本發(fā)明屬于電力工程
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種基于溫度分布的輸電線路山火辨識方法。
背景技術(shù)：
：隨著特高壓線路及跨區(qū)電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，越來越多的輸電線路穿過高山峻嶺地帶，當(dāng)遭遇持續(xù)干燥天氣，易爆發(fā)大面積山火。近年來，我國年均發(fā)生5萬余起山火，架空輸電線路走廊內(nèi)大面積山火，易造成多條線路跳閘，甚至引發(fā)大電網(wǎng)崩潰。目前，基于紅外圖像的熱點識別技術(shù)在輸電線路山火監(jiān)測領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。以數(shù)字圖像處理為基礎(chǔ)的山火辨識技術(shù)，對監(jiān)測到的紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理、分析、識別，可盡快盡早的做到火情監(jiān)控，及時采取火災(zāi)撲救措施以及災(zāi)后評估。然而，受輸電通道周邊環(huán)境、大氣條件和干擾物的影響，輸電線路山火辨識精度仍有待提高?，F(xiàn)有的紅外熱成像山火監(jiān)測方法是將紅外圖像轉(zhuǎn)為偽彩色進(jìn)行溫度的檢測，已有基于單一溫度閾值或顏色特征的判識方法，難以排除多種干擾因素如太陽光、車燈和電線塔等高溫物體的影響，使正確識別率大大降低；而且基于最大熵或最大類間方差的圖像分割技術(shù)計算量大，圖像處理時間長，山火監(jiān)測告警精度和效率有待進(jìn)一步提高。因此，有必要提供一種精度和效率更高的輸電線路山火辨識方法。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，針對輸電線路山火監(jiān)測辨識中干擾因素多、處理過程復(fù)雜等問題，為克服現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提出一種基于溫度分布的輸電線路山火辨識方法，可有效提高目標(biāo)區(qū)域識別效率和山火告警準(zhǔn)確性，對保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：一種基于溫度分布的輸電線路山火辨識方法，包括以下步驟：步驟1、對接收的輸電線路山火監(jiān)測視頻幀圖像，進(jìn)行圖像增強(qiáng)和噪聲抑制預(yù)處理，并將預(yù)處理后的圖像從rgb模式轉(zhuǎn)化為his模式；步驟2、掃描預(yù)處理后的圖像中每一個像素點，計算其rgb以及his模式的顏色分量值，根據(jù)顏色分量值對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分割得到疑似火焰區(qū)域；步驟3、計算疑似火焰區(qū)域的質(zhì)心，并計算疑似火焰區(qū)域內(nèi)每個像素點與質(zhì)心在his三個維度上的差值，得到疑似火焰區(qū)域內(nèi)所有像素點顏色特征差值，再計算其的方差；步驟4、記錄連續(xù)的多幀圖像，基于步驟1～3所述的方法，統(tǒng)計各幀圖像中疑似火焰區(qū)域內(nèi)所有像素點顏色特征差值的方差，求取其平均值，若平均值大于山火判定閾值，則判定為山火。進(jìn)一步地，所述步驟1中，采用圖像傅立葉變換的方法實現(xiàn)圖像增強(qiáng)；采用3×3中值濾波法實現(xiàn)圖像噪聲抑制，上述方法的相關(guān)處理流程為現(xiàn)有技術(shù)，在此不再贅述。進(jìn)一步地，所述步驟1中，將圖像從rgb模式轉(zhuǎn)化為his模式的計算公式如下：其中，r、g和b分別為圖像的紅色、綠色和藍(lán)色分量，h、i和s分別為圖像的色相、明亮度和飽和度分量；由于his模式是基于人類感覺顏色的方式建立起來的，對于人的眼睛來說，能分辨出來的是顏色種類、飽和度和強(qiáng)度，而不是模式中各基色所占的比例，因此更適合提取圖像中火焰特征信息。進(jìn)一步地，所述步驟2中，根據(jù)顏色分量值是否滿足山火初步判定條件對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分割得到疑似火焰區(qū)域；其中山火初步判定條件為：其中，ho、so分別為顏色分量閾值；通過研究大量的火焰視頻圖像以及非火焰視頻圖像，發(fā)現(xiàn)山火燃燒過程中，相對背景區(qū)域，火焰區(qū)域顏色分量中滿足紅色分量最大，且色相分量值應(yīng)小于某一閾值。同時，為進(jìn)一步排除太陽光、燈光等高亮光源干擾，通過對火焰和陽光的像素點his模式下各分量的研究發(fā)現(xiàn)，由于陽光和手電筒白光的高亮度，所以其色彩飽和度的取值偏低，因此可引入飽和度判定條件以消除上述干擾因素。將滿足山火初步判定條件的區(qū)域判定為疑似火焰區(qū)域。進(jìn)一步地，所述ho的取值設(shè)定為60，so的取值設(shè)定為30。進(jìn)一步地，所述步驟3中，首先基于分割出的疑似火焰區(qū)域，對圖像像素點的顏色分量進(jìn)行如下處理：其中，f(x,y)為圖像上坐標(biāo)(x,y)處像素點的顏色分量，f＝h,i或s；然后根據(jù)以下公式計算疑似火焰區(qū)域的質(zhì)心坐標(biāo)其中，mij為圖像f(x,y)的i+j階幾何矩。