电力设备运行环境监控图像异常检测算法研究

发布时间：2017-10-28 04:18

  本文关键词：电力设备运行环境监控图像异常检测算法研究

  更多相关文章： 运行环境 监控图像 人员识别 电缆断裂 火灾检测

【摘要】：监控电力设备运行环境对于电力设备的正常运行具有非常重要的意义。随着电力系统的发展,对电力设备运行环境的监控由人工逐渐变为各种监控设备。监控设备通过对采集到的环境信息进行处理和分析,可以得到运行环境的状态；当运行环境中发生异常情况,监控设备发出警报,工作人员可及时进行处理,恢复电力设备运行环境的安全。本文围绕如何检测电力设备运行环境监控图像中的异常情况这一问题,在识别电力设备运行环境监控图像中的人员、检测电缆断裂情况以及检测电力设备运行环境监控图像中的火灾等方面展开了研究,主要取得了以下的成果：(1)基于SVM的电力设备运行环境监控图像人员识别针对电力设备运行环境监控图像中出现人员可能会引起触电事故、导致设备被盗被破坏的问题,本文首先使用混合高斯背景模型提取人员区域,然后提取人员区域的边缘方向直方图特征,再构建SVM分类器,用边缘方向直方图特征训练SVM分类器,通过被训练的SVM分类器识别出电力设备运行环境监控图像中的人员。实验结果表明,在论文所构建的监控图像测试集中,相比基于SVM的方向梯度直方图人员识别模型,基于SVM电力设备运行环境监控图像人员识别模型的准确率和召回率分别提高了8.65%和22.6%。(2)基于改进的Hough变换的电缆断裂检测针对检测监控图像中电缆由于老化、极端天气等因素造成的断裂的问题,本文首先对电缆监控图像进行增强和去噪,然后通过改进的Canny算子提取出监控图像中电缆的边缘方向直方图特征,对这些边缘图像进行腐蚀和膨胀以获得更加精确的电缆边缘图像,通过对电缆边缘图像进行改进的Hough变换找出电缆所在的直线段,将直线段映射到直角坐标系中,通过计算直线段之间以及直线段延长线之间的交点坐标和直线段延长线之间的夹角并结合直线段的斜率来检测电缆是否发生了断裂。实验结果表明,在论文所构建的监控图像测试集中,相比基于LSD的电缆断裂检测模型,基于改进的Hough变换的电缆断裂检测模型的准确率和召回率分别提高了33.5%和31.15%。(3)基于颜色聚合向量和小波能量特征的电力设备运行环境监控图像火灾检测针对基于传感器的监控设备并不能及时地检测到发生在距电力设备较远处火灾的问题,本文通过码本法提取出电力设备运行环境监控图像中的火焰区域,并对火焰区域进行预处理,然后提取火焰区域的局部二值模式向量、颜色聚合向量和小波能量特征,再构建SVM分类器,用这些特征训练SVM分类器,构建火灾检测模型,通过模型对电力设备运行环境监控图像进行火灾检测。实验结果表明,在论文所构建的监控图像测试集中,电力设备运行环境监控图像火灾检测模型的准确率和召回率分别为97.65%和87.5%。(4)电力设备运行环境监控图像异常检测原型系统的设计与实现基于上述研究成果,设计并实现了电力设备运行环境监控图像异常检测原型系统,实现识别监控图像中的人员、检测电缆断裂以及检测监控图像中的火灾等功能。
【关键词】：运行环境 监控图像 人员识别 电缆断裂 火灾检测
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM76;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 绪论12-16
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 论文的研究内容及组织结构14-16
• 1.3.1 论文研究内容14-15
• 1.3.2 论文组织结构15-16
• 第二章 电力设备运行环境监控图像人员识别模型16-30
• 2.1 引言16
• 2.2 电力设备运行环境监控图像人员识别模型16-27
• 2.2.1 电力设备运行环境监控图像中人员的特点16-17
• 2.2.2 电力设备运行环境监控图像中人员区域的提取17-21
• 2.2.3 人员图像特征的提取21-23
• 2.2.4 SVM模型描述23-27
• 2.2.5 电力设备运行环境监控图像人员识别模型的构建27
• 2.3 实验与分析27-29
• 2.3.1 实验数据27-28
• 2.3.2 评价指标28
• 2.3.3 实验设计与结果分析28-29
• 2.4 本章小节29-30
• 第三章 基于改进的Hough变换的电缆断裂检测模型30-42
• 3.1 引言30
• 3.2 基于改进的Hough变换的电缆断裂检测模型30-39
• 3.2.1 断裂电缆的特点30-31
• 3.2.2 电缆特征的提取31-37
• 3.2.2.1 电缆监控图像增强31
• 3.2.2.2 电缆监控图像去噪31-32
• 3.2.2.3 电缆监控图像二值化32-34
• 3.2.2.4 电缆边缘检测34
• 3.2.2.5 电缆监控图像的膨胀和腐蚀34-36
• 3.2.2.6 电缆监控图像直线检测36-37
• 3.2.3 基于改进Hough变换的电缆断裂检测模型构建37-39
• 3.3 实验与分析39-41
• 3.3.1 实验数据39
• 3.3.2 评价指标39-40
• 3.3.3 实验设计与结果分析40-41
• 3.4 本章小节41-42
• 第四章 电力设备运行环境监控图像火灾检测模型42-54
• 4.1 引言42
• 4.2 电力设备运行环境监控图像火灾检测模型42-51
• 4.2.1 监控图像中火焰区域的特点42-43
• 4.2.2 火焰区域的提取43-45
• 4.2.2.1 码本背景模型43-44
• 4.2.2.2 码本背景建模过程44
• 4.2.2.3 利用码本模型提取监控图像前景44-45
• 4.2.3 火焰区域预处理45
• 4.2.4 火焰区域特征的提取45-51
• 4.2.4.1 烟雾特征的提取45-50
• 4.2.4.2 火焰特征的提取50-51
• 4.2.5 模型构建51
• 4.3 实验与分析51-52
• 4.3.1 实验数据51-52
• 4.3.2 评价指标52
• 4.3.3 实验设计与结果分析52
• 4.4 本章小节52-54
• 第五章 电力设备运行环境监控图像异常检测原型系统的设计与实现54-62
• 5.1 引言54
• 5.2 系统整体框架54
• 5.3 数据准备54-55
• 5.4 系统运行效果55-60
• 5.5 本章小节60-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 论文总结62-63
• 6.2 下一步工作63-64
• 致谢64-66
• 参考文献66-71
• 附录A 攻读硕士期间发表论文及参与项目71

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本文编号：1106633