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輸電線路區(qū)域移動(dòng)目標(biāo)追蹤算法研究①

2014-03-16 05:25:07王洪亮曹敏陳先富李仕林張少泉張林山
云南電力技術(shù) 2014年5期
關(guān)鍵詞:檢測研究

王洪亮,曹敏,陳先富,李仕林,張少泉,張林山

云電論壇獲獎(jiǎng)?wù)撐?/p>

輸電線路區(qū)域移動(dòng)目標(biāo)追蹤算法研究①

王洪亮1,2,3,曹敏1,3,陳先富1,李仕林1,張少泉1,張林山1

(1.云南電網(wǎng)公司電力研究院,昆明 650217;2.云南電網(wǎng)公司博士后科研工作站,昆明 650217;3.中國南方電網(wǎng)公司電能計(jì)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,昆明 650217)

在給出追蹤算法理論基礎(chǔ)之上,實(shí)現(xiàn)輸電線路區(qū)域移動(dòng)目標(biāo)的追蹤。通過對(duì)運(yùn)動(dòng)追蹤算法進(jìn)行研究,分析了運(yùn)動(dòng)模板等算法的優(yōu)缺點(diǎn),并根據(jù)電網(wǎng)實(shí)際對(duì)象與需求研究了一種新型的CamShift算法,并給出了算法的思想與原理,最后進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)以及實(shí)例演示,證明了該算法在移動(dòng)目標(biāo)追蹤中的有效性和可行性。

追蹤算法;輸電線路;CamShift算法

0 前言

輸電線路地域分布廣,周期性巡視檢修人力緊缺,同時(shí)輸電網(wǎng)近年來的高速發(fā)展也使得人力資源的不足更加凸顯,此外,由于輸電線路安全問題如鳥害、樹木瘋長以及人員流竄等運(yùn)動(dòng)的行為大多都需要進(jìn)行檢測與追蹤。根據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),2012年架空輸電線路異物跳閘占輸電線路跳閘總數(shù)的40.5%,是造成輸電線路事故的主要原因。因此,開展對(duì)于輸電線路運(yùn)行環(huán)境移動(dòng)目標(biāo)監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)對(duì)外界運(yùn)動(dòng)信息的追蹤是輸電生產(chǎn)運(yùn)行亟待解決的重要工作之一。

移動(dòng)對(duì)象追蹤首先分析所要研究的對(duì)象有沒有移動(dòng)行為,然后再對(duì)他的運(yùn)動(dòng)行為進(jìn)行分析與描述。視頻序列是具有一定時(shí)間連續(xù)性的圖像幀序列 (人眼的識(shí)別速度為每秒24幀)構(gòu)成的,于是視頻目標(biāo)檢測的結(jié)果是按照一定的周期性對(duì)每一幀的圖像進(jìn)行檢測并疊加的結(jié)果,所以就把一個(gè)對(duì)象的一個(gè)連續(xù)的動(dòng)作分解成為一個(gè)個(gè)靜止的圖形的集合。

對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的追蹤目前已經(jīng)在能夠?qū)嶋H運(yùn)用到各個(gè)研究學(xué)科上。比如遠(yuǎn)距離檢測方面,生產(chǎn)的智能流水線控制,以及智能變電站巡檢管理。綜上所述,精確的對(duì)象追蹤與分析,不僅僅是當(dāng)前科學(xué)研究的必然趨勢,對(duì)于電網(wǎng)實(shí)際生活與生產(chǎn)中,也可以作出指導(dǎo),能夠出色的應(yīng)用于生活生產(chǎn)中去。

1 移動(dòng)目標(biāo)追蹤算法

移動(dòng)目標(biāo)追蹤是在任何一個(gè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)物體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)未知的情況,根據(jù)系統(tǒng)采集的信息對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行計(jì)算并推測結(jié)果,可以得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)趨勢即指出運(yùn)動(dòng)的方向。這一研究在算法理論上和電力系統(tǒng)工程應(yīng)用上非常具有實(shí)踐意義?,F(xiàn)在的追蹤算法可以被分為基于邊緣的目標(biāo)追蹤、基于圖像幀的背景估計(jì)追蹤、基于團(tuán)塊的目標(biāo)追蹤、基于模板匹配的區(qū)域追蹤、基于輪廓線的目標(biāo)追蹤和基于多圖像采集設(shè)備的追蹤算法?,F(xiàn)在最新研究成果提出的新的追蹤算法有運(yùn)動(dòng)模板匹配法,Kalman預(yù)估法,基于分類器訓(xùn)練的Haar特征匹配算法以及基于運(yùn)動(dòng)模板的追蹤算法等。