進(jìn)一步地，所述步驟3中，首先根據(jù)以下公式計算疑似火焰區(qū)域中每個像素點的顏色特征差值：然后，計算疑似火焰區(qū)域中所有像素點的顏色特征差值的方差值。進(jìn)一步地，所述步驟4中，記錄連續(xù)1s內(nèi)的多幀圖像，基于步驟1～3所述的方法，統(tǒng)計各幀圖像中疑似火焰區(qū)域內(nèi)所有像素點顏色特征差值的方差，求取其平均值，若平均值大于山火判定閾值，則判定為山火。進(jìn)一步地，所述步驟4中，山火判定閾值設(shè)定為(10,10,20)。進(jìn)一步地，所述步驟4中，若判定為山火，則給出告警信息。本發(fā)明的原理為：山火發(fā)生時，火焰的中心部位到火焰的外部溫度是不斷升高的，從外到內(nèi)，顏色順序為白、黃、橙、紅和暗紅，而這種變化特性體現(xiàn)在不同顏色的像素點在空間的分布規(guī)律，借助于這一方法可有效提取目標(biāo)區(qū)域?；诖?，本發(fā)明從火焰溫度場分布特性出發(fā)，考慮到山火發(fā)生時火焰內(nèi)部溫度是不均勻的，火焰燃燒時從內(nèi)到外，溫度變化較大，所以像素顏色分量方差值會是一個很明顯的數(shù)值。而如太陽、燈光、紅樹葉等干擾因素發(fā)光時顏色比較穩(wěn)定，基本上在一個平均值附近波動，所以方差值趨近于零，據(jù)此對火焰進(jìn)行準(zhǔn)確辨識。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點在于：提出了基于溫度分布的輸電線路山火辨識方法，基于山火發(fā)生時火焰區(qū)域內(nèi)部溫度分布的不均勻性，通過對疑似區(qū)域邊界像素的顏色特征值與圖像質(zhì)心做差值和方差計算來表現(xiàn)這種溫度變化，能有效識別圖像中山火區(qū)域，進(jìn)而判定山火是否發(fā)生，可有效消除太陽光、車燈等其他干擾因素影響，該方法思路清晰、操作方便、準(zhǔn)確性高、處理效率快、實用性強(qiáng)，大大提高了電網(wǎng)防治山火的技術(shù)手段，可廣泛應(yīng)用于輸電線路山火監(jiān)測告警領(lǐng)域，避免因山火跳閘造成的大面積停電事故。附圖說明圖1為本發(fā)明實施例山火判識流程圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖1對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。本發(fā)明為一種基于溫度分布的輸電線路山火辨識方法，具體實現(xiàn)步驟是：步驟1、山火監(jiān)測圖像預(yù)處理；對接收的輸電線路山火監(jiān)測紅外圖像，采用圖像傅立葉變換的方法來實現(xiàn)對圖像增強(qiáng)處理，采用3×3中值濾波法對圖像進(jìn)行去燥處理，上述方法的相關(guān)處理流程為現(xiàn)有技術(shù)，在此不再贅述。同時，針對上述處理后的監(jiān)測圖像，將圖像顏色模式由rgb模式轉(zhuǎn)化為his模式，其計算公式如下：其中r、g和b分別為圖像紅色、綠色和藍(lán)色分量，h、i和s分別為圖像的色相、明亮度和飽和度分量。步驟2：基于顏色特征的火焰初判；掃描圖像的每一個像素點，計算其rgb以及his模式的顏色分量值，判斷是否滿足以下山火初步判定條件：其中，ho、so分別為顏色分量閾值。本實施例中，經(jīng)過對火焰像素點各分量取值的統(tǒng)計研究與多次實驗，將ho的取值設(shè)定為60，so的取值設(shè)定為30。通過引入上述判定條件以消除上述干擾因素，實現(xiàn)對圖像的分割，計算原則為：其中，f(x,y)為圖像上坐標(biāo)(x,y)處像素點的顏色分量，f＝h,i或s；步驟3：基于顏色特征差值的山火特征提?。粚Σ襟E2處理后的圖像計算疑似山火區(qū)域質(zhì)心計算公式為：其中，mij為圖像f(x,y)的i+j階幾何矩?；谏鲜鲑|(zhì)心計算結(jié)果，逐像素點對分割出的疑似火焰點和區(qū)域質(zhì)心在his三個維度上做差值運(yùn)算，計算公式為：統(tǒng)計分割出來的疑似火焰區(qū)域內(nèi)所有像素點顏色特征差值，并計算其方差值，記為c。步驟4：基于溫度分布的山火辨識；記錄連續(xù)一秒鐘序列圖像，基于步驟1～3所述方法，統(tǒng)計各圖像疑似火焰區(qū)域內(nèi)顏色特征差值的方差值，求取平均值若大于山火判定閾值co，則判定為山火，給出告警信息。本實施例中，經(jīng)過對火焰像素點各分量取值的統(tǒng)計研究與多次實驗，將co的取值設(shè)定為(10,10,20)。本實施例中選取了四組15min的測試視頻圖像進(jìn)行山火判識，分別為輸電線路山火紅外、太陽光、車燈、通道其他干擾光源，計算各圖像集顏色特征值，判識結(jié)果如下：監(jiān)測圖像名稱滿足初判率圖像告警率太陽光25.6％0.6％車燈8.4％0％線路山火100％100％其他干擾15.1％1.1％可以看出，該方法能有效消除太陽光、燈光等干擾源影響，綜合4類測試集數(shù)據(jù)表明，該方法能準(zhǔn)確識別出每一次輸電線路山火事故，且山火誤報率低，操作方便、實用性強(qiáng)，可為輸電線路現(xiàn)場山火監(jiān)測防治提供可靠的技術(shù)支撐，有效降低因輸電線路山火造成的停電損失。當(dāng)前第1頁12