基于图像识别技术的电力系统在线监测

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1、第33卷第11期华电技术V01．33No．1l2011年11月HuadianTechnologyNOV．2011基于图像识别技术的电力系统在线监测马青，管保安，张扬，李乳演(1．武汉大学电气工程学院，湖北武汉430072；2．武汉大学电子信息学院，湖北武汉430072)摘要：数字图像处理与识别技术的迅速发展，给电力系统在线监测的自动化提供了良好的契机，电力设备的运行状态是否正常对系统的安全可靠运行意义重大。依靠计算机自动识别与分析功能，利用图像处理与识别技术，结合最大类间方差法选取阈值、序贯相似法识别、帧差法判决等手段，对电

2、力设备进行在线监测，代替了传统的人工巡检，提高了效率。这种图像识别方法综合了各种技术的优点，处理结果更加精确。关键词：电力设备；图像预处理；图像识别；序贯相似法(SSDA)；帧差法(FD)中图分类号：TP391．41：TM73文献标志码：A文章编号：1674—1951(2011)11—0031—04o引言圈CCD摄像机多通道随着我国国民经济的快速增长，全社会工、农业数据用电量需求猛增，电力供应总体偏紧，电力设备的运采行状态对电网的影响很大，以在线监测为基础的状态CCD摄像机样检修发挥着重要作用。目前，电力设备在线监测中普图1

3、图像识别与实时监测分析系统总体框图遍存在高压设备运行状态与电信号之间难以转化、信时，需要对该电力设备图像进行进一步的分析，这时号转换和传输过程中的电磁兼容性以及重要设备运可下发召唤图像指令实现图像的连续采集，然后通行参数监测的实时f生等一系列问题。近年来，以图像过GPRS无线网络向主站计算机报警并传输刚采集处理与识别为基础的计算机可视化技术飞速发展，将的图像。监控计算机是整个系统的核心，完成控制图像分析与识别技术引入电力系统在线监测，可从根图像的采集、预处理、识别、分析和传输的整个过程。本上解决上述问题。目前已有的视频监视系

4、统仍需计算机处理流程如图2所示。要人工参与，智能化程度低，严重阻碍了电力系统自动化程度的提高J。本文依靠计算机自动识别与分l萱三H一H望：H竺竺析功能，建立电力设备运行状态的实时监测和分析系图2计算机处理主要流程统。利用数字图像处理与识别技术，结合了最大类间2图像的识别与分析方差法(Otsu)选取阈值J、序贯相似法(SSDA)识在图像的采集过程中，CCD的畸变、聚焦不理别J、帧差法(FD)判决等手段，对电力设备的故障想或环境因素通常会引入噪声，影响图像质量，给识做出及时判断，在减少事故发生率的同时，大大提高别和分析带来困难。

5、计算机从接收到的图像流中截了工作效率。取视频图像后，首先要进行预处理，进而分割电力设1电力设备检测与分析总体方案备所在的目标区域。2．1图像预处理为提高电力设备的自动检测水平，在现有视频将采集到的图像灰度化，用平滑滤波来减少和监测系统的基础上，增加图像识别与分析功能，系统消除图像噪声。这里利用引入加权系数的平滑模板总体框图如图1所示。对图像进行平滑滤波，可有效地抑制噪声干扰。因电荷耦合器件CCD(ChargeCoupledDevice)是为图像平滑实际是低通滤波，让信号的低频部分通图像监测系统的传感器，安装在电力设备附近合适

6、过，阻截属于高频部分的噪声信号，在减少随机噪声的位置，它把电力设备的运行状态转换成光信号，经点影响的同时，由于图像边缘也处在高频部分，平滑过数字摄像机将其静态图像输入到监控计算机。当过程会导致边缘模糊。为了不降低图像质量，在平监控计算机发现监测的电力设备图像发生异常变化滑处理过后再采取直方图均衡处理。图像预处理过收稿日期：2011—08—05程如图3所示。第11期马青，等：基于图像识别技术的电力系统在线监测·33·小、较平滑的二值图像，为将之识别成具体的电力设=1．2，⋯，m一1，m。(10)备原件，传统的模版匹配识别方法计

7、算量大，除匹配假设计算机接收到的元件矢量=(T，y：，⋯，点之外做了大量的无用功，严重影响系统效率的提，y)，只要算出与已存在的标准量库里的所有高。本文采用了序贯相似性检测算法(SSDA)。矢量的接近程度('Yo，A)(A；是标准矢量库里的一标准模板叠放在搜索图s上平移，模板覆盖个矢量)便可根据择近原则判定y是何种元件。下的搜索子图叫子图S，i，为这块子图左上角像图5是模板图像与模糊化处理后的标准图像；点在5图中的坐标，叫参考点。i√取值范围为：1<经过SSDA算法识别处理后的图像如图6所示，图i<(b一b+1)，1

8、(h一hr+1)，(m，n)为中识别出的绝缘子区域已标出，经验证，此方法处理子图．s中的像点在5中的坐标(b为搜索图5的宽结果准确；类似的模糊化标准模板如图7所示。度；为搜索图s的高度；b为模板的宽度；为模板的高度)。定义绝对误差值a图像模版Tb模糊化处理后的标准图A，(i，，，孔，n)=