輸電線路視頻監(jiān)控技術(shù)發(fā)展綜述

趙文青,王 濤,胡安鋒,韓國(guó)政*

1.齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院) 電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院,濟(jì)南 250353 2.濟(jì)南置真電氣有限公司,濟(jì)南 250013 3.山東科匯電力自動(dòng)化股份有限公司,濟(jì)南 250101

從第二次工業(yè)革命開始,人類進(jìn)入了電氣時(shí)代。電能對(duì)于一個(gè)國(guó)家的意義重大,而輸電線路作為電能的載體,電能質(zhì)量的好壞與輸電線路能否安全運(yùn)行密切相關(guān),輸電線路故障是造成電網(wǎng)大面積停電的重要原因[1]。輸電線路分布范圍廣、傳輸距離長(zhǎng)、大多處在偏僻的地方[2],輸電線路的安全運(yùn)行狀態(tài)無(wú)法得到保證,需要定期對(duì)輸電線路進(jìn)行巡檢,檢查方式多為人工巡檢,但由于道路崎嶇、天氣復(fù)雜多變、人員缺少等原因,很難做到對(duì)輸電線路每日一檢、甚至是每月一檢[3-4]。輸電線路視頻監(jiān)控技術(shù)的出現(xiàn)提供了一種新的方案,輸電線路視頻監(jiān)控可以實(shí)時(shí)的監(jiān)控輸電線路狀態(tài),例如覆冰、鳥蟲、樹木過(guò)高等都是輸電線路穩(wěn)定運(yùn)行的潛在隱患[5]。輸電線路視頻監(jiān)控技術(shù)的出現(xiàn)可以及時(shí)消除對(duì)輸電線路潛在的隱患,從而保證了用戶用電的可靠性。

1 視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展

自視頻監(jiān)控出現(xiàn)以來(lái),視頻監(jiān)控技術(shù)共經(jīng)歷三個(gè)階段[6-7]:模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)。

模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng):這一階段主要是以盒式磁帶錄像機(jī)(VCR)為代表,視頻同軸電纜作為傳輸媒介,盒式磁帶錄像機(jī)存儲(chǔ)視頻,然后在監(jiān)視器上顯示出來(lái)。這種模擬傳輸方式基本不涉及網(wǎng)絡(luò),但需要在每個(gè)安裝點(diǎn)都進(jìn)行鋪設(shè)視頻同軸電纜,易受外力破壞,維修成本較高,且錄像帶無(wú)法長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行錄像,不便于保存,盒式磁帶的存放對(duì)環(huán)境的要求較高[8-9]。

數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng):這一階段主要是以數(shù)字硬盤錄像機(jī)(DVR)為代表,與模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)相比,最主要的區(qū)別是數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)加入了視頻圖像的壓縮模塊,將壓縮后的文件通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)奖O(jiān)控點(diǎn),使得數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)的圖像更為清晰,此外還支持有限的IP網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn),這一特點(diǎn)使得用戶可以在局域網(wǎng)內(nèi)的不同設(shè)備上觀看監(jiān)控點(diǎn)。

網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng):這一階段主要是基于IP網(wǎng)絡(luò),前端攝像機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行采集、壓縮后,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將圖像傳輸?shù)絯eb服務(wù)器終端,用戶需要觀看圖像時(shí),可以打開相應(yīng)的應(yīng)用程序,輸入設(shè)備編號(hào)即可觀看實(shí)時(shí)視頻。這樣遠(yuǎn)端用戶就可以不受地域限制對(duì)監(jiān)控點(diǎn)進(jìn)行觀測(cè)[10]。由于采用無(wú)線網(wǎng)絡(luò),此方式無(wú)需進(jìn)行鋪設(shè)線纜,也無(wú)需維修,可以節(jié)省大量的成本。

20世紀(jì)80年代后,視頻監(jiān)控在北上廣深等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市開始興起,90年代后,視頻監(jiān)控在民用領(lǐng)域得到普及,2008年,隨著“智慧城市”“平安城市”的提出,視頻監(jiān)控技術(shù)飛速發(fā)展,國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)出了像海康威視、浙江大華、宇視科技等一系列優(yōu)秀的視頻監(jiān)控生產(chǎn)商,加速了視頻監(jiān)控行業(yè)的發(fā)展,并且在公共場(chǎng)所、交通領(lǐng)域、智能家居等領(lǐng)域視頻監(jiān)控得到大規(guī)模的應(yīng)用。圖1是各階段視頻監(jiān)控市場(chǎng)占有柱形圖[11]。

圖1 各階段視頻監(jiān)控系統(tǒng)市場(chǎng)占有柱形圖

2 輸電線路視頻監(jiān)控的研究現(xiàn)狀

20世紀(jì)80年代開始,美國(guó)、日本等工業(yè)發(fā)達(dá)的國(guó)家開始對(duì)輸電線路進(jìn)行檢修來(lái)延長(zhǎng)輸電線路的大修周期[12],日本的JPS公司在輸電線路上的研究是最為全面的,在諸如故障定位監(jiān)測(cè)、氣象環(huán)境監(jiān)測(cè)、線路溫度報(bào)告導(dǎo)線拉力等方面都有涉及[13],澳大利亞的紅相公司對(duì)線路的泄露電流進(jìn)行了監(jiān)測(cè)[14],美國(guó)的GUI在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、故障檢修技術(shù)方面有著較為豐富的經(jīng)驗(yàn)[15]。經(jīng)統(tǒng)計(jì),在經(jīng)過(guò)對(duì)輸電線路的狀態(tài)檢修后,輸電線路大修周期會(huì)延長(zhǎng)2～3年,一般來(lái)說(shuō)一次大修的費(fèi)用就可以相抵監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的費(fèi)用。

