[发明专利]一种基于双光融合的输电通道预警系统及其预警方法

说明书

本发明提供了一种基于双光融合的输电通道预警系统及其预警方法，包括：图像采集模块，包括红外采集模块以及可见光采集模块，用于采集输电通道附近的红外图像以及可见光图像；处理模块，与所述图像采集模块相连，用于对所述红外图像以及所述可见光图像进行处理；以及预警目标识别模块，与所述处理模块相连，为一经训练的机器学习模型，经处理的所述红外图像以及所述可见光图像输入所述预警目标识别模块输出报警目标。本发明的一种基于双光融合的输电通道预警系统及其预警方法，通过红外图像与可见光图像融合结合机器学习实现了危险源目标识别的智能化，提高了输电通道预警目标识别的精度。

技术领域

本发明涉及配电设备监控技术领域，具体涉及一种基于双光融合的输电通道预警系统及其预警方法。

背景技术

随着我国国民经济的增长和生活水平的提高，电力的需求也日益增加，电力系统电网规模的扩大和电力负荷的提高，使电力设备损坏、故障及严重时造成设备烧损等事故发生的可能性增加。为尽可能避免各类电力事故，减少事故导致的重大经济损失势在必行，刻不容缓。

热成像系统只能定位到发热的危险源，但是无法判断危险源类型。传统的视频监控技术只提供视频捕捉、存储和回放等简单功能，不具备视频分析功能和异常判断能力，智能化程度不够高，很难起到预警和报警的作用。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种基于双光融合的输电通道预警系统及其预警方法，通过红外图像与可见光图像融合结合机器学习实现了危险源目标识别的智能化，既能通过红外图像定位监控中的发热危险源，同时也能结合可见光图像识别出了危险源的类型，提高了输电通道预警目标识别的精度。

为了实现以上目的，本发明采取的一种技术方案是：

一种基于双光融合的输电通道预警系统，包括：图像采集模块，包括红外采集模块以及可见光采集模块，用于采集输电通道附近的红外图像以及可见光图像；处理模块，与所述图像采集模块相连，用于对所述红外图像以及所述可见光图像进行处理；以及预警目标识别模块，与所述处理模块相连，为一经训练的机器学习模型，经处理的所述红外图像以及所述可见光图像输入所述预警目标识别模块输出报警目标。

进一步地，所述处理模块包括图像标定模块、二值处理模块以及腐蚀处理模块，所述图像标定模块与所述采集模块相连，所述二值处理模块与所述红外采集模块相连，所述腐蚀模块的输入端与所述二值处理模块相连，所述腐蚀模块的输出端与所述标定模块相连，所述标定模块输出至所述预警目标识别模块。

进一步地，所述红外采集模块为红外摄像头，所述可见光采集模块为可见光摄像头。

本发明还提供了一种基于双光融合的输电通道预警方法，包括如下步骤：S10数据采集，通过红外摄采集模块以及可见光采集模块采集输电通道附近的红外图像以及可见光图像；S20数据处理，通过处理模块对所述红外图像以及所述可见光图像进行处理，获得待识别目标图像；以及S30报警目标识别，将所述待识别目标图像输入预警目标识别模块输出报警目标。

进一步地，所述步骤S20包括如下步骤：S21图像标定，标定出所述红外图像与所述可见光图像的像素点的对应关系；S22图像二值处理，对所述红外图像进行二值化处理，获得二值化图像B；S23图像腐蚀处理，将所述二值化图像B进行腐蚀处理，消除孤立点，获得腐蚀后图像；以及S24外界矩形处理，计算所述腐蚀后图像的外接矩形，对每个所述外接矩形依据所述步骤S21的对应关系转换为可见光图像，并确认每个所述外接矩形在所述可见光图像中的相应位置。

进一步地，所述预警目标识别模块为使用标准图像进行训练的机器学习模型。

进一步地，所述红外采集模块为红外摄像头，所述可见光采集模块为可见光摄像头。

本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：