一种电力设备图像处理方法技术

本发明专利技术公开了一种电力设备图像处理方法，其包括以下步骤：分别获取并处理电力设备图像和样本图像，所述处理包括图像预处理和图像处理，所述图像处理包括特征参数提取；对比所述电力设备图像和样本图像的特征参数，根据对比结果描述所述电力设备图像对应的电力设备的状态。使用本发明专利技术方法对电力设备图像进行处理，将电力设备图像转换为其对应的电力设备的状态描述，从而通过计算设备有效提取对电力设备监测有价值的信息，大大降低人工成本和存储空间需求，并且极大地提高了监测效率和精确性。

An image processing method for power equipment

The invention discloses a power equipment image processing method, which comprises the following steps: acquiring and processing power equipment image and sample image processing includes image preprocessing and image processing, the image processing feature extraction parameters including contrast; the power characteristic parameters of image and sample image, according to the comparison the description of electrical equipment corresponding to the image of the state of power equipment. The use of the method for processing power equipment image, image conversion of electric power equipment power equipment for the corresponding state description, and through the calculation of effective equipment to extract valuable information for power equipment monitoring, greatly reducing labor cost and storage space requirements, and greatly improve the efficiency and accuracy of monitoring.

【技术实现步骤摘要】
一种电力设备图像处理方法
本专利技术涉及一种图像处理方法，尤其涉及一种电力设备图像处理方法。
技术介绍
随着国民经济的持续发展，我国的电力系统正在向以特高压为主干网架、各级电网相互协调的坚强智能电网方向发展，而“自愈”是智能电网的基本特征之一。所谓“自愈”，不仅要求电网能够自动快速隔离故障并恢复健全区域的供电，而且还要求能够对电网进行在线监测和安全预警，能够及时发现故障并采取措施消除隐患，使电网恢复健康运行以避免事故发生。据统计，电力系统中70％的故障是由电气设备故障引起的，而超过半数以上的电气设备故障都与因泄露电流、漏磁、连接松动、接触不良等造成的发热有关。电气设备长期处于异常发热状态会引起金属构件“蠕变”、绝缘材料老化和劣化，最终造成严重的设备损坏而引发电网故障。由此，如何利用高科技手段进行系统化、标准化的管理，消除危险点，是摆在电力系统科研单位面前的新问题，这对减少事故发生提高设备运行可靠性具有重要的意义。近年来,基于图像的检测技术在电力设备检测中广泛应用：传统的人工巡检或在线监测系统可以采集大量的可见光、红外、紫外等检测图像；采用直升机、无人机、机器人等搭载照相机、红外成像仪、紫外检测仪等手段实现高效、快速的输电线路和变电站巡检也得到迅速推广和应用。通过这些大量的原始图像数据，例如视频图片、红外热像、紫外成像等，可以有效地发现电力设备外观、运行环境、局部过热、局部放电等电力设备主要缺陷，为设备管理和运行维护提供重要依据。但是，这类原始图像数据存量巨大、增长速度快且价值密度低，相关数据的有效应用存在较大困难：一方面图像数据在生产管理系统(PMS)中处理需要非常大量的存储空间，利用率很低，另一方面对这些数据的人工检查和识别需要花费大量的人力和时间，分析效率很低，而且给出的结果存在主观性、模糊性、不完全、易漏检和误检等问题，可能丧失最佳发现和处理时机。目前有些电力公司在电厂、变电站等场所安装了视频监控系统，可实现监视现场设备、控制远程摄像机动作等功能。但这些视频监控系统视频图像识别功能并不成熟，主要采用红外和紫外图像技术，在可见光成像方面存在缺陷。为充分发挥视频监控系统的功能，更准确地判断现场发生事故告警的原因，专利技术人考虑应将红外、紫外和可见光图像处理相结合，以实现设备告警的图像识别，为事故检测提供新的手段，为事故分析提供可靠的依据。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种电力设备图像处理方法，该方法可以通过计算设备使用，使用该方法对电力设备图像进行处理可以将电力设备图像转换为其对应的电力设备的状态描述，从而可以通过计算设备有效提取对电力设备监测有价值的信息，大大降低人工成本和存储空间需求，并且极大地提高了监测效率和精确性。基于上述目的，本专利技术提供了一种电力设备图像处理方法，其包括以下步骤：分别获取并处理电力设备图像和样本图像，所述处理包括图像预处理和图像处理，所述图像处理包括特征参数提取；对比所述电力设备图像和样本图像的特征参数，根据对比结果描述所述电力设备图像对应的电力设备的状态。本专利技术所述的电力设备图像处理方法，其基于电力设备图像和样本图像的特征参数的对比判断所述电力设备的状态。因此，通常需要先建立包含样本图像的特征参数的样本库。电力设备图像通常是实时采集。本专利技术方法可以通过算法实现，因此可以通过计算设备使用。使用本专利技术方法对电力设备图像进行处理，将电力设备图像转换为其对应的电力设备的状态描述，从而通过计算设备有效提取对电力设备监测有价值的信息，大大降低人工成本和存储空间需求，并且极大地提高了监测效率和精确性。进一步地，本专利技术所述的电力设备图像处理方法中：所述电力设备图像和样本图像包括可见光图像，其特征参数包括是否存在典型缺陷、是否存在异物入侵、覆冰和积雪厚度以及污秽程度中的至少一种；所述电力设备的状态包括电力设备的变形破损或裂纹、绝缘子表面污秽、设备覆冰和积雪、部件脱落或移位、导线断裂或断股、线路走廊植被过高或线路离建筑物过近、异物入侵、环境异常以及刀闸闭合是否到位中的至少一种。上述方案中，所述典型缺陷特征参数通常用于对应判断所述变形破损或裂纹、部件脱落或移位、导线断裂或断股、刀闸闭合是否到位等电力设备的状态；所述是否存在异物入侵特征参数通常用于对应判断所述线路走廊植被过高或线路离建筑物过近、异物入侵、环境异常等电力设备的状态；所述覆冰和积雪厚度特征参数通常用于对应判断所述设备覆冰和积雪、环境异常等电力设备的状态；所述污秽程度特征参数通常用于对应判断所述绝缘子表面污秽等电力设备的状态。更进一步地，上述电力设备图像处理方法中：所述电力设备图像和样本图像还包括红外图像和/或紫外图像，其特征参数还包括局部过热和/或局部放电；所述电力设备的状态还包括电力设备的环境状态和/或绝缘状态。上述方案中，将红外、紫外和可见光图像处理相结合，为电力设备监测提供新的手段，为事故分析提供可靠的依据。所述局部过热特征参数通常用于对应判断所述环境状态、绝缘状态等电力设备的状态；所述局部放电特征参数通常用于对应判断所述绝缘状态等电力设备的状态。进一步地，本专利技术所述的电力设备图像处理方法中：所述图像预处理包括灰度化、去噪、超分率重建和配准中的至少一种。上述方案中：所述图像预处理中的灰度化通常将输入的彩色图像转化为灰度图像，彩色图像变成灰度格式，是要扔掉图像的颜色信息，用灰度表示图像的亮度信息，彩色图像每个像素占3字节，即24位，而变成灰度图像后，每个像素占1字节，即占8位，像素的灰度值是当前彩色图像像素的亮度，在灰度图像中，Y被称为灰度值，它位于某个范围之内：Ymin≤Y≤Ymax，理论上要求Y仅为正的，且为有限值，区间(Ymin，Ymax)称为灰度级，一般常用灰度级为(0，255)，这里Ymin＝0为黑，Ymax＝225为白，所有中间值是从黑到白的各种灰度，总共256级。所述采用超分率(superresolution，SR)重建通常用于图像复原。所述SR重建通常采用基于自适应双边全变差(self-adaptingbilateraltotalvariation，SBTV)的图像SR重建算法。在双边全变差SR重建算法的基础上，引入自适应加权系数矩阵αi(self-adaptingweightcoefficientsmatrix，SWCM)，最终将图像SR重建转变为对一个多元函数ρSBTV(z)的最小化求解方案，其中ρSBTV(z)的表达式如下：其中r1m×r2n为原图像像素点在SR图像Z中经字典排序所形成的向量，l和m是经SR重建后的图像与原图像的像素点位移，αi是自适应加权系数矩阵的元数；zi(l，m)是为重建图像z中相同位置的像素与其周围像素的差值，在灰度图像中，zi(l，m)∈(0，255)。如果zi偏大，表明重建图像z在第i像素点周围存在着突变，即第i点周围存在边缘，因此则希望重建算法能对第i点周围的边缘进行锐化，突出边缘的显示效果；反之，如果zi(l，m)偏小，表明图像z在第i像素点周围很平滑，则希望重建算法能抑制噪声。所以，根据式(2)的重建算法可达到根据不同图像自身特点进行SR重建的目的。更进一步地，上述电力设备图像处理方法中：所述图像预处理和/或所述图像处理还包括图像分割。上述方案中，图像分割可以用于获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力设备图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：分别获取并处理电力设备图像和样本图像，所述处理包括图像预处理和图像处理，所述图像处理包括特征参数提取；对比所述电力设备图像和样本图像的特征参数，根据对比结果描述所述电力设备图像对应的电力设备的状态。

