变电站视频智能监控系统设计

发布时间：2017-10-20 10:41

  本文关键词：变电站视频智能监控系统设计

  更多相关文章： 视频智能分析 智能监控系统总体架构 数字仪表识别 运动目标跟踪

【摘要】：变电站在电力系统中担负着最核心的任务,其对所在区域的供配电有着重要影响。基于视频智能分析的变电站监控管理模式正在广泛开展研究中,通过这种智能的管理模式,管理者可以通过网络轻松实现远程监测,能够更加快速的发现各种安全隐患,及时处理问题,省去大量实地检修和排查的麻烦,有效的减轻工作人员的工作时间和工作强度。这种变电站智能监控系统设计对电力系统可视化统一智能管理的建设有着非常重要的意义。针对上述需求,本文设计了一种基于视频智能分析的变电站监控系统。该系统将视频智能分析技术融入电网统一视频监控平台,通过视频智能分析技术实现智能排查,自动报警功能,并且能够全天24小时不间断工作,同时可以对监控数据进行筛选和区分,缓解存储压力和管理者的工作量,提高监控系统的整体效率和可靠性。变电站视频智能分析主要围绕设备状态监测、入侵和异常行为检测、违规行为检测、视频质量检测等方面进行,从设备状态到周围环境进行了全方位的分析。并设计出了该系统的软硬件架构,以及架构按功能模块划分后各功能模块所包含的软硬件组成单元和各模块可以实现的功能。同时针对变电站安全防范最重要的环节即设备状态监测和入侵监测,该论文重点研究了变电站数字仪表的识别和运动目标的跟踪。针对数字仪表识别,本文提出了一种多特征多分类器融合的识别算法,该方法将几组具有较高区分度且计算简单的典型特征融合,并通过最小距离分类器和最近邻分类器进行两次分类识别。由于通过多个特征结合形成有辨识度的特征因子,和分类器粗分类细分类的两层筛选,使系统鲁棒性强,能够在保证系统识别准确性的同时,提高识别速率。试验表明:该方法的识别率高达99.03%,系统识别用时低于300ms,达到了仪表显示值识别的速度和准确率要求。针对变电站可疑人物车辆入侵检测,本文研究了运动目标跟踪算法。运动目标跟踪的算法准确度决定了报警的正确与否,因此本文研究了Mean Shift算法及Cam Shift算法实现运动目标跟踪的原理和过程,并利用VC++及OpenCV实现了基于该算法的运动目标跟踪程序,实验证明该算法跟踪的准确率满足实际需求。
【关键词】：视频智能分析 智能监控系统总体架构 数字仪表识别 运动目标跟踪
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM63;TP277
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1. 绪论10-14
• 1.1 课题来源10-11
• 1.2 研究现状11-12
• 1.3 论文安排12-14
• 2. 系统设计指标及应用场景分析14-21
• 2.1 设计要求14
• 2.2 系统总体功能和性能指标14-16
• 2.2.1 总体功能14-15
• 2.2.2 性能指标15-16
• 2.3 智能分析在变电站中的应用场景分析16-21
• 2.3.1 设备状态监测16-17
• 2.3.2 入侵和异常行为检测17-19
• 2.3.3 违规行为检测19-20
• 2.3.4 监控视频质量检测20-21
• 3. 变电站视频智能监控系统总体架构21-29
• 3.1 系统总体架构设计21-22
• 3.2 系统硬件设计22-24
• 3.2.1 视频智能监控前端部分22-23
• 3.2.2 传输设备23
• 3.2.3 调度监控中心组成23-24
• 3.3 系统软件功能模块设计24-27
• 3.3.1 前期视频处理模块26
• 3.3.2 视频智能分析模块26-27
• 3.3.3 数据传输及控制管理模块27
• 3.4 系统的特点及优势27-29
• 4. 数字仪表识别功能实现29-44
• 4.1 研究数字仪表识别的意义29
• 4.2 数字仪表识别流程29-33
• 4.2.1 字符图像预处理30-32
• 4.2.2 字符图像特征提取32
• 4.2.3 字符分类识别32-33
• 4.3 数字仪表识别算法设计与实现33-40
• 4.3.1 预处理34-36
• 4.3.2 特征提取36-38
• 4.3.3 分类识别38-40
• 4.4 实验结果分析40-44
• 4.4.1 样本采集41
• 4.4.2 实验结果41-44
• 5. 运动目标跟踪功能实现44-58
• 5.1 研究运动目标跟踪的意义44-45
• 5.2 Mean shift运动目标跟踪算法45-51
• 5.2.1 Mean Shift算法原理45-48
• 5.2.2 目标跟踪中的Mean Shift算法48-51
• 5.3 Cam Shift运动目标跟踪算法51-54
• 5.4 结果及对比分析54-58
• 5.4.1 Mean Shift算法跟踪效果图54-55
• 5.4.2 Cam Shift算法跟踪效果图55-58
• 6. 总结与展望58-60
• 参考文献60-62
• 个人简历62-63
• 致谢63

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本文编号：1066852