發(fā)布時(shí)間：2017-10-28 04:18

  本文關(guān)鍵詞：電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像異常檢測(cè)算法研究

  更多相關(guān)文章： 運(yùn)行環(huán)境 監(jiān)控圖像 人員識(shí)別 電纜斷裂 火災(zāi)檢測(cè)

【摘要】：監(jiān)控電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境對(duì)于電力設(shè)備的正常運(yùn)行具有非常重要的意義。隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展,對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的監(jiān)控由人工逐漸變?yōu)楦鞣N監(jiān)控設(shè)備。監(jiān)控設(shè)備通過對(duì)采集到的環(huán)境信息進(jìn)行處理和分析,可以得到運(yùn)行環(huán)境的狀態(tài)；當(dāng)運(yùn)行環(huán)境中發(fā)生異常情況,監(jiān)控設(shè)備發(fā)出警報(bào),工作人員可及時(shí)進(jìn)行處理,恢復(fù)電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的安全。本文圍繞如何檢測(cè)電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像中的異常情況這一問題,在識(shí)別電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像中的人員、檢測(cè)電纜斷裂情況以及檢測(cè)電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像中的火災(zāi)等方面展開了研究,主要取得了以下的成果：(1)基于SVM的電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像人員識(shí)別針對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像中出現(xiàn)人員可能會(huì)引起觸電事故、導(dǎo)致設(shè)備被盜被破壞的問題,本文首先使用混合高斯背景模型提取人員區(qū)域,然后提取人員區(qū)域的邊緣方向直方圖特征,再構(gòu)建SVM分類器,用邊緣方向直方圖特征訓(xùn)練SVM分類器,通過被訓(xùn)練的SVM分類器識(shí)別出電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像中的人員。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在論文所構(gòu)建的監(jiān)控圖像測(cè)試集中,相比基于SVM的方向梯度直方圖人員識(shí)別模型,基于SVM電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像人員識(shí)別模型的準(zhǔn)確率和召回率分別提高了8.65%和22.6%。(2)基于改進(jìn)的Hough變換的電纜斷裂檢測(cè)針對(duì)檢測(cè)監(jiān)控圖像中電纜由于老化、極端天氣等因素造成的斷裂的問題,本文首先對(duì)電纜監(jiān)控圖像進(jìn)行增強(qiáng)和去噪,然后通過改進(jìn)的Canny算子提取出監(jiān)控圖像中電纜的邊緣方向直方圖特征,對(duì)這些邊緣圖像進(jìn)行腐蝕和膨脹以獲得更加精確的電纜邊緣圖像,通過對(duì)電纜邊緣圖像進(jìn)行改進(jìn)的Hough變換找出電纜所在的直線段,將直線段映射到直角坐標(biāo)系中,通過計(jì)算直線段之間以及直線段延長(zhǎng)線之間的交點(diǎn)坐標(biāo)和直線段延長(zhǎng)線之間的夾角并結(jié)合直線段的斜率來檢測(cè)電纜是否發(fā)生了斷裂。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在論文所構(gòu)建的監(jiān)控圖像測(cè)試集中,相比基于LSD的電纜斷裂檢測(cè)模型,基于改進(jìn)的Hough變換的電纜斷裂檢測(cè)模型的準(zhǔn)確率和召回率分別提高了33.5%和31.15%。(3)基于顏色聚合向量和小波能量特征的電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像火災(zāi)檢測(cè)針對(duì)基于傳感器的監(jiān)控設(shè)備并不能及時(shí)地檢測(cè)到發(fā)生在距電力設(shè)備較遠(yuǎn)處火災(zāi)的問題,本文通過碼本法提取出電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像中的火焰區(qū)域,并對(duì)火焰區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理,然后提取火焰區(qū)域的局部二值模式向量、顏色聚合向量和小波能量特征,再構(gòu)建SVM分類器,用這些特征訓(xùn)練SVM分類器,構(gòu)建火災(zāi)檢測(cè)模型,通過模型對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像進(jìn)行火災(zāi)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在論文所構(gòu)建的監(jiān)控圖像測(cè)試集中,電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像火災(zāi)檢測(cè)模型的準(zhǔn)確率和召回率分別為97.65%和87.5%。(4)電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像異常檢測(cè)原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)基于上述研究成果,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像異常檢測(cè)原型系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)識(shí)別監(jiān)控圖像中的人員、檢測(cè)電纜斷裂以及檢測(cè)監(jiān)控圖像中的火災(zāi)等功能。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)行環(huán)境 監(jiān)控圖像 人員識(shí)別 電纜斷裂 火災(zāi)檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM76;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-16