【技术特征摘要】
1.一种电力设备图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：分别获取并处理电力设备图像和样本图像，所述处理包括图像预处理和图像处理，所述图像处理包括特征参数提取；对比所述电力设备图像和样本图像的特征参数，根据对比结果描述所述电力设备图像对应的电力设备的状态。2.如权利要求1所述的电力设备图像处理方法，其特征在于：所述电力设备图像和样本图像包括可见光图像，其特征参数包括是否存在典型缺陷、是否存在异物入侵、覆冰和积雪厚度以及污秽程度中的至少一种；所述电力设备的状态包括电力设备的变形破损或裂纹、绝缘子表面污秽、设备覆冰和积雪、部件脱落或移位、导线断裂或断股、线路走廊植被过高或线路离建筑物过近、异物入侵、环境异常以及刀闸闭合是否到位中的至少一种。3.如权利要求2所述的电力设备图像处理方法，其特征在于：所述电力设备图像和样本图像还包括红外图像和/或紫外图像，其特征参数还包括局部过热和/或局部放电；所述电力设备的状态还包括电力设备的环境状态和/或绝缘状态。4.如权利要求1-3中任意一项权利要求所述的电力设备图像处理方法，其特征在于：所述图像预处理包括灰度化、去噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾斌，彭红霞，王智杰，徐珂，刘相兴，赵俊杰，牛硕丰，李永生，李建福，闫静静，盛戈皞，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司菏泽供电公司，国家电网公司，上海交通大学，
类型：发明
国别省市：山东,37