【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及应急指挥领域，尤其涉及一种电力应急指挥系统。
技术介绍
1、当台风、洪水等自然灾害发生之后，为了尽快恢复电力供应，通常都需要先通过航拍图像来获取受灾区域的各个局部区域的受到破坏的程度，然后由应急抢险指挥人员指挥抢险队伍优先对受到严重破坏的局部区域进行实地查看，并对受损的电力设施进行抢险修复，以确保尽快恢复电力供应。航拍图像通常可以通过无人机来对受灾区域进行拍摄得到。
2、局部区域的受到破坏的程度的判断结果，一般都是基于图像识别的方式来获得的；图像识别的方式相较于人工识别的方式而言，对现场指挥人员的判断经验的要求更低，能够更快获得较为准确的判断结果；基于图像识别获得判断结果的过程一般包含降噪、图像特征提取、基于提取到的图像特征判断受到破坏的程度这几个步骤。
3、为了提升对航拍图像进行特征提取所获得的图像特征的质量，降噪的过程一般会使用多种类型的降噪算法来分别对航拍图像进行降噪处理，获得多张处理图像，然后对多张处理图像按照设定的合并比例（例如根据经验获得的比例）进行合并，从而获得最终的降噪图像。
4、由于不同的降噪图像所对应的合并比例通常都是提前设定的，这就使得基于这些合并比例来获得的降噪图像，与最佳的合并比例（即能够获得最高的质量的合并图像的合并比例）获得的降噪图像相比，图像质量相差比较大的概率较大，从而使得最终识别出的受到破坏的程度的准确性受到影响，使得抢修队伍对受到破坏的程度靠后的受灾区域优先进行了抢修的事件的出现概率增大，延长了从抢修开始到恢复对受灾区域的中的所有局部区域的电
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于公开一种电力应急指挥系统，解决如何提高采用不同类型的降噪算法对航拍图像进行降噪处理之后，如何缩小获得提高合并比例与最佳的合并比例的差距，使得基于合并比例获得的降噪图像可以具有更高的质量，从而提高受到破坏的程度的识别结果的准确性，缩短整体恢复电力供应的总时长的技术问题。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供了一种电力应急指挥系统，包括图像识别装置；图像识别装置包括图像降噪模块；图像降噪模块包括降噪单元、计算单元和合并单元；降噪单元用于采用多种类型的降噪算法分别对受灾区域的航拍图像进行降噪，获得多张处理图像；计算单元用于采用粒子群算法分别获取每张处理图像的合并比例；合并单元用于基于合并比例对处理图像进行合并，得到降噪图像；其中，采用粒子群算法分别获取每张处理图像的合并比例，包括：第一步，基于所有的处理图像计算初始比例；第二步，基于初始比例初始化粒子群；第三步，计算每个粒子的适应度；第四步，根据适应度更新每个粒子的历史最优位置，以及更新粒子群的全局历史最优位置；第五步，更新每个粒子的速度和位置；第六步，判断是否满足迭代结束条件，若是，则进入第七步；若否，则进入第三步；第七步，将全局历史最优位置对应的粒子的位置中的各维的数值作为最终确定的各张处理图像的合并比例。
3、优选地，多种类型的降噪算法包括对高斯噪声进行降噪的算法、对椒盐噪声进行降噪的算法和对周期噪声进行降噪的算法。
4、优选地，基于所有的处理图像计算初始比例，包括：分别计算每张处理图像的比较系数；基于比较系数计算每张处理图像的初始比例。
5、优选地，比较系数的计算公式为：；表示处理图像的比较系数，migy和magy分别表示处理图像中的像素点的灰度值的下限值和上限值；表示处理图像中包含的灰度值等于z的像素点的总数，nuals表示处理图像中的像素点的总数，cg表示比较值，表示处理图像中处于图像的边缘的像素点的总数，w1和w2分别表示第一权重和第二权重。
6、优选地，基于比较系数计算每张处理图像的初始比例，包括：用n表示处理图像的总数，则对于第n张处理图像，其初始比例的计算公式为：；表示第n张处理图像的初始比例，表示第n张处理图像的比较系数，n∈[1，n]。
7、优选地，基于初始比例初始化粒子群，包括：用m表示粒子群中的粒子的总数，用n表示处理图像的总数，采用从1到n的正整数对n张处理图像进行编号；则对于第m个粒子，其速度中的第n维的数值为在区间(-0.1,0.1)中生成的随机数；m∈[1,m]；当m等于1时，对于第m个粒子，其位置中的第n维的数值等于编号为n的处理图像所对应的初始比例；当m大于1时，对于第m个粒子，其位置中的第n维的数值为在区间中生成的随机数，表示第1个粒子的位置中的第n维的数值，n∈[1，n]。
