特征计算，包括纹理、电弧轮廓特征，作为被测闪络图像特征集合；(6)N个待测闪络图像特征集合与K类标准闪络图像特征向量进行相似性计算；(7)闪络图像序列的提取显示模块，按照N个待测图像特征集合与有序的K类标准特征向量相似度结果，每类计算结果中，按照相似度从高到底的顺序输出前M个画面，作为自动提取的闪络图像监控画面。(8)系统支持非实时闪络画面的自动提取，用视频文件解码模块替代(3)中的高清画面采集模块，直接解码所存储的视频文件。本专利技术提出的闪络图像的自动提取方法，其特征在于包括以下步骤：(1)在闪络火花及电弧图像特征分析模块中，计算所有闪络图像的纹理特征以及图像电弧轮廓特征，计算电弧尺寸；(2)将步骤(1)得到的纹理特征自动聚类，得到K类特征向量，根据步骤(1)得到的电弧轮廓尺寸参数，将K类纹理特征向量排序；(3)在闪络试验的高清画面采集模块中,实时的高清画面通过网络摄像机编码压缩，网络实时传送至闪络图像自动提取系统的主控机，得到实时监控码流；(4)由步骤(3)得到的实时码流解码得到N个闪络图像画面的数据；(5)计算由步骤(4)得到的N个图像的纹理特征及电弧轮廓特征向量、电弧尺寸；(6)计算由步骤(5)得到的N个待测闪络图像的特征与由步骤(2)得到的K类标准闪络图像特征向量的相似系数；(7)按照步骤(6)得到的相似系数由大到小的顺序对N个图像排序，再根据步骤(2)的K类向量的顺序，输出M个画面。这M个画面就是从闪络试验视频监控中提取的闪络图像。(8)上述步骤(1)与步骤(5)所进行的电弧图像特征计算方法，按如下步骤进行1a)对图像进行预处理得到灰度图像。1b)生成图像的纹理特征；1c)运用边缘检测提取电弧的边缘特征1d)识别电弧的几何形状，提取闪络图像中的电弧，对电弧边缘进行连续性分析，得到电弧尺寸。(9)上述步骤(2)所进行的纹理特征自动聚类方法，按如下步骤进行2a)将1C)获得的纹理特征，通过K近邻算法、SVM等智能分类算法进行分类；(10)上述步骤(6)所进行的相似性计算，是计算图像纹理特征的相关系数。(11)步骤(7)所进行的排序，按如下步骤进行：7a)对纹理特征的相关系数按主关键字排序；7b)对图像中获取的电弧轮廓尺寸进行次关键字排序。本专利技术的有益效果是，基于带电绝缘子闪络典型图片库，形成待匹配的闪络图像特征序列，通过捕获带电绝缘子闪络试验的实时视频，或打开已经录制好的试验检测视频，通过计算机智能分析，为闪络试验从视频序列中自动、便捷、准确地提取闪络画面。附图说明图1是本专利技术的系统组成框图。图2是本专利技术的方法流程图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例。图1是本专利技术的系统框图，图2是本专利技术的方法流程。基于本专利技术的方法流程，按照系统功能框图，系统工作包括如下步骤：(1)该系统闪络试验的实时高清画面采集通过网络摄像机非接触式捕获带电绝缘子的闪络试验画面，摄像机可以放置一台，也可以有多台，布设在不同位置上，从不同角度拍摄带电绝缘子表面。本实施例示意了一台摄像机。采用多台摄像机的技术方案，也在本专利技术要求的保护范围。(2)闪络试验的实时高清画面采集，要求图像传感器的成像范围能够捕获带电绝缘子从顶到底的完整表面。网络摄像机的视频编码速率至少保证每秒25帧。图像采集的响应速度，能够满足捕获带电绝缘子闪络时电弧的需要(3)离线模式下，根据闪络电弧图片集合，计算图像的纹理特征、图像中电弧的轮廓特征，形成闪络图像标准特征集合，标准特征集合通过自动聚类分析聚为K类；K类图像特征按照电弧轮廓尺寸从小到大的顺序排序，形成有序的K类标准闪络图像特征向量。标准闪络图像特征向量可以根据需要进行图片库更新、重新计算并重新得到分类结果。(4)在线闪络图像提取，分为两种视频源，一种是实时视频图像，一种是视频文件。实时闪络视频，通过网络摄像机捕获画面、压缩编码传输至系统主控机进行编码；视频文件方式，则直接打开视频文件，解码。(5)解码后的视频数据，解析出关键帧，形成N个待测闪络图像序列，N的大小等于录制时间T(S)乘...