由于我國(guó)工業(yè)化與信息化發(fā)展較晚,輸電線路的狀態(tài)監(jiān)測(cè)主要借鑒國(guó)外監(jiān)測(cè)經(jīng)驗(yàn)。前期對(duì)輸電線路檢修方式主要是計(jì)劃?rùn)z修,計(jì)劃?rùn)z修的后果就是用戶停電頻繁,給人們的生活帶來(lái)了很大的不便。2009年,國(guó)家電網(wǎng)公司在“特高壓輸電技術(shù)國(guó)際會(huì)議”上提出了“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的規(guī)劃”,其核心技術(shù)便是對(duì)關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。2016年3月,國(guó)家電網(wǎng)公司提出了《架空輸電線路“三跨”重大反事故措施》的要求,輸電線路在兩個(gè)桿塔之間會(huì)發(fā)生弧垂,當(dāng)兩個(gè)桿塔距離遠(yuǎn)時(shí),輸電線路的應(yīng)力就變大,發(fā)生故障的概率就變大,“三跨”指輸電線路跨越高速鐵路、高速公路和重要輸電通道,這些區(qū)段的特點(diǎn)大都是桿塔之間的輸電線路太長(zhǎng),極容易由于發(fā)生過(guò)度弧垂,導(dǎo)致輸電線路發(fā)生故障,故需要加裝視頻監(jiān)控對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控。

2019年,國(guó)家電網(wǎng)公司提出《泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)大綱》,泛在電力物聯(lián)網(wǎng)將電力用戶及其設(shè)備,電網(wǎng)企業(yè)及其設(shè)備,發(fā)電企業(yè)及其設(shè)備,供應(yīng)商及其設(shè)備,以及人和物連接起來(lái),產(chǎn)生共享數(shù)據(jù),為用戶、電網(wǎng)、發(fā)電、供應(yīng)商、政府和社會(huì)服務(wù)。輸電線路視頻監(jiān)控作為泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的重要一環(huán),將輸電線路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋工作人員。

3 輸電線路視頻監(jiān)控系統(tǒng)組成

輸電線路視頻監(jiān)控系統(tǒng)是將輸電線作為主要的監(jiān)控點(diǎn),主要有三個(gè)部分:前端圖像采集、無(wú)線傳輸、后臺(tái)監(jiān)控中心。圖2為輸電線路視頻監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)圖。

圖2 輸電線路視頻監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)圖

3.1 前端設(shè)備

前端設(shè)備主要包括高清攝像機(jī)、4G傳輸模塊、圖片壓縮模塊、太陽(yáng)能供電等模塊。其主要作用是根據(jù)系統(tǒng)的設(shè)置運(yùn)行方式為工作人員提供現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)視頻,并傳輸?shù)街行姆?wù)器。

圖片壓縮模塊主要有M-JPEG、MPEG、H.263、H.264,目前最常用到壓縮模塊的是H.264,由于其的高視頻質(zhì)量、高編碼效率、強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)能力、強(qiáng)大的容錯(cuò)機(jī)制,文獻(xiàn)[16]至[19]將H.264作為視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)。

攝像機(jī)分為普通攝像機(jī)和可夜視攝像機(jī)。

普通高清攝像機(jī)是前端設(shè)備中至關(guān)重要的一部分,攝像機(jī)通過(guò)焦距來(lái)成像,焦距越長(zhǎng),攝像機(jī)捕捉的范圍越窄,距離越長(zhǎng),反之,攝像機(jī)捕捉的范圍越廣,距離越短。

可夜視攝像機(jī)目前市面上有兩種,一種是直接加裝紅外線發(fā)射器,另一種是加裝夜視攝像頭,前者通過(guò)加裝紅外發(fā)射器使得攝像頭在夜間可以捕捉到畫面,攝像機(jī)捕捉畫面的原理是物體將太陽(yáng)光反射給攝像機(jī),攝像機(jī)便捕捉到了物體的畫面,在夜間,這個(gè)紅外發(fā)射器相當(dāng)于光源,使得物體可以將光源反射給攝像機(jī)。后者是在普通攝像機(jī)旁放置一個(gè)光敏電阻,當(dāng)光敏電阻感受不到光源時(shí),夜視攝像頭便開始工作,夜視攝像頭分為激光夜視儀、高清夜視儀[20]。

陳大明等[20]介紹了激光夜視儀、紅外熱、高清夜視儀三種夜間監(jiān)視產(chǎn)品,并且將激光夜視儀應(yīng)用到視頻監(jiān)控中,滿足鐵路的要求。賀欣[21]通過(guò)攝像機(jī)捕捉畫面方式,將夜視技術(shù)分為主動(dòng)夜視技術(shù)和被動(dòng)夜視技術(shù)兩種,并將激光夜視儀應(yīng)用到高速公路上,真正將監(jiān)控拓展到全天候。

3.2 傳輸方式

傳輸方式主要有3G/4G數(shù)據(jù)流量傳輸和無(wú)線模擬微波傳輸。

3G/4