而以上移動(dòng)追蹤算法是針對(duì)一些簡單的圖像情況,其核心的思想是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在相鄰的兩圖像幀上存在一部分的像素點(diǎn)交集,簡潔之處就在于不需要軌道分析和目標(biāo)分析就可以把運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方向、速度和運(yùn)動(dòng)的軌跡數(shù)據(jù)表示出來。然而不足之處在于該算法的準(zhǔn)確度和清晰度有一定的局限性。因此,文中研究了CamShift追蹤算法。

2 CamShift追蹤算法

2.1 CamShift追蹤算法思想

CamShift(ContinuouslyApativeMeanShift) 算法,是對(duì)MeanShift算法進(jìn)行了改進(jìn),其基本的方法以目標(biāo)的色彩特征信息作為追蹤的依據(jù),將第n幅圖像的色彩信息經(jīng)過計(jì)算處理返回到下一幀第n+1幅圖像之中,從而計(jì)算出第n+1幅圖像中的目標(biāo),并以第n+1幅圖像為依據(jù)分析第n+2幅圖像,重復(fù)這個(gè)遞歸過程,在時(shí)間上具連貫性。每次追蹤都從最開始的基值開始,既保證了準(zhǔn)確性,又節(jié)省不必要的重復(fù)調(diào)節(jié)的時(shí)間。CamShift算法流程用圖1來表示:

2.2 CamShift追蹤算法實(shí)現(xiàn)

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)了一個(gè)基于OpenCV的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測追蹤實(shí)驗(yàn)平臺(tái),對(duì)來自于視頻監(jiān)控設(shè)備的視頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的追蹤。采用CamShift算法對(duì)彩色圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行追蹤,較好地解決目標(biāo)的遮擋和重疊問題。接著運(yùn)用OpenCV開發(fā)工具設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤軟件,實(shí)現(xiàn)文中討論并使用的目標(biāo)追蹤算法。

圖1 CamShift算法的原理流程圖

文中的硬件平臺(tái)為普通的筆記本電腦,主頻為1.8 GHz,內(nèi)存容量為2G。視頻設(shè)備為一個(gè)1 000萬像素的外置攝像頭。

2.3 操作界面的設(shè)計(jì)與制作

在逐個(gè)完成了各個(gè)功能部分并給出相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)方法以后,剩下的就是在VC平臺(tái)上制作一個(gè)用戶界面。為了方便用戶使用,整塊界面采用了分塊處理,并根據(jù)功能的重要性設(shè)置了按鍵的大小和位置。

2.4 移動(dòng)目標(biāo)追蹤示例

演示以作者本人作為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行的,其中閾值設(shè)定為:Vmin=10,Vmax=256,Smin=30。該算法在彩色目標(biāo)的追蹤應(yīng)用上有簡便,快捷,易用,且具備一定得精確度的優(yōu)點(diǎn)。但同時(shí)也可以看到該算法對(duì)于目標(biāo)面積大,統(tǒng)計(jì)分布特性好的目標(biāo)具有較高的精確度,而相反的情況下卻得不到好的表現(xiàn)。但如果在預(yù)知目標(biāo)色彩分布的請(qǐng)情況下,可以通過調(diào)節(jié)3個(gè)閾值 Vmin,Vmax,Smin的值來提高精確度。

