基于图像识别技术的变电集控站智能监视方法技术

本发明专利技术提供基于图像识别技术的变电集控站智能监视方法，涉及电站监视技术领域。该基于图像识别技术的变电集控站智能监视方法，包括以下步骤：S1.将摄像头布置在需要拍摄的位置，调整角度并完成物理保护避免摄像头的损坏，导入报警数据库，S2.将摄像头设置成视频模式，并设置一定的间隔时间进行截图，并将截图上传至储存数据库，并将一次截图的图片记为一组，S3.对同一组照片进行边缘检测，选择边缘最清晰的照片上传至对比库中。通过视频的特征对比以及照片的点阵对比，增加对监测的状态进行处理的能力，进而增加装置的响应速度，避免在出现异常时响应速度慢导致监测效果差，通过多个数据库的建立增加监视时的准确性，避免出现误报的情况。误报的情况。

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别技术的变电集控站智能监视方法


[0001]本专利技术涉及变电站监视
，具体为基于图像识别技术的变电集控站智能监视方法。

技术介绍

[0002]变电站的设备巡检工作一直以来都是整个变电站在运行过程中的核心工作，这项工作的主要目的就是为了对当前设备的运行状态进行检查，从而第一时间发现设备运行过程中所存在的缺陷，促使设备能够安全、可靠、稳定地运行。但就目前绝大多数变电站的巡检工作看来，变电站仍然存在着很多问题，在恶劣环境下，变电站设备也很容易出现问题，因而在恶劣环境下的巡检工作显得格外重要。传统的变电站巡检还存在一些问题，比如地处高温、高盐、高湿、强台风地区的变电站，设备腐蚀及发热情况十分严重，值班员需要开展大量巡视及测温工作，工作量大，人力成本高；需要人工全天候监视，极容易因巡视人员的疲惫导致无法有效地识别出变电站的危险情况；人工开展巡视工作时，数小时内暴露在阳光直射，40摄氏度以上的高温环境下，容易引发相关疾病。

