一种基于K-Mean算法的滑车跳线在线检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于K-Mean算法的滑车跳线在线检测方法，包括以下步骤：1)摄像机实时采集线缆在滑车上运动的一组序列图像数据；2)对获取的图像进行去噪增强处理；3)利用K-mean算法对图像进行初始分割；4)提取初始分割后各区域特征，结合颜色信息和空间信息对初始分割的图像进行区域合并，得到最终的分割结果；5)将步骤4)获得的分割后的图像与事前训练图像样本进行匹配，获得监控目标所在图像；6)将监控目标所在图像与训练图像进行匹配，判断滑车是否跳线：若图像中存在目标发生位移，判定滑车发生跳线，并发出警报。与现有技术相比，本发明专利技术具有方法实现简单、可有效对滑车上电缆跳槽进行监控等优点。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及，包括以下步骤：1)摄像机实时采集线缆在滑车上运动的一组序列图像数据；2)对获取的图像进行去噪增强处理；3)利用K-mean算法对图像进行初始分割；4)提取初始分割后各区域特征，结合颜色信息和空间信息对初始分割的图像进行区域合并，得到最终的分割结果；5)将步骤4)获得的分割后的图像与事前训练图像样本进行匹配，获得监控目标所在图像；6)将监控目标所在图像与训练图像进行匹配，判断滑车是否跳线：若图像中存在目标发生位移，判定滑车发生跳线，并发出警报。与现有技术相比，本专利技术具有方法实现简单、可有效对滑车上电缆跳槽进行监控等优点。【专利说明】
本专利技术涉及一种图像分类和检测领域，尤其是涉及一种基于K-Mean算法的滑车 跳线在线检测方法，是一种对视频或者图像序列中的运动目标进行检测的方法，实现了被 监控目标的在线检测。
技术介绍
电力系统的智能化管理是其主要的发展趋势，滑车线缆作为其中的一部分，对它 的安全监控势在必行。对滑车跳线实施智能监控，当滑车出现异常故障时及时地给出报警 或提示，不仅可以提高电力系统安全系数，而且可以减轻工作人本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于K‑Mean算法的滑车跳线在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)摄像机实时采集线缆在滑车上运动的一组序列图像数据；2)对获取的图像进行去噪增强处理；3)利用K‑mean算法对图像进行初始分割；4)提取初始分割后各区域特征，结合颜色信息和空间信息对初始分割的图像进行区域合并，得到最终的分割结果；5)将步骤4)获得的分割后的图像与事前训练图像样本进行匹配，获得监控目标所在图像；6)将监控目标所在图像与训练图像进行匹配，判断滑车是否跳线：若图像中存在目标发生位移，判定滑车发生跳线，并发出警报。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘刚，贺远，赵龙，朱凯，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海;31