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-16
• 1.3.1 論文研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像人員識(shí)別模型16-30
• 2.1 引言16
• 2.2 電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像人員識(shí)別模型16-27
• 2.2.1 電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像中人員的特點(diǎn)16-17
• 2.2.2 電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像中人員區(qū)域的提取17-21
• 2.2.3 人員圖像特征的提取21-23
• 2.2.4 SVM模型描述23-27
• 2.2.5 電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像人員識(shí)別模型的構(gòu)建27
• 2.3 實(shí)驗(yàn)與分析27-29
• 2.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)27-28
• 2.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)28
• 2.3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析28-29
• 2.4 本章小節(jié)29-30
• 第三章 基于改進(jìn)的Hough變換的電纜斷裂檢測(cè)模型30-42
• 3.1 引言30
• 3.2 基于改進(jìn)的Hough變換的電纜斷裂檢測(cè)模型30-39
• 3.2.1 斷裂電纜的特點(diǎn)30-31
• 3.2.2 電纜特征的提取31-37
• 3.2.2.1 電纜監(jiān)控圖像增強(qiáng)31
• 3.2.2.2 電纜監(jiān)控圖像去噪31-32
• 3.2.2.3 電纜監(jiān)控圖像二值化32-34
• 3.2.2.4 電纜邊緣檢測(cè)34
• 3.2.2.5 電纜監(jiān)控圖像的膨脹和腐蝕34-36
• 3.2.2.6 電纜監(jiān)控圖像直線檢測(cè)36-37
• 3.2.3 基于改進(jìn)Hough變換的電纜斷裂檢測(cè)模型構(gòu)建37-39
• 3.3 實(shí)驗(yàn)與分析39-41
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)39
• 3.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)39-40
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析40-41
• 3.4 本章小節(jié)41-42
• 第四章 電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像火災(zāi)檢測(cè)模型42-54
• 4.1 引言42
• 4.2 電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像火災(zāi)檢測(cè)模型42-51
• 4.2.1 監(jiān)控圖像中火焰區(qū)域的特點(diǎn)42-43
• 4.2.2 火焰區(qū)域的提取43-45
• 4.2.2.1 碼本背景模型43-44
• 4.2.2.2 碼本背景建模過程44
• 4.2.2.3 利用碼本模型提取監(jiān)控圖像前景44-45
• 4.2.3 火焰區(qū)域預(yù)處理45
• 4.2.4 火焰區(qū)域特征的提取45-51
• 4.2.4.1 煙霧特征的提取45-50
• 4.2.4.2 火焰特征的提取50-51
• 4.2.5 模型構(gòu)建51
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與分析51-52
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)51-52
• 4.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)52
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析52
• 4.4 本章小節(jié)52-54
• 第五章 電力設(shè)備運(yùn)行環(huán)境監(jiān)控圖像異常檢測(cè)原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)54-62
• 5.1 引言54
• 5.2 系統(tǒng)整體框架54
• 5.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備54-55
• 5.4 系統(tǒng)運(yùn)行效果55-60
• 5.5 本章小節(jié)60-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 論文總結(jié)62-63
• 6.2 下一步工作63-64
• 致謝64-66
• 參考文獻(xiàn)66-71
• 附錄A 攻讀碩士期間發(fā)表論文及參與項(xiàng)目71

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