【技术保护点】
一套带电绝缘子闪络图像自动提取系统，其特征在于包括以下模块：(1)闪络电弧图像特征分析模块，根据已获取的闪络图像，计算图像的纹理特征、图像中电弧的轮廓特征，电弧的几何尺寸特征，将特征聚类形成K类闪络图像标准特征集合；(2)实时监控模式下的闪络试验的高清画面采集模块，在闪络试验现场以高清质量捕获试验画面，并编码传送至闪络图像自动提取系统的主控机；(3)或非实时模式下的视频文件解码模块；(4)闪络监控视频的解码关键帧提取模块，在主控机上解码监控视频，提取关键帧画面，形成N个待测闪络图像序列,N的大小等于录制时间T(S)乘以压缩帧率帧/秒(Fps)；(5)待测闪络图像序列的特征计算，包括纹理、电弧轮廓特征，作为被测闪络图像特征集合；(6)N个待测闪络图像特征集合与K类类标准闪络图像特征向量进行相似性计算；(7)按照N个待测图像特征集合与有序的K类标准特征向量相似度结果，每类计算结果中，按照相似度从高到底的顺序输出前M个画面，作为自动提取的闪络图像监控画面，M与相似度阈值设置有关。

【技术特征摘要】
1.一套带电绝缘子闪络图像自动提取系统，其特征在于包括以下模块：
(1)闪络电弧图像特征分析模块，根据已获取的闪络图像，计算图像的纹理特征、图像中电弧的轮廓特
征，电弧的几何尺寸特征，将特征聚类形成K类闪络图像标准特征集合；
(2)实时监控模式下的闪络试验的高清画面采集模块，在闪络试验现场以高清质量捕获试验画面，并编
码传送至闪络图像自动提取系统的主控机；
(3)或非实时模式下的视频文件解码模块；
(4)闪络监控视频的解码关键帧提取模块，在主控机上解码监控视频，提取关键帧画面，形成N个待测
闪络图像序列,N的大小等于录制时间T(S)乘以压缩帧率帧/秒(Fps)；
(5)待测闪络图像序列的特征计算，包括纹理、电弧轮廓特征，作为被测闪络图像特征集合；
(6)N个待测闪络图像特征集合与K类类标准闪络图像特征向量进行相似性计算；
(7)按照N个待测图像特征集合与有序的K类标准特征向量相似度结果，每类计算结果中，按照相似
度从高到底的顺序输出前M个画面，作为自动提取的闪络图像监控画面，M与相似度阈值设置有关。
2.如权利要求1所述的模块(1),其特征在于，离线生成K类闪络图像标准特征集合，该集合可以通过
闪络图像重新计算更新。
3.如权利要求1所述的模块(1)和模块(5),其特征在于，利用了闪络图像的纹理特征、图像中电弧的
轮廓特征。
4.如权利要求1所述的模块(6)，其特征在于，N个待测闪络图像特征集合与K类类标准闪络图像特征向
量进行相似性计算。
5.如权利要求1所述的模块(7)，其特征在于，按照N个待测图像特征集合与有序的K类标准特征向量
相似度结果，根据相似度阈值设置自动提取M个闪络画面。
6.闪络图像的自动提取方法，其特征在于包括以下步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：别红霞，周军，邓桃，张学军，
申请(专利权)人：北京邮电大学，中国电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11