基于三維場景的電力設施安全區域預警方法

彭 斌，麻立群，潘堅躍，張元歆，陳 希

（1.國家電網浙江臨安市供電公司 浙江 臨安311300；2.國家電網杭州供電公司 浙江 杭州 310009；3.西安交通大學 陜西 西安710049）

基于三維場景的電力設施安全區域預警方法

彭 斌1，麻立群1，潘堅躍2，張元歆3，陳 希3

（1.國家電網浙江臨安市供電公司 浙江 臨安311300；2.國家電網杭州供電公司 浙江 杭州 310009；3.西安交通大學 陜西 西安710049）

在電力設施現場作業過程中，需要監控在現場中的工作人員的位置用來對人員目標進行安全預警。本文提出了一種基于三維場景標定技術的電力設施作業現場人員目標安全預警方法，可以對于電力設施監控系統攝到的監控圖像視頻進行分析。從電力設施作業現場以及監控視頻中提取先驗標定數據，根據先驗標定數據進行數據擬合，完成對電力設施作業現場的三維場景建模，再根據人員目標的識別結果從視頻中計算人員目標的實際位置，與預先設定好的安全區域預警參數進行對比，確定當前現場狀態。該方法經過現場驗證，可以穩定的計算人員目標位置，提出準確安全預警信號。

電力設施，視頻監控，三維場景，標定，預警

現代化社會的電力系統是一個從發電、輸電到配電、用電的龐大系統，其中任何一個環節出現問題都有可能導致大面積的電力供應缺失，影響正常的生產生活秩序。這需要我們時刻對電力系統的工作狀態進行監控，在出現故障時及時修復。在電力設施檢修過程中，容易在作業現場出現危險情況，如線路脫落。此時，一旦工作人員接近，就會產生安全隱患。視頻監控系統可以用來預防電力設施作業現場中可能出現的危險情況。監控系統對作業現場進行拍攝，將監控畫面傳回后方監控中心，工作人員可以進行監控。但是人工監控費時費力，還會出現漏檢。

在少量應用了簡單圖像處理算法的電力設施監控系統中，對人員目標的監控停留在解決少量目標、分類容易的情況[1-2]，并且一旦檢測到人員目標即會報警[3]，無法真正的對人員目標的行為進行監控。基于對監控圖像進行背景圖像分析，然后進行背景差分和模板匹配，王永燦等人提出了一種對接近高壓輸電線桿塔附近的人員目標進行監控的方法[4]，但是該方法只是識別人員目標，而并不會對人員目標的位置做出分析。

文中應用三維場景標定技術，設計了一種基于電力設施作業現場標定數據的人員目標位置計算方法，使得監控系統能夠從二維監控圖像中分析在電力設施作業現場中人員目標當前位置，和預先確定的安全預警區域參數進行對比，從而確定當前現場中是否有人員目標處于危險位置，從而穩定地提出安全預警信號。

1 電力設施作業現場的監控場景

針對不同的施工作業狀態，電力設施圖像視頻監控系統需要設定不同的閾值來監測當前的狀態。首先根據監控場景來進行標定，建立二維監控畫面和三維實際場景之間的對應關系，根據該對應關系計算目標的位置參數，從而得到穩定的依據來判定是否給出安全預警信號。要實現三維場景的標定計算，可以采用雙攝像機的雙目視覺系統[5]和單攝像機的單目視覺系統。雙目視覺系統需要兩臺攝像機，經濟成本較高，是單目系統的兩倍。雙目系統的架設難度和標定的準確度和復雜度都很高。采用單目視覺系統，雖然會丟失縱深信息，并且系統的魯棒性不高，但可通過采集周圍環境信息、周邊物體的距離信息，并設計魯棒性較高的算法來彌補不足。本文設計的成像技術方法是基于單目視覺系統的。

1.1 單攝像機監控成像系統

單目視覺系統中只有一個攝像機。三維場景通過攝像機變為二維平面圖像，三維場景的縱向信息丟失。單目視覺系統中的攝像機所記錄的亮度信息是一個3D場景的透視投影，遵從于透視投影模型，即針孔模型[6]，如圖1所示。

圖1中的O點是相機鏡頭，光線從O點進入，在相機成像面上成像。對于成像面上的像點B，它可能是空間中A點在成像面上的投影，也可能是射線BO的延長線上任意一點在成像面上的投影。因此A點的位置不能確定，只知道它在射線BO的延長線上。要確定A點的三維坐標，必須要其他已知數據，如對相機進行標定等。

