輸電線路異物入侵告警系統(tǒng)的研究

趙文青，胡安鋒

（1. 齊魯工業(yè)大學(xué)（山東省科學(xué)院）電氣工程與自動化學(xué)院，山東 濟南 250353；2.山東科匯電力自動化股份有限公司，山東 濟南 250101）

0 引 言

我國輸電線路結(jié)構(gòu)有兩種，一是埋于地下的輸電電纜，二是位于高空的架空輸電線路。電纜線路由于埋在地下，其狀態(tài)不易觀察，因此需要用專用的儀器對其狀態(tài)進行檢查[1]。埋于地下輸電線路的運行狀態(tài)不易受外界干擾，只有在大型機械作業(yè)的時候，才會在不知情的情況下挖斷電纜，但這種情況發(fā)生的概率極低。架空輸電線路對于電纜來說價格相對低廉，運行狀態(tài)易于觀察，維護起來相對簡單，缺點是運行狀態(tài)易受外界因素的干擾，如漂浮物、斷線的風(fēng)箏和大型鳥類等。高壓輸電線路作為電能最重要的輸電方式，需要對其運行狀態(tài)進行實時監(jiān)視。視頻監(jiān)控的出現(xiàn)使得電力公司的工作人員可以在監(jiān)控點對其狀態(tài)進行實時監(jiān)控，但由于人工長時間對監(jiān)控點觀測會出現(xiàn)視覺疲勞，因此無法及時對出現(xiàn)的威脅進行消除[2]?，F(xiàn)將異物侵入的識別算法加入到監(jiān)控前端，當(dāng)有異物侵入時，算法就將異物進行識別，同時報告給相關(guān)工作人員，提高了查看工作的效率，保障了輸電線路的運行狀態(tài)。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

如圖1所示，總的系統(tǒng)架構(gòu)分為前端圖像采集、中間圖像傳輸以及后端監(jiān)控主機3個部分[3]。

前端部分主要包括圖像采集模塊、供電電池、太陽能電池板、圖像識別以及4G模塊等部分。

圖像采集是通過高像素攝像頭利用光學(xué)原理將輸電線路中感興趣的區(qū)域進行圖像采集[4]。圖像采集部分是圖像識別的核心，采集到的圖像質(zhì)量的好壞直接關(guān)乎識別的準(zhǔn)確率，所以攝像頭需要選用非常關(guān)鍵。

供電電池要保證在最長陰雨天時有足夠的電量供監(jiān)控裝置進行使用，需要配合太陽能電池板來使用，體積需要合適選取，否則會加重前端的壓力。

太陽能電池板是用來給供電電池充電的，由于光照強度的變化，太陽能電池板輸出電壓也會不斷變化，所以需要對太陽能電池板的電壓進行控制[5]。當(dāng)電池板的電壓高于供電電池的規(guī)定電壓，需要利用相關(guān)電路進行降壓至標(biāo)準(zhǔn)電壓。此外為了充分利用太陽光能需要將太陽能電池板表面進行光滑處理，同時在安裝時盡量對電池板傾斜，這樣表面就不會堆積大量塵土，導(dǎo)致太陽能利用率降低。

圖像識別是異物入侵告警系統(tǒng)的核心[6]。由于架空輸電線路位置的特殊性，只需要對運動的物體進行識別即可，而不必對其具體名稱進行識別，這樣就可以加快識別的速度，同時降低前端裝置的功耗。

中間圖像傳輸采用4G模塊進行傳輸，通過將需要告警的圖片上傳到服務(wù)器，服務(wù)器再將相關(guān)警告信息通過手機來告知到相關(guān)工作人員。

服務(wù)器通過4G收集異物圖像，通過對圖片信息的分析將圖片派發(fā)到相關(guān)負責(zé)人手中。

從以上的分析中可以得知，圖像監(jiān)控從分散集中到服務(wù)器，再從服務(wù)器分散到相關(guān)負責(zé)人手中。

2 告警系統(tǒng)的識別算法

2.1 背景建模法

對輸電線路識別，首先要給系統(tǒng)一個背景模型，通過對背景建立模型，不斷地將當(dāng)前圖像與背景模型對比來確定是否有異物入侵。

背景建模可以采用高斯建模法，也就是熟知的正態(tài)分布[7]。系統(tǒng)通過判斷前景圖像像素點是否滿足高斯分布來判斷是否有異物入侵。通常監(jiān)控的區(qū)域因為各種各樣的原因會有微小的差異，因此需要對系統(tǒng)模型進行更新。

