一種輸電線(xiàn)路通道煙火視頻移動(dòng)目標(biāo)軌跡復(fù)雜度檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明一種輸電線(xiàn)路通道煙火視頻移動(dòng)目標(biāo)軌跡復(fù)雜度檢測(cè)方法，涉及輸電線(xiàn)路 安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 電力設(shè)施外力破壞是指包含盜竊、交通事故、建筑施工等的人為破壞。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)大 量的外力破壞是由于疏忽大意、蓄意而造成的。在電力設(shè)施外力破壞的事例中，輸電線(xiàn)路是 遭受外力破壞最頻繁、最嚴(yán)重的電力設(shè)施。輸電線(xiàn)路走廊內(nèi)經(jīng)常出現(xiàn)由焚燒垃圾或者秸桿 而產(chǎn)生的火焰和煙塵，因此，通道內(nèi)煙火成為造成輸電線(xiàn)路外力破壞及威脅輸電線(xiàn)路安全 運(yùn)行的主要因素。
[0003]傳感器，微電子和信息技術(shù)的進(jìn)步使火災(zāi)檢測(cè)與人工智能、信號(hào)處理技術(shù)結(jié)合更 為緊密，許多基于物理的新型火災(zāi)探測(cè)技術(shù)和概念開(kāi)始出現(xiàn)。針對(duì)大范圍廣視野的火災(zāi)監(jiān) 測(cè)預(yù)警技術(shù)，目前主要運(yùn)用圖像識(shí)別的火災(zāi)探測(cè)技術(shù)。該技術(shù)可以檢測(cè)火焰和煙霧，并且 有效減少誤報(bào)率和漏報(bào)率，實(shí)現(xiàn)對(duì)重要運(yùn)行區(qū)域的安全監(jiān)控和保障。攝像頭采集的圖像信 號(hào)經(jīng)過(guò)采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)后傳入計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)后臺(tái)對(duì)火災(zāi)的火焰煙霧多個(gè)圖像特征 通過(guò)運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別等理論進(jìn)行分析和處理，最終判別是否報(bào)警。然而輸電線(xiàn) 路運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，圖像背景變化大，輸電線(xiàn)路巡檢背景包括山林、河流、農(nóng)田、道路、雨雪等， 背景外觀也會(huì)隨著四季的更迭而改變，這使得識(shí)別目標(biāo)提取十分困難；煙火視頻檢測(cè)技術(shù) 中，特別是對(duì)遠(yuǎn)距離大范圍戶(hù)外煙火視頻檢測(cè)技術(shù)沒(méi)有充分考慮樹(shù)蔭、云影移動(dòng)對(duì)煙火檢 測(cè)結(jié)果的影響，檢測(cè)結(jié)果存在一定的誤報(bào)或者漏報(bào)的情況；基于衛(wèi)星遙感和粒子成像技術(shù) 的煙火檢測(cè)成本較高，在輸電線(xiàn)路通道煙火檢測(cè)實(shí)際運(yùn)用受到很大限制。圖像處理算法方 面，日本學(xué)者Nobuyuki等人提出的分型編碼的煙霧檢測(cè)算法使用到映射計(jì)算，缺乏實(shí)時(shí) 性，算法較為耗時(shí)；BUgurToreyin使用了基于小波變換的方法來(lái)檢測(cè)視頻煙霧，在攝像機(jī) 靜止的情況下，背景在煙霧中變得模糊，圖像中高頻能量變低，然而該算法對(duì)背景圖像的邊 緣和紋理有較高要求，通用性受到影響；XuemingShu等提出基于光散射系統(tǒng)、煙霧通道系 統(tǒng)、粒子成像系統(tǒng)，通過(guò)獲得煙霧的粒子形狀來(lái)檢測(cè)煙霧，但需要通過(guò)硬件實(shí)現(xiàn)，成本較高； KhananianA等結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遙感圖像來(lái)檢測(cè)森林大火產(chǎn)生的煙霧，需要衛(wèi)星遙感的支 持，同樣缺乏經(jīng)濟(jì)性。因此在現(xiàn)有研宄基礎(chǔ)上，需要探索出一種適用性、通用性及經(jīng)濟(jì)性更 強(qiáng)的圖像處理算法及火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)來(lái)解決這些問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對(duì)以上問(wèn)題，本發(fā)明提出一種輸電線(xiàn)路通道煙火視頻移動(dòng)目標(biāo)軌跡復(fù)雜度檢測(cè) 方法，該方法采用基于圖像的火災(zāi)探測(cè)技術(shù)，圖像處理方面采用對(duì)圖像序列的平均灰度、時(shí) 間序列復(fù)雜度、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)移動(dòng)軌跡復(fù)雜度、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓變異系數(shù)和前景灰度等多特征融 合處理方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)煙火的判斷與檢測(cè)，并確保檢測(cè)結(jié)果較低的誤報(bào)率和漏報(bào)率，攝像頭采 集到的圖像信號(hào)經(jīng)過(guò)采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)后傳入計(jì)算機(jī)，后臺(tái)程序?qū)?shù)字信號(hào)中包含的 多個(gè)圖像特征進(jìn)行分析和處理，并以此判斷是否需要報(bào)警。