8、优选地，图像识别装置还包括特征提取模块；特征提取模块用于对降噪图像进行分区，将降噪图像分为多个局部图像；分别提取每张局部图像包含的图像特征。
9、优选地，图像识别装置还包括受灾程度系数计算模块；受灾程度系数计算模块用于基于图像特征分别获取每张局部图像中包含的灾害的类型的集合以及每种类型的灾害的分布面积，以及用于基于灾害的类型的集合和每种类型的灾害的分布面积计算每张局部图像的受灾程度系数。
10、优选地，还包括指挥装置；指挥装置包括排序模块和调度模块；排序模块用于按照受灾程度系数从大到小的顺序，对每张局部图像所对应的区域的抢修顺序进行排序；调度模块用于根据局部图像的总数q1和抢修队伍的总数q2生成抢修方案，并将抢修方案发送至各支抢修队伍。
11、优选地，还包括无人机装置；无人机装置包括无人机控制中心和无人机；无人机控制中心用于控制无人机飞到受灾区域的中心的上空，对受灾区域进行俯拍，获得受灾区域的航拍图像。
12、有益效果：在对不同类型的降噪算法所获得的处理图像进行合并时，本专利技术并不是直接利用提前设定的合并比例来进行合并，而是先基于处理图像来计算初始比例，之后再基于初始比例来初始化粒子群算法中的位置，接着便是运行粒子群算法来获得满足迭代条件之后的全局历史最优位置；将全局历史最优位置对应的粒子的位置中的各维的数值作为最终确定的各张处理图像的合并比例；通过基于初始比例来进行粒子群算法的初始化，提高了粒子群算法的与处理图像之间的关系，使得粒子群算法可以根据获得的处理图像的实际情况，更快地初始化距离最佳的合并比例更近的初始化粒子群，从而能够在降低提前陷入距离最佳的合并比例较远的局部最优结果的同时，提高本专利技术的收敛速度，提高了获得距离最佳的合并比例更近的合并比例的效率；本专利技术能够进一步提高获得的降噪图像的质量，获得更加准确的受灾情况，有效地缩短了整体恢复电力供应的所需的总时长。
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1.一种电力应急指挥系统，其特征在于，包括图像识别装置；图像识别装置包括图像降噪模块；图像降噪模块包括降噪单元、计算单元和合并单元；降噪单元用于采用多种类型的降噪算法分别对受灾区域的航拍图像进行降噪，获得多张处理图像；计算单元用于采用粒子群算法分别获取每张处理图像的合并比例；合并单元用于基于合并比例对处理图像进行合并，得到降噪图像；其中，采用粒子群算法分别获取每张处理图像的合并比例，包括：第一步，基于所有的处理图像计算初始比例；第二步，基于初始比例初始化粒子群；第三步，计算每个粒子的适应度；第四步，根据适应度更新每个粒子的历史最优位置，以及更新粒子群的全局历史最优位置；第五步，更新每个粒子的速度和位置；第六步，判断是否满足迭代结束条件，若是，则进入第七步；若否，则进入第三步；第七步，将全局历史最优位置对应的粒子的位置中的各维的数值作为最终确定的各张处理图像的合并比例。
2.根据权利要求1所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，多种类型的降噪算法包括对高斯噪声进行降噪的算法、对椒盐噪声进行降噪的算法和对周期噪声进行降噪的算法。
3.根据权利要求1所述的一种电
4.根据权利要求3所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，比较系数的计算公式为：；表示处理图像的比较系数，migy和magy分别表示处理图像中的像素点的灰度值的下限值和上限值；表示处理图像中包含的灰度值等于z的像素点的总数，nuals表示处理图像中的像素点的总数，cg表示比较值，表示处理图像中处于图像的边缘的像素点的总数，w1和w2分别表示第一权重和第二权重。
5.根据权利要求3所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，基于比较系数计算每张处理图像的初始比例，包括：用N表示处理图像的总数，则对于第n张处理图像，其初始比例的计算公式为：；表示第n张处理图像的初始比例，表示第n张处理图像的比较系数，n∈[1，N]。
6.根据权利要求1所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，基于初始比例初始化粒子群，包括：用M表示粒子群中的粒子的总数，用N表示处理图像的总数，采用从1到N的正整数对N张处理图像进行编号；则对于第m个粒子，其速度中的第n维的数值为在区间(-0.1,0.1)中生成的随机数；m∈[1,M]；当m等于1时，对于第m个粒子，其位置中的第n维的数值等于编号为n的处理图像所对应的初始比例；当m大于1时，对于第m个粒子，其位置中的第n维的数值为在区间中生成的随机数，表示第1个粒子的位置中的第n维的数值，n∈[1，N]。