技术实现思路

[0003](一)解决的技术问题
[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于图像识别技术的变电集控站智能监视方法，解决了人工值班监视因为疲劳而导致识别精度降低的问题。
[0005](二)技术方案
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：包括以下步骤：
[0007]S1.将摄像头布置在需要拍摄的位置，调整角度并完成物理保护避免摄像头的损坏，导入报警数据库；
[0008]S2.将摄像头设置成视频模式，并设置一定的间隔时间进行截图，并将截图上传至储存数据库，并将一次截图的图片记为一组；
[0009]S3.对同一组照片进行边缘检测，选择边缘最清晰的照片上传至对比库中，剩余照片进行删除；
[0010]S4.将对比库中的进行图像分割和边缘提取，再通过点阵对比前后两张照片是否发生区别；
[0011]S5.将发生改变的两张照片进行上传网络，当图片中出现报警数据库中的图形，直接进行警报；
[0012]S6.视频实时上传至对比库中进行处理，并进行目标检测，目标检测包括检测、分割、目标位置和跟踪移动对象；
[0013]S7.特征提取进而识别图像的特征，并计算特征值，将特征值进行比较值相似；
[0014]S8.数据异常时发出警报。
[0015]优选的，所述间隔为1mi n，每次截图在0.2S内截图5张。
[0016]优选的，所述报警数据库通过软件学习，将以往发生危险时的特征进行保存，从而建立报警数据库。
[0017]优选的，所述警报在数据显示持续存在异常时发出，如果数据立即恢复正常，则可以将其视为虚假警报，因此无需发出警报提示。
[0018]优选的，所述储存数据库包括顶层存储主机、底层应用程序存储主机、电子传输机，所述存储数据库中的整个表始终处于嵌套连接状态，即顶层存储主机可以直接连接到底层应用程序存储主机，所述电子传输机在整个传输过程中始终保持高水平的传输忙状态现阶段建立了软硬件运行环境，在图像识别技术的支持下，应用于变电站视频监控系统。
[0019]优选的，所述特征主要包括边界、区域、重心和惯性主轴，根据从二进制图像中提取的目标要素，检测目标更改并建立相应的要素模型。
[0020](三)有益效果
[0021]本专利技术提供了基于图像识别技术的变电集控站智能监视方法。具备以下
[0022]有益效果：
[0023]1、通过视频的特征对比以及照片的点阵对比，增加对监测的状态进行处理的能力，进而增加装置的响应速度，避免在出现异常时响应速度慢导致监测效果差。
[0024]2、通过多个数据库的建立增加监视时的准确性，避免出现误报的情况。
具体实施方式
[0025]对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]本专利技术实施例提供基于图像识别技术的变电集控站智能监视方法，包括以下步骤：S1.将摄像头布置在需要拍摄的位置，调整角度并完成物理保护避免摄像头的损坏，导入报警数据库，间隔为1mi n，每次截图在0.2S内截图5张，报警数据库通过软件学习，将以往发生危险时的特征进行保存，从而建立报警数据库，S2.将摄像头设置成视频模式，并设置一定的间隔时间进行截图，并将截图上传至储存数据库，并将一次截图的图片记为一组，储存数据库包括顶层存储主机、底层应用程序存储主机、电子传输机，存储数据库中的整个表始终处于嵌套连接状态，即顶层存储主机可以直接连接到底层应用程序存储主机，电子传输机在整个传输过程中始终保持高水平的传输忙状态现阶段建立了软硬件运行环境，在图像识别技术的支持下，应用于变电站视频监控系统，图像识别技术的基本过程中为，n信息的获取，通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息，信息可以是二维的图像如文字，图像等，可以是一维的波形如声波，心电图，脑电图，也可以是物理量与逻辑值，n预处理包括A\D，二值化，图像的平滑、变换、增强、恢复、滤波等，主要指图像处理，n特征抽取和选择在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择，例如，一幅64x64的图像可以得到4096个数据，这种在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征，这就是特征提取和选择的过程，n分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最低，n分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类，S3.对同一组照片进行边缘检测，选择边缘最清晰的照片上传至对比库中，剩余照片进行删除，S4.将对比库中的进行图像分割和边缘提取，再通过点阵对比前后两张照片是否发生区别，S5.将发生
改变的两张照片进行上传网络，当图片中出现报警数据库中的图形，直接进行警报，S6.视频实时上传至对比库中进行处理，并进行目标检测，目标检测包括检测、分割、目标位置和跟踪移动对象，S7.特征提取进而识别图像的特征，并计算特征值，将特征值进行比较值相似，特征主要包括边界、区域、重心和惯性主轴，根据从二进制图像中提取的目标要素，检测目标更改并建立相应的要素模型，S8.数据异常时发出警报，警报在数据显示持续存在异常时发出，如果数据立即恢复正常，则可以将其视为虚假警报，因此无需发出警报提示。
[0027]尽管已经示出和描述了本专利技术的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本专利技术的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本专利技术的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像识别技术的变电集控站智能监视方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.将摄像头布置在需要拍摄的位置，调整角度并完成物理保护避免摄像头的损坏，导入报警数据库；S2.将摄像头设置成视频模式，并设置一定的间隔时间进行截图，并将截图上传至储存数据库，并将一次截图的图片记为一组；S3.对同一组照片进行边缘检测，选择边缘最清晰的照片上传至对比库中，剩余照片进行删除；S4.将对比库中的进行图像分割和边缘提取，再通过点阵对比前后两张照片是否发生区别；S5.将发生改变的两张照片进行上传网络，当图片中出现报警数据库中的图形，直接进行警报；S6.视频实时上传至对比库中进行处理，并进行目标检测，目标检测包括检测、分割、目标位置和跟踪移动对象；S7.特征提取进而识别图像的特征，并计算特征值，将特征值进行比较值相似；S8.数据异常时发出警报。2.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的变电集控站智能监视方法，其特征在于：所述间隔为1min，每次截图在0.2S内截图5张。3.根据权利要求1所述的基于图...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋梦琼，康逸群，康兵，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院南昌工程学院，
类型：发明
国别省市：