[0005] 本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：
[0006] -種輸電線(xiàn)路通道煙火視頻移動(dòng)目標(biāo)軌跡復(fù)雜度檢測(cè)方法，以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的知心運(yùn) 動(dòng)軌跡復(fù)雜度作為煙火運(yùn)動(dòng)的特征之一，通過(guò)背景差法得到前景圖像，經(jīng)過(guò)二值化處理之 后得到的差分圖像，二值化差分圖像的像素值只包含"〇"和" 1"兩個(gè)值，將像素值為" 1"的 所有像素行坐標(biāo)和列坐標(biāo)分別求取平均值得到移動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心當(dāng)前幀所在坐標(biāo)值，并經(jīng)過(guò)多 幀圖像坐標(biāo)值計(jì)算，得到移動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)曲線(xiàn)。
[0007] 通過(guò)計(jì)算移動(dòng)目標(biāo)的性變系數(shù)和等效直徑便能來(lái)衡量運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓特點(diǎn)，并在 連續(xù)動(dòng)態(tài)圖像中計(jì)算其輪廓變異系數(shù)；煙火運(yùn)動(dòng)的圖像輪廓在煙火升騰的過(guò)程中會(huì)不斷的 變化，可通過(guò)計(jì)算輪廓的等效直徑和和移動(dòng)目標(biāo)的形狀參數(shù)，通過(guò)移動(dòng)目標(biāo)的形狀參數(shù)和 等效直徑的變化劇烈程度，來(lái)衡量移動(dòng)目標(biāo)是剛性的還是柔性的。
[0008] 將與前景圖像灰度相關(guān)的二階統(tǒng)計(jì)參數(shù)作為前景圖像灰度統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，通過(guò)繪制 出的煙火原圖、前景圖像，以及煙火前景圖像序列的二階統(tǒng)計(jì)曲線(xiàn)，并對(duì)比車(chē)輛、行人、樹(shù)蔭 等移動(dòng)圖像序列的二階統(tǒng)計(jì)曲線(xiàn)，達(dá)到煙火識(shí)別與監(jiān)測(cè)的目的。
[0009] 本發(fā)明一種輸電線(xiàn)路通道煙火視頻移動(dòng)目標(biāo)軌跡復(fù)雜度檢測(cè)方法，技術(shù)效果如 下：
[0010] 1)、多特征數(shù)據(jù)融合技術(shù)，提高煙火識(shí)別的準(zhǔn)確性。
[0011] 2)、采用移動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心運(yùn)動(dòng)曲線(xiàn)利亞普諾夫指數(shù)算法跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡，更好的 排除云層、樹(shù)葉及陽(yáng)光角度強(qiáng)度等干擾因素。
[0012] 3)、采用重標(biāo)極差（R/S)分析法進(jìn)行計(jì)算平均灰度時(shí)間序列熵簡(jiǎn)化無(wú)偏計(jì)算量的 計(jì)算過(guò)程。
【附圖說(shuō)明】
[0013] 圖1為本發(fā)明多特征融合煙火視頻檢測(cè)原理圖。
[0014] 圖2(a)為本發(fā)明行人、車(chē)輛和煙火采集現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)圖。
[0015] 圖2(b)為本發(fā)明樹(shù)蔭、云影和煙火采集現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0016] 輸電線(xiàn)路走廊火災(zāi)具有一定季節(jié)特點(diǎn)，早期的有效預(yù)警和干預(yù)可以大大降低釀成 事故的風(fēng)險(xiǎn)。在視頻檢測(cè)過(guò)程中存在諸如云層、樹(shù)葉及陽(yáng)光角度強(qiáng)度等干擾因素，分析各種 干擾因素的靜態(tài)特點(diǎn)和動(dòng)態(tài)特征，本發(fā)明一種輸電線(xiàn)路通道煙火視頻移動(dòng)目標(biāo)軌跡復(fù)雜度 檢測(cè)方法，提出了采用圖像序列的平均灰度時(shí)間序列復(fù)雜度、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)移動(dòng)軌跡復(fù)雜度、運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)輪廓變異系數(shù)和前景灰度等多特征融合方法實(shí)現(xiàn)煙火預(yù)警。其原理如圖1所示，采 集現(xiàn)場(chǎng)如圖2所示。