1.2 監控場景的分析

通過架設在變電站內的監控攝像機所拍攝到的監控場景如圖3所示，道路兩邊的電力設施通常電壓都很高，工作人員不能用手直接接觸的。并且這些變電設施很少需要更換或維修操作，對電力系統工作人員來說，更多的是對于這些變電設施的巡檢工作。在巡檢過程中，一旦工作人員離開道路靠近變電設施，就有可能產生安全隱患，因此針對電力設施作業過程中人員目標的監控主要集中在對人員目標位置參數的獲取。

2 人員目標位置的計算

根據1.1的分析，監控攝像機所拍攝到的圖像只包含了監控場景的二維信息，在縱深方向上的三維信息丟失了。為了彌補丟失的信息，建立監控圖像二維坐標和實際監控場景三維坐標之間的對應關系，需要在計算之前先獲取實際監控場景中的一些標志物的位置和尺寸數據來進行標定。在現有的計算機視覺計算理論體系中，常用的方法如Zhang等人提出的標定法[7]，需要獲取監控場景中已有目標的位置和高度參數、攝像機自身的焦距和CCD尺寸參數，通過基于攝像機針孔模型的幾何光路分析，完成對侵入目標參數的計算。

如果在計算之前，事先對監控攝像機所拍攝的監控場景做出標定，獲取足夠多的先驗數據，基于這些數據完成圖像二維坐標和實際場景三維坐標之間對應關系的建立，就可以擺脫攝像機內部參數的標定工作，因為這種標定通常較為困難。通過這種方法計算人員目標的位置參數，先驗標定數據獲取的越多，計算結果的精度就會越高。

圖2 變電站內監控場景圖Fig.2 Surveillance image of an electricity substation

2.1 先驗標定數據的獲取

在如圖2所示的監控場景中，人員目標的活動范圍限定在路面上，因此需要對于整個路面所在的二維平面做出標定。

如圖3所示，從路面的最近端到最遠端，每隔一段距離就進行一次標定物的擺放，擺放分為左右兩個位置，兩個位置之間的距離是固定的。每次擺放都進行標定圖片的拍攝。用激光測距儀測出每一個標志物擺放位置到監控攝像機的距離，將其作為標定先驗數據記錄下來。針對每一張標定圖片，其中標志物的圖像x坐標和圖像y坐標都需要手動從標定圖片中獲取，這些像素坐標也要作為先驗數據。

圖3 標定標志物的擺放示意圖Fig.3 Locations of markers for calibration

2.2 人員目標位置參數的計算

基于2.1中獲取的先驗標定數據，首先建立圖像二維坐標和實際場景三維坐標之間的對應關系，也就是進行三維場景建模，然后根據該模型計算人員目標的位置參數。

在如圖2所示的監控場景中，需要計算的位置參數包括兩個：一是人員目標距離監控攝像機的水平距離L，二是人員目標距離道路兩旁電力設施的距離M。根據L和M的計算結果，和實現確定好的安全區域預警參數進行比較，就可以判斷出當前人員目標是否出現危險位置。

在本例中，如圖3所示，將每一次標定物所擺放位置的圖像坐標y和實際標定物距離監控攝像機的水平距離對應起來，如表1所示。然后根據表1所示的數據，將所有的標定物圖像坐標y和標定物水平距離L對應起來，進行數據擬合，得到L-y曲線，如圖4所示。一旦得到L-y曲線，當獲知了人員目標在二維監控圖像上的像素坐標y之后，便可以計算出人員目標在實際三維場景中距離監控攝像機的距離L。

由于監控場景中各個電力設施的位置基本上是固定不變的，因此可以通過人員目標在圖像上面和電力設施之間圖像坐標x的差來計算人員目標距離電力設施的遠近M。事實上，距離監控攝像機越遠，相同的x坐標差代表著更長的距離，因此首先需要對不同遠近程度下，圖像x坐標所代表的實際長度做出標定。

表1 L-y對應關系表Tab.1 Correspondence between L-y

圖4 循Fig.4 Schematic drawing of L-y curve

在圖3所示的標定物擺放過程中，左右兩個位置之間的距離固定為4.5 m，可以根據這個距離來標定不同遠近下圖像x坐標所代表的實際長度。首先從圖像上獲取各個不同的距離下標定物在圖像上的x坐標，如表2所示。表2中，每一個距離上圖像x坐標差值除以左右兩個標定物之間的實際距離，便可以得到在某一個遠近下1 m所代表的圖像像素數量P，將所有的P和標定物水平距離L對應起來，進行數據擬合，可以得到P-L曲線，如圖5所示。根據P-L曲線，當已知人員目標距離監控攝像機的水平距離時，便可以計算出在那樣一個距離上一個圖像像素所代表的實際長度是多少，然后根據人員目標的圖像坐標便可以計算出人員目標距離道路兩旁電力設施的遠近M。

