变电站安全监控视频的异物检测方法技术

本发明专利技术涉及变电站监控技术领域，具体涉及一种变电站安全监控视频的异物检测方法。本方法进行异物识别时，会分别与静态背景帧bk及动态背景帧bk1对比后，再确定前景物体点并进行后续的检测；并且，动态背景帧bk1会在检测的过程中实时更新，具体地，如果某个被检测的图像g中无前景物体点，则会将该图像g更新为最新的动态背景帧bk1，换个说法，动态背景帧bk1会根据环境中光线等动态变化而实时变化。这样，通过初始的静态背景帧bk及动态背景帧bk1的综合作用，在保证对目标区域准确识别的同时，还可以避免环境中光线缓慢变化对检测的影响。本方法的重点在于思路上，图像的具体对比识别采用常规的图像处理方法即可，可移植性强，适用性非常好。非常好。非常好。

【技术实现步骤摘要】
变电站安全监控视频的异物检测方法


[0001]本专利技术涉及变电站监控
，具体涉及一种变电站安全监控视频的异物检测方法。

技术介绍

[0002]变电站的工作环境对安全的要求比较高，为了保证在高压的工作环境中，设备之间具有足够的绝缘距离，线路和设备不会出现短路过电压等危险情况，在其工作设备周围应避免出现任何异物(遗留物)，更不能出现人为的恶意破坏。
[0003]近年来，随着监控视频和实时目标检测技术的提高，变电站的监控也实现了智能化，异物的监测也因此更加的方便。当前变电站中，利用视频监控系统在2M以下带宽环境下可实现视频信号的单向传输。另外，在5O0kV变电站的视频监控系统中还支持移动侦测功能，通过监控主站的监视器可实现对任何区域摄像机画面的调取。自从变电站内开始应用视频监控系统后，监控效率愈加提升，监控效果愈发理想，日前在变电站主控室内工作的人员利用视频监控系统，已可实现时整个电力系统的监管和控制，并且发展监控系统的电力企业可以解决人员不足问题，节约人员成本。
[0004]在以摄像头为视频采集设备的安全监控系统中，异物检测通常都采用的目标检测的方法。目标检测，是指在序列图像中检测出变化区域并将目标从背景图像中检测出来。通常情况下，通过目标分类、跟踪和行为理解等后，处理过程仅仅只会考虑图像中对应于目标的像素区域，因此，目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要。在具体检测时，根据摄像头是否保持静止，可以将检测分为静态背景和运动背景两类，而大多数视频监控系统是摄像头固定的。因此，静态背景下运动目标检测方法受到了广泛关注。目前，常用的静态背景下运动目标检测方法有帧差法、光流法、背景减除法。然而，在变电站监控的实际应用中，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得目标检测与分割变得相当困难，换个说法，现有的自动检测系统大多难以适应光照变化、遮挡等情况，这就导致现有的检测方法在动态环境的干扰下准确率都不够高。
[0005]因此，在动态环境的干扰下，怎样才能保证异物检测的准确率，成为目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0006]针对上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种变电站安全监控视频的异物检测方法，在动态环境的干扰下，仍能保证异物检测的准确率。
[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下的技术方案：
[0008]变电站安全监控视频的异物检测方法，包括以下步骤：
[0009]S1、获取三幅与历史视频流的图像大小相同的过程参照图fo、fo1和fg，并将fo、fo1和fg中各点的初始属性值均设置为0；再从历史视频流的图像中筛选出两帧图像，分别作为静态背景帧bk和动态背景帧bk1；
[0010]S2、按照预设的抽帧方式，从待测视频流中抽取出一帧待检测的图像g后；将图像g中的各点分别与静态背景帧bk和动态背景帧bk1中的对应点进行对比，若g中存在前景物体点则将fo中对应点的属性值记为异常值；若fo中不存在属性值为异常值的点则转到S3，否则转到S4；
[0011]S3、将图像g作为更新后的动态背景帧bk1，并返回S2；
[0012]S4、按照预设的异常点排查方法对fo中属性值为异常值的点进行筛除，并将通过筛除后的点作为疑似点；
[0013]S5、将fg中与各疑似点对应的点的属性值数值加1，通过fg中各点的属性值数值记录各点被标记为疑似点的次数；
[0014]S6、统计fg中各点在预设时长内的属性值数值的增长值A，根据各点的增长值A按预设的异物判断方法判断各点是否为异物点，若是则将fo1中对应点的属性值记为异物值；
[0015]S7、分析fo1中是否存在属性值为异物值的点，若否则返回S2；若是则进行异物汇报后，再返回S2。
[0016]基础方案原理及效果：
[0017]1.本方法进行异物识别时，会分别与静态背景帧bk及动态背景帧bk1对比后，再确定前景物体点(即异常点)并进行后续的检测；并且，动态背景帧bk1会在检测的过程中实时更新，具体地，如果某个被检测的图像g中无前景物体点，则会将该图像g更新为最新的动态背景帧bk1，换个说法，动态背景帧bk1会根据环境中光线等动态变化而实时变化。这样，通过初始的静态背景帧bk及动态背景帧bk1的综合作用，在保证对目标区域准确识别的同时，还可以避免环境中光线缓慢变化对检测的影响。
[0018]2.分别与静态背景帧bk及动态背景帧bk1对比，识别出前景物体后，还会进行异常点处理再确定具体的疑似点，可以进一步保证异物识别的准确性。