[0017] -種輸電線(xiàn)路通道煙火視頻移動(dòng)目標(biāo)軌跡復(fù)雜度檢測(cè)方法，監(jiān)測(cè)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程 中，不同的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)其運(yùn)動(dòng)軌跡不同，車(chē)輛和行人在視場(chǎng)范圍內(nèi)主要以近似直線(xiàn)的形式運(yùn) 動(dòng)，樹(shù)蔭搖晃主要表現(xiàn)為往復(fù)運(yùn)動(dòng)，但是煙火的圖像質(zhì)心運(yùn)動(dòng)軌跡受干擾因素很多，運(yùn)動(dòng)軌 跡非常復(fù)雜，本專(zhuān)利以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的知心運(yùn)動(dòng)軌跡復(fù)雜度作為煙火運(yùn)動(dòng)的特征之一，通過(guò)背 景差法得到前景圖像，經(jīng)過(guò)二值化處理之后得到的差分圖像，二值化差分圖像的像素值只 包含"0"和" 1"兩個(gè)值，將像素值為" 1"的所有像素行坐標(biāo)和列坐標(biāo)分別求取平均值得到 移動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心當(dāng)前幀所在坐標(biāo)值，并經(jīng)過(guò)多幀圖像坐標(biāo)值計(jì)算，得到移動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心的運(yùn)動(dòng) 曲線(xiàn)。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤及軌跡采用移動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心運(yùn)動(dòng)曲線(xiàn)利亞普諾夫指數(shù)計(jì)算方法，計(jì)算步 驟包括：
[0018] (1)對(duì)移動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心運(yùn)動(dòng)曲線(xiàn)進(jìn)行相空間重構(gòu)，對(duì)于N點(diǎn)質(zhì)心運(yùn)動(dòng)標(biāo)量時(shí)間序列 可以使用Takens嵌入定理去重構(gòu)相空間Rm
[0019] {v(t0+k?At) :k= 0, 1，…N-1}，
[0020] Xj= (x(ti),x(tj+p?At), ???,x(ti+(m-l)p?At))i=l，2,3，...，M;
[0021] x(tr) =v(t〇+(r-l) ?At)r= 1，2,…N_l.
[0022] 其中，Xi是重構(gòu)相空間Rm中M點(diǎn)重構(gòu)軌跡中的第i個(gè)點(diǎn)，而M=N-(m-l)p，m是 嵌入維，T=p.At是時(shí)間延遲，TW= (m-1)T是時(shí)間窗，其中At為采樣周期，TW= (m-1)t；
[0023] (2)計(jì)算最大利亞普諾夫指數(shù)X1 :經(jīng)過(guò)相空間重構(gòu)之后為了能在擴(kuò)散的最大方 向上計(jì)算M(i):
[0025] 上式包括兩個(gè)附加條件：
[0028] 最后，可得
[0030] 從而得到移動(dòng)目標(biāo)圖像質(zhì)心運(yùn)動(dòng)曲線(xiàn)的最大利亞普諾夫指數(shù)。
[0031] 輪廓變異系數(shù)是區(qū)分監(jiān)測(cè)目標(biāo)的重要依據(jù)，圖像輪廓變異系數(shù)也是煙火視頻特征 之一。本發(fā)明通過(guò)計(jì)算移動(dòng)目標(biāo)的性變系數(shù)和等效直徑便能來(lái)衡量運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓特點(diǎn)，并 在連續(xù)動(dòng)態(tài)圖像中計(jì)算其輪廓變異系數(shù)。煙火運(yùn)動(dòng)的圖像輪廓在煙火升騰的過(guò)程中會(huì)不斷 的變化，可通過(guò)下式來(lái)計(jì)算輪廓的等效直徑和和移動(dòng)目標(biāo)的形狀參數(shù)：
[0034] 其中在公式中，Db表示運(yùn)動(dòng)目標(biāo)等效直徑，Pb表示所述移動(dòng)目標(biāo)的形狀參數(shù)，Lb 表示運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓邊長(zhǎng)，Ab是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的面積。
[0035] 通過(guò)移動(dòng)目標(biāo)的形狀參數(shù)和等效直徑的變化劇烈程度來(lái)衡量移動(dòng)目標(biāo)是剛性的 還是柔性的。
[0036] 監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的前景圖像灰度分布依據(jù)不同的物體表現(xiàn)出不同的特征，故對(duì)移 動(dòng)目標(biāo)的前景圖像灰度進(jìn)行信息統(tǒng)計(jì)是監(jiān)測(cè)與識(shí)別移動(dòng)目標(biāo)的一個(gè)重要步驟。本專(zhuān)利將 與前景圖像灰度相關(guān)的二階統(tǒng)計(jì)參數(shù)作為前景圖像灰度統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，通過(guò)繪制出的煙火