一种变电站视频监控中的设备异常诊断模型制造技术
A device abnormal diagnosis model for Substation Video Surveillance
The present invention anomaly diagnosis model of a substation equipment in video surveillance is proposed, and the model of substation remote digital video surveillance image recognition processing, the invention uses fault model of substation equipment abnormal establishment principle graphic edge detection based on Sobel operator. After the failure of the substation equipment, through the camera to collect information on the substation site, will be collected after the image information is transmitted to the PC, the Sobel operator equipment based on anomaly diagnosis model using the host computer, the fault line automatic analysis, and report the fault types, realize the function of automatic diagnosis fault of substation equipment.
【技术实现步骤摘要】
一种变电站视频监控中的设备异常诊断模型
本专利技术专利涉及一种变电站视频监控中的设备异常诊断模型，特别涉及一种基于Sobel算子的图形边缘检测原理建立的变电站设备异常诊断模型。
技术介绍
随着信息技术的发展，变电站远程数字视频监控系统已经广泛应用于电力系统。视频监控图像直观，易于处理，但如果随着监控的点数大量的增加，靠人工24小时来分辨或者控制摄像头的监视位置也成了一件难以完成的工作。图形识别技术是解决变电站远程数字视频监控的有效途径。虽然目前国内很多电力公司在发电厂、变电站都安装了大量的远程数字视频监控点，但目前主要还是依靠人工监视以及人工巡视来完成，这些视频点都具备了监视现场设备、控制远程摄像机等功能，但目前这些视频资源都不能自动处理。为了更好地利用视频资源，提高变电站远程数字视频监控系统的应用功能，基于图形识别技术的视频监控系统应用研究引起了广泛的关注。利用数字视频中的标准格式，对监视图像的画面进行技术处理，然后进行图像的特征提取以及与标准图像特征的匹配等工作，从而可实现电力设备的工作状况的判定。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供了一种应用于变电站中视频监控...
【技术保护点】
一种变电站视频监控中的设备异常诊断模型，其特征在于：通过提取来自摄像头的故障现场照片的边缘特征，采用基于Sobel算法的图形边缘检测基本原理，利用两个方向模板与图像数字进行邻域卷积计算，一个方向模板用于检测水平边缘，一个方向模板用于检测垂直边缘。Sobel算子通过计算图形灰度函数的近似梯度值，并通过阈值的比较确定图形的边缘，在此基础上，建立出设备的异常诊断模型，识别出变电站设备的形态状态改变。
【技术特征摘要】
1.一种变电站视频监控中的设备异常诊断模型，其特征在于：通过提取来自摄像头的故障现场照片的边缘特征，采用基于Sobel算法的图形边缘检测基本原理，利用两个方向模板与图像数字进行邻域卷积计算，一个方向模板用于检测水平边缘，一个方向模板用于检测垂直边缘。Sobel算子通过计算图形灰度函数的近似梯度值，并通过阈值的比较确定图形的边缘，在此基础上，建立出设备的异常诊断模型，识别出变电站设备的形态状态改变。2.根据权利要求1所述，一种变电站视频监控中的设备异常诊断模型，其特征在于，基于Sobel算法...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡向东，王珂琦，丛业桐，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23
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