首先按定對(duì)彩色目標(biāo)進(jìn)行追蹤的按鈕,此功能可以追蹤到運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和運(yùn)動(dòng)趨勢。當(dāng)追蹤窗口彈出時(shí),先設(shè)定好需要追蹤的物體的色階值,然后用鼠標(biāo)在追蹤物體上點(diǎn)擊并拖出大致的追蹤范圍,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別該色階范圍內(nèi)的追蹤目標(biāo)。當(dāng)目標(biāo)移出攝像頭視野時(shí),追蹤會(huì)變?yōu)橐粋€(gè)紅色的小點(diǎn),當(dāng)目標(biāo)再次進(jìn)入攝像頭視野并接近這個(gè)紅色小點(diǎn)時(shí),系統(tǒng)會(huì)再次識(shí)別出該目標(biāo)。

以上先實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)的分割,對(duì)于彩色圖像的追蹤,選取了CamShift算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)彩色目標(biāo)的追蹤。在采用CamShift算法運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤時(shí),系統(tǒng)對(duì)于顏色較鮮艷的物體 (色彩和背景顏色相差較大或者目標(biāo)物體色階較高的情況)追蹤效果更好,對(duì)背景顏色簡單的圖像追蹤效果更好,體現(xiàn)為更好的實(shí)時(shí)性和魯棒性。

3 結(jié)束語

文中就是在給出追蹤算法理論基礎(chǔ)之上,實(shí)現(xiàn)輸電線路區(qū)域移動(dòng)目標(biāo)的追蹤。文章首先通過對(duì)運(yùn)動(dòng)追蹤算法進(jìn)行研究,分析了運(yùn)動(dòng)模板等算法的優(yōu)缺點(diǎn),并根據(jù)電網(wǎng)實(shí)際對(duì)象與需求研究了一種新型的CamShift算法,并給出了算法的思想與原理,最后進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)以及實(shí)例演示,證明了該算法在移動(dòng)目標(biāo)追蹤中的有效性和可行性,這對(duì)后續(xù)研究有一定的指導(dǎo)意義。然而在對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤的程序中,用戶需要對(duì)提前設(shè)定追蹤目標(biāo)的色階,這項(xiàng)操作在今后的深入研究中需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,這項(xiàng)技術(shù)將被更廣泛的運(yùn)用于電力系統(tǒng)領(lǐng)域。

[1] 周志宇,汪亞明,黃文清.基于動(dòng)態(tài)圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤 [J].浙江工程學(xué)院學(xué)報(bào),2002,19,3:165-170;

[2] 吳曉陽.基于OpenCV的目標(biāo)檢測與追蹤 [D].浙江大學(xué),信息科學(xué)與工程學(xué)院.

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曹敏,男,教授級(jí)高級(jí)工程師,云南電網(wǎng)公司首席技術(shù)科學(xué)家,享受云南省政府特殊津貼,全國電工儀器儀表標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)電能測量和負(fù)載控制設(shè)備分技術(shù)委員會(huì)副主任委員,云南電網(wǎng)公司電力研究院,主要研究計(jì)量測試技術(shù)。

Research on Tracking Algorithms for Moving Target of Regional Transmission Lines Based on CamShift Algorithm

WANG Hongliang1,2,3,CAO Min1,3,CHEN Xianfu1,LI Shilin1,ZHANG Shaoquan1,ZHANG Linshan1
(1.Yunnan Electric Power Research Institute,Kunming 650217;2.Postdoctoral Research Workstation of Yunnan Power Grid Corporation,Kunming 650217;3.Key Laboratory of China Southern Power Grid Energy Metering,Kunming 650217)

This paper achieve regional transmission lines moving target tracking based on the theory of tracking algorithm and analysis the advantages and disadvantages of tracking algorithms such as motion template though the research,then proposed a novel Camshift algorithm according to the needs of the real objects of grid.The ideas and principles of the algorithm also be proposed,finally the simulation examples and experiments demonstrate the effectiveness and feasibility of the algorithm to track moving targets.

tracking algorithms;regional transmission lines;CamShift algorithm

TM74

B

1006-7345(2014)05-0004-03

2014-08-23

王洪亮,男,博士、博士后,云南電網(wǎng)公司電力研究院,主要研究計(jì)量測試技術(shù) (e-mail)whl010011@163.com。

① 本研究受中國博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2013M540721)及國家高科技研究和發(fā)展規(guī)劃 (國家 “863”項(xiàng)目 (2011AA05A120)的資助。

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