[发明专利]一种变电现场安全监控方法及系统有效
申请号: | 202110981738.0 | 申请日: | 2021-08-25 |
公开(公告)号: | CN113901868B | 公开(公告)日: | 2023-08-04 |
发明(设计)人: | 张凌浩;徐海青;张颉;窦国贤;甘炜;陈是同;梁翀;杨迎春;王胜;付重;徐厚东;浦正国;庞博;余江斌;张菊玲;张琦 | 申请(专利权)人: | 国网四川省电力公司电力科学研究院;安徽继远软件有限公司 |
主分类号: | G06V20/52 | 分类号: | G06V20/52;G06V10/77;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/06;G06T3/40 |
代理公司: | 合肥维可专利代理事务所(普通合伙) 34135 | 代理人: | 吴明华 |
地址: | 610000 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 变电 现场 安全 监控 方法 系统 | ||
1.一种变电现场安全监控方法,其特征在于,包括:
通过变电现场的多种监控设备获取同一角度的多张原始图像;
采用超分辨卷积神经网络,对多张原始图像进行超分辨率重建得到多张超清图像;
从多张超清图像中选取基于同一角度不同信道的超清图像,进行图像融合得到高质量图像;
对高质量图像进行绝缘子标注,对标记的绝缘子区域进行分割,得到绝缘子图串;
基于所述绝缘子图串,进行绝缘子裂纹检测,并输出最终的检测结果;
根据最终的检测结果生成最终的绝缘子安全告警信息,并进行告警;
所述图像融合的具体过程如下:
(1)对可见光超清图像进行颜色信道提取,得到所述可见光图像的灰度图像和R、G、B三个信道的图像;
(2)读取与所述可见光超清图像相同拍摄角度的红外超清图像和深度超清图像,得到红外和深度两个信道的图像;
(3)将多个信道的图像转化为向量形式,构建多个信道图像的融合矩阵N;
(4)计算所述多个信道图像融合矩阵的协方差矩阵M;
(5)基于所求得的协方差矩阵M,计算特征值和特征向量;
(6)对上述特征值和特征向量进行排序,得到特征向量组成的主成分参数矩阵;
(7)基于所求得的主成分参数矩阵对多个信道图像进行主成分分析,得到各信道的主成分图像;
(8)将各信道的主成分图像进行直方匹配得到主成分匹配图像;
(9)对主成分匹配图像进行主成分还原分析,完成图像融合得到高质量图像;
所述绝缘子标注具体步骤如下:
S1.将高质量图像划分成若干图像块,所述图像块互不相交;
S2.以高质量图像的R、G、B、深度、红外信道信息作为聚类特征,选定K个聚类特征数值不同的图像块作为聚类中心,计算每个图像块与聚类中心之间的特征距离,根据计算结果将图像块分配到最近聚类中心;
S3.根据聚类分配结果,重新计算聚类中心的位置,循环迭代预设次数,得到若干聚类簇;
S4.选定绝缘子所在聚类簇,则对该聚类簇中所有的图像块进行绝缘子标记。
2.根据权利要求1所述的一种变电现场安全监控方法,其特征在于,所述多张原始图像包括但不限于可见光图像、红外图像、深度图像。
3.根据权利要求1所述的一种变电现场安全监控方法,其特征在于,所述采用超分辨卷积神经网络具体步骤如下:
(1)通过第一层神经网络将原始图像中的图像信息转换为维度向量,通过所述维度向量构建图像的维度矩阵;
(2)将所述维度矩阵输入到第二层神经网络中,通过第二层神经网络完成对维度矩阵的非线性映射,得到映射矩阵;
(3)将所述映射矩阵输入到第三层神经网络中,将映射矩阵转换为高分辨率的超清图像,最终输出。
4.根据权利要求1所述的一种变电现场安全监控方法,其特征在于,所述图像融合中参与融合的多信道图像均为超清图像,所述超清图像的分辨率相同。
5.根据权利要求1所述的一种变电现场安全监控方法,其特征在于,所述图像块与聚类中心之间的特征距离的计算方式如下:
将所述聚类特征转换为向量形式:G=(r,g,b,s,h);
计算图像块聚类特征向量与聚类中心聚类特征向量之间的特征距离:
;
距离L即为图像块与聚类中心之间的特征距离;
其中,G表示聚类特征向量r、g、b、s、h分别表示R、G、B、深度、红外五个信道对应的数值,c表示聚类中心,i表示第i个图像块。
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