7.根据权利要求1所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，图像识别装置还包括特征提取模块；特征提取模块用于对降噪图像进行分区，将降噪图像分为多个局部图像；分别提取每张局部图像包含的图像特征。
8.根据权利要求7所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，图像识别装置还包括受灾程度系数计算模块；受灾程度系数计算模块用于基于图像特征分别获取每张局部图像中包含的灾害的类型的集合以及每种类型的灾害的分布面积，以及用于基于灾害的类型的集合和每种类型的灾害的分布面积计算每张局部图像的受灾程度系数。
9.根据权利要求8所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，还包括指挥装置；指挥装置包括排序模块和调度模块；排序模块用于按照受灾程度系数从大到小的顺序，对每张局部图像所对应的区域的抢修顺序进行排序；调度模块用于根据局部图像的总数Q1和抢修队伍的总数Q2生成抢修方案，并将抢修方案发送至各支抢修队伍。
10.根据权利要求1所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，还包括无人机装置；无人机装置包括无人机控制中心和无人机；无人机控制中心用于控制无人机飞到受灾区域的中心的上空，对受灾区域进行俯拍，获得受灾区域的航拍图像。
...【技术特征摘要】
1.一种电力应急指挥系统，其特征在于，包括图像识别装置；图像识别装置包括图像降噪模块；图像降噪模块包括降噪单元、计算单元和合并单元；降噪单元用于采用多种类型的降噪算法分别对受灾区域的航拍图像进行降噪，获得多张处理图像；计算单元用于采用粒子群算法分别获取每张处理图像的合并比例；合并单元用于基于合并比例对处理图像进行合并，得到降噪图像；其中，采用粒子群算法分别获取每张处理图像的合并比例，包括：第一步，基于所有的处理图像计算初始比例；第二步，基于初始比例初始化粒子群；第三步，计算每个粒子的适应度；第四步，根据适应度更新每个粒子的历史最优位置，以及更新粒子群的全局历史最优位置；第五步，更新每个粒子的速度和位置；第六步，判断是否满足迭代结束条件，若是，则进入第七步；若否，则进入第三步；第七步，将全局历史最优位置对应的粒子的位置中的各维的数值作为最终确定的各张处理图像的合并比例。
2.根据权利要求1所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，多种类型的降噪算法包括对高斯噪声进行降噪的算法、对椒盐噪声进行降噪的算法和对周期噪声进行降噪的算法。
3.根据权利要求1所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，基于所有的处理图像计算初始比例，包括：分别计算每张处理图像的比较系数；基于比较系数计算每张处理图像的初始比例。
4.根据权利要求3所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，比较系数的计算公式为：；表示处理图像的比较系数，migy和magy分别表示处理图像中的像素点的灰度值的下限值和上限值；表示处理图像中包含的灰度值等于z的像素点的总数，nuals表示处理图像中的像素点的总数，cg表示比较值，表示处理图像中处于图像的边缘的像素点的总数，w1和w2分别表示第一权重和第二权重。
5.根据权利要求3所述的一种电力应急指挥系统，其特征在于，基于比较系数计算每张处理图像的初始比例，包括：用n表示处理图像的总数，则对于第n张处理图像，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓创，佟如意，王圣伟，雷克刚，李维宁，邓华，卿东，汪悦颀，杜永永，马文豪，罗霄，周炜，唐冬来，张凌浩，薛志航，刘凤莲，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司电力应急中心，
类型：发明
国别省市：
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