正態(tài)分布自變量概率密度公式：

式中，i取值為1，2……，μi為第i個正態(tài)分布模型均值，σi為第i個正態(tài)分布模型的方差。

當(dāng)背景模型有小干擾進入時，系統(tǒng)利用下面兩個計算公式進行模型更新：

式中，α為0～1之間的系數(shù)，當(dāng)系數(shù)α較大時，則會在很短的周期就會有一個新的背景模型，同時也會加入噪聲；當(dāng)α較小時，就會在長的一個周期進行更換背景模型。

為了檢測前景圖像是否有異物侵入時，故引入識別門檻值T，T值常常以百分數(shù)形式出現(xiàn)，系統(tǒng)默認為0.2，將系統(tǒng)前端抓拍到的圖像與系統(tǒng)生成的多個模型進行對比，若差異超過門檻值T時，系統(tǒng)則認為有異物侵入，當(dāng)小于門檻值T時，系統(tǒng)則認定為小干擾，不作處理。

2.2 運動物體的識別

當(dāng)系統(tǒng)檢測出有異物侵入時，需要將異物的輪廓進行提取，通常對物體輪廓提取最簡單的方法是差分圖像法[8]。

差分圖像法即將前端抓拍到的圖像與背景模型作差：

R(x,y)為作差的結(jié)果，將R(x,y)進行連通性分析。通常情況下，連通區(qū)域會有多個，但系統(tǒng)認為只有連通區(qū)域大于閾值T時屬于異物的連通區(qū)域，當(dāng)連通區(qū)域的面積小于給定閾值T時，則將該連通區(qū)域去掉，認為其為干擾造成；當(dāng)連通區(qū)域的面積大于閾值T時，則認為將異物的輪廓提取出來了。圖2為異物輪廓提取流程圖。

2.3 異物圖像標(biāo)識

為了讓工作人員在多個監(jiān)控頁面立刻觀察到異物侵入輸電線路的視頻或圖片，系統(tǒng)將圖像的輪廓用紅色矩形邊框標(biāo)出，為了盡可能將邊框縮小，同時又可以將異物全部囊括進來。

一般地，不規(guī)則物體外接矩形有兩種方法：一種是最小外接矩形面積法，另一種是最小綁定矩形法[9]。在反復(fù)比較二者復(fù)雜程度后，本文選用復(fù)雜程度較低的最小綁定矩形法，圖3為最小綁定矩形的選擇圖。

由圖3可知此方法找到的矩形并不是面積最小的，但確實是速度最快的。最小綁定矩形法最關(guān)鍵的是找到矩形四個角的直角坐標(biāo)，考慮到只需要將矩形的四條邊找到便可以構(gòu)成對應(yīng)的矩形。圖4為參數(shù)表示矩形圖。

由圖4可知只需要將N1、N2、M1、M2找到即可：

同理，N2、M2分別為異物輪廓像素點的y最大值和x的最大值。

3 算法驗證

為了證明異物侵入算法的實際可用性，在實驗室對“仿真”異物進行分析處理，并對異物進行標(biāo)識。

首先給系統(tǒng)建立一個背景模型，系統(tǒng)通過抓拍當(dāng)前的圖片或者選取預(yù)存在文件夾里的圖片作為背景模型，以此來識別闖入的異物，同時將輸電線路在內(nèi)的一定區(qū)域作為監(jiān)控區(qū)域，從而形成了一個隱形的電子圍欄。如圖5所示為抓取背景作為模型，圖6設(shè)置感興趣區(qū)域。

系統(tǒng)會設(shè)置一個識別門檻，當(dāng)超過系統(tǒng)門檻時，便會對異物進行識別，當(dāng)不超過門檻時，即使有微小異物進入時，系統(tǒng)也不會進行識別。如圖7微小異物進入不動作，圖8較大異物進入時系統(tǒng)進行識別。

4 結(jié) 論

本文通過在實驗室模擬異物侵入，能夠?qū)崿F(xiàn)簡單的異物侵入，此方法原理簡單卻可以快速將異物識別并告警，方便工作人員對于輸電線路的監(jiān)控，提高工作效率，降低輸電線路故障發(fā)生，保證輸電線路的運行狀態(tài)。