表2 P-L對應關系表Tab.2 Correspondence between P-L

圖5 P-L曲線示意圖Fig.5 Schematic drawing of P-L curve

2.3 人員目標的安全區域預警

通過圖6來說明如何應用2.2中的計算結果來進行針對變電場內監控場景的人員目標安全預警判定。左上角和右上角用紅線框住標出的部分區域設定為危險區域，一旦人員目標進入即會發出安全預警信號。圖6中軸線左側的區域距離中軸線的距離數值設定為負值，右側設定為正值。所劃定的危險區域為距離攝像機水平距離為大于38 m的區域，同時距離中軸線小于-2 m或大于4.5 m的區域。針對圖6中的3個人員目標，從左至右分別標為A、B、C，他們的位置參數計算結果如表3所示。從計算結果中看出，3個人員目標均未進入危險區域。

圖6 人員目標安全區域預警示意圖Fig.6 Schematic drawing of safety region for staff

表3 人員目標安全區域預警結果表Tab.3 Safety warning results for staff

3 結論

文中提出了基于先驗標定數據的單攝像機電力設施作業現場的安全區域預警方法。該方法首先對電力設施作業現場進行標定，獲取足夠的先驗標定數據，然后基于先驗標定數據完成二維圖像坐標和三維場景坐標之間對應關系的建立，計算電力設施作業現場內人員目標的位置參數，根據預先確定的電力設施作業現場安全區域參數，判斷當前電力設施作業現場的狀態，提出安全預警信號。該方法應用穩定準確，在電力設施作業現場監控方面有廣大的應用前景。

[1]龔超,羅毅,涂光瑜.計算機視覺技術及其在電力系統自動化中的應用[J].電路系統自動化,2003,27(1):76-79.GONG Chao,LUO Yi,TU Guang-yu.Computer vision technique and its application to automation of power Systems[J].Automation of Electric Power Systems,2003,27(1):76-79.

[2]孫鳳杰,崔維新,張晉保，等.遠程數字視頻監控與圖像識別技術在電力系統中的應用[J].電網技術,2005,29(5):81-84.SUN Feng-jie,CUI Wei-xin,ZHANG Jin-bao,et al.Application of remoter digital video monitoring and image recognition technology in power system[J].Power System Technology, 2005,29(5):81-84.

[3]羅廣孝，戚宇林，李星蓉.遠程圖像監控在電力系統中的應用[J].電力系統通信,2002(4):19-22.LUO Guang-xiao,QI Yu-lin,LI Xing-rong.The application of remote video surveillance system in electric power system [J].Telecommunications for Electric Power System,2002(4): 19-22.

[4]王永燦,馮遠靜,俞立.基于無線視頻傳感網的高壓塔架監控系統研究[J].傳感技術學報,2009,21(12):2039-2043.WANG Yong-can,FENG Yuan-jing,YU Li.Research for electronic tower supervising system based on wireless video sensor networks[J].Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2009,21(12):2039-2043.

[5]王其華,李希字.基于自標定雙目視覺算法的 3維圖像構建[J].激光技術,2012,36(3):416-420.WANG Qi-hua,LI Xi-yu.3-D image construction based on self-calibration binocular vision algorithm[J].Laser Technology,2012，36(3):416-420.

[6]Milan S,Vaclav H,Roger B,et al.圖像處理,分析與機器視覺[M].北京:人民郵電出版社,2003.

[7]Zhang Z.A flexible new technique for camera calibration[J].Pattern Analysis and Machine Intelligence[J].IEEE Transactions on,2000,22(11):1330-1334.

A precaution method based on 3D scence model for power equipment security

PENG Bin1,MA Li-qun1,PAN Jian-yue2,ZHANG Yuan-xin3,CHEN Xi3
（1.Lin’an Power Bureau,Lin’an 311300,China;2.Hangzhou Power Bureau,Hangzhou 310009,China; 3.Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,China）

In the process of power facilities on-site operations,the location of staff should be obtained for security warning.An algorithm based on three-dimensional(3D)scene calibration technique was proposed for precaution.Firstly,the priori calibration data was extracted from the surveillance video and work field;secondly,the 3D scene model was established based on the fitted priori data;and then,the actual location of staff was computed and compared with the precaution parameters to confirm the present on-site situation.This method has been proven in field,it is accurate and stable.The location of staff can be computed correctly and the safety warning signal can be sent out in time.

power equipment;video surveillance;3D scene;calibration;precaution

TN384

A

1674－6236（2015）10-0065-03

2014-09-04 稿件編號：201409037

國家自然科學基金資助項目（9092003）

彭 斌(1975—)，男，湖北宜昌人，高級工程師。研究方向：信息化管理及信息技術。