架空输电线路视频监控图像智能分析与识别技术

摘要:精准识别图像中的特定目标，提高人工筛查、识别图像目标的效率，弥补人工在准确率和速度效率上的不足，最终代替人工，推动各行各业在原有传统图像处理的基础上的发展。

概述

网公司所部署的电力设施在大型机械施工过程中遭到损害，不但每年给国家电网公司带来巨大的损失，而且人工调监控画面查出肇事画面的效率非常低下、人工实时监测耗费巨大的时间成本，因此发展机器检测提高甚至代替人工已经成为一种趋势。

输电线路受反外力破坏的情况中机械外力破坏占有极大比例。例如，吊车、泵车等“高个”作业机械触碰、刮倒电线的场景时有发生，带来严重的安全隐患和财产损失。针对这一现状，通常的应对措施是在室外输变电场景下安装反外力监控摄像头然后安排工作人员通过实时观看监控画面来发现并处理大型作业器械。但是，外力破坏场景的出现有着很大的随机性，并且在实际应用中，监控场景数量繁多、情况复杂，难以仅靠有限的值班人员来实现对所有场景全覆盖无遗漏的监视。

输电线路背景(包括山林、河流、农田、道路、雨雪等)复杂，且随着四季的更迭背景外观会随时改变，通信环境对图像、视频等数据传输影响也较大，因此目标提取非常困难，必须提出适应性强的图像处理算法来解决该问题。由于野外图像采集设备拍摄角度和视距的变化，同一目标的拍摄图像会呈现不同的形状或形式，这给目标识别带来了困难，需根据目标特征采用神经网络技术、证据理论、模糊算法等信息融合方法进行目标识别。

1目的和意义

1.1目的

输变电反外力监控场景图像智能分析的相关技术，以更高效、自动化的方式识别场景中的感兴趣目标，用来代替人工监视的手段。使用计算机进行智能分析的优势，在于一是计算机有着庞大的计算资源，能够以极快的速度和效率完成通常情况下大量人员和时间才能完成的工作;二是计算机的业务处理更加精准，完全没有人员工作中出现的疲累导致的效率降低，误差增多的情况。通过计算机实现对输变电智能监控场景画面图像的分析，从中识别对输变电路有威胁的大型器械(如:吊车、挖掘机、泵车等)，并按照一定条件，产生告警信息，通过某种方式推送给变电站值班人员，进而解决人工实时监视画面效率低，减少国家电网电力设施损失的问题。

1.2意义

精准识别图像中的特定目标，提高人工筛查、识别图像目标的效率，弥补人工在准确率和速度效率上的不足，最终代替人工，推动各行各业在原有传统图像处理的基础上的发展。技术成果可提高了值班人员对报警信号上报的效率，可推动全国有相关需求的电力公司部署此次研究的新系统。

2技术应用难点与关键点

2.1技术应用难点

北京市电力公司摄像头运行策略是:每个摄像 头的图片回传频率为5分钟/张。按照日间10小时计算，以800个摄像头为例计算，一天图片量高达96000张。平均下来，每秒钟传回超过3张高清图片。这种数据量和频度，纯靠值班人员的人工查看，需耗费大量人力，效率很低。现实环境下，值班人员也难以长期高效的完成监视工作。

2.2技术应用关键点

精准检测图像中的目标(吊车、挖掘机等)以及分类;针对场景特性进行通用性的过滤重复报警图像;背景特征与目标特征相似，造成误报;目标特征过小，造成漏报;背景特征强(多)于目标特征，导致目标区域被识别成非目标，以至于检测不到，也会造成漏报。