[0019]3.本方法的重点在于思路的巧妙上，而对图像的具体对比识别采用常规的图像处理方法即可，可移植性强，对处理器性能要求也较低，适用性非常好。
[0020]综上，本方法在动态环境的干扰下，仍能保证异物检测的准确率。
[0021]优选地，S2中，将图像g中的点分别与静态背景帧bk和动态背景帧bk1中的对应点进行对比时，先将图像g中的点的像素与静态背景帧bk中的对应点的像素求差；若差值的绝对值大于等于设定值，则将该点的像素与动态背景帧bk1中对应点的像素求差，若差值的绝对值仍大于设定值则将该点记为前景物体点。
[0022]有益效果：分别对比的方式，可以充分利用静态背景帧bk及动态背景帧bk1的具体特征，在保证识别效率的同时，还可以保证对前景物体点的识别准确性。
[0023]优选地，S4包括：
[0024]S41、对fo进行开运算，得到fo01；
[0025]S42、获取fo01中属性值为异常值的点的连通区域，并进行预设的连通区域检验筛除，将检验筛除后剩余的连通区域记为有效连通区域；
[0026]S43、将图像g中与各有效连通区域对应的区域进行预设的纹理特征校验，并将通过纹理特征校验后剩余的区域对应的有效连通区域内的点记为疑似点。
[0027]有益效果：通过开运算，可以减少由干扰造成的误检区域；通过连通区域整体筛分的方式，则可以结合实际情况，将一些明显不可能是异物的干扰项去除，从而保证识别的准
确性。
[0028]优选地，S41中，对fo进行开运算及闭运算后，得到fo01。
[0029]有益效果：加入闭运算后，还可以降低同一目标中因存在与背景像素接近而被误检为背景，造成单目标断裂成多个的情况。
[0030]优选地，S42中，预设的连通区域检验筛除包括：对fo01中的每个连通区域，记录该连通区内所有属性值为异常值的点的坐标，并算出连通区域内属性值为异常值的点的数量，若该数量小于预设的低阈值或大于预设的高阈值，则筛除该连通区域。
[0031]优选地，S42中，预设的连通区域检验筛除还包括：记录各连通区域外接矩形的顶点坐标，并根据连通区域外接矩形的顶点坐标计算外接矩形的长宽比后，筛除长宽比大于预设比值的连通区域。
[0032]优选地，S42中，预设的连通区域检验筛除还包括：根据连通区域外接矩形的顶点坐标计算外接矩形的面积后，计算连通区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.变电站安全监控视频的异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取三幅与历史视频流的图像大小相同的过程参照图fo、fo1和fg，并将fo、fo1和fg中各点的初始属性值均设置为0；再从历史视频流的图像中筛选出两帧图像，分别作为静态背景帧bk和动态背景帧bk1；S2、按照预设的抽帧方式，从待测视频流中抽取出一帧待检测的图像g后；将图像g中的各点分别与静态背景帧bk和动态背景帧bk1中的对应点进行对比，若g中存在前景物体点则将fo中对应点的属性值记为异常值；若fo中不存在属性值为异常值的点则转到S3，否则转到S4；S3、将图像g作为更新后的动态背景帧bk1，并返回S2；S4、按照预设的异常点排查方法对fo中属性值为异常值的点进行筛除，并将通过筛除后的点作为疑似点；S5、将fg中与各疑似点对应的点的属性值数值加1，通过fg中各点的属性值数值记录各点被标记为疑似点的次数；S6、统计fg中各点在预设时长内的属性值数值的增长值A，根据各点的增长值A按预设的异物判断方法判断各点是否为异物点，若是则将fo1中对应点的属性值记为异物值；S7、分析fo1中是否存在属性值为异物值的点，若否则返回S2；若是则进行异物汇报后，再返回S2。2.如权利要求1所述的变电站安全监控视频的异物检测方法，其特征在于：S2中，将图像g中的点分别与静态背景帧bk和动态背景帧bk1中的对应点进行对比时，先将图像g中的点的像素与静态背景帧bk中的对应点的像素求差；若差值的绝对值大于等于设定值，则将该点的像素与动态背景帧bk1中对应点的像素求差，若差值的绝对值仍大于设定值则将该点记为前景物体点。3.如权利要求1所述的变电站安全监控视频的异物检测方法，其特征在于：S4包括：S41、对fo进行开运算，得到fo01；S42、获取fo01中属性值为异常值的点的连通区域，并进行预设的连通区域检验筛除，将检验筛除后剩余的连通区域记为有效连通区域；S43、将图像g中与各有效连通区域对应的区域进行预设的纹理特征校验，并将通过纹理特征校验后剩余的区域对应的有效连通区域内的点记为疑似点。4.如权利要求3所述的变电站安全监控视频的异物检测方法，其特征在于：S41中，对fo进行开运算及闭运算后，得到fo01。5.如权利要求3所述的变电站安全监控视频的异物检测方法，其特征在于：S42中，预设的连通区域检验筛除包括：对fo01中的每个连通区域，记录该连通区内所有属性值为异常值的点的坐标，并算出连通区域内属性值为异常值的点的数量，若该数量小于预设的低阈值或大于预设的高阈值，则筛除该连通区域。6.如权利要求5所述的变电站安全监控视频的异物检测方法，其特征在于：S42中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：周威振，马越，邓集瀚，雷鸣东，陈健哲，赵银山，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局，
类型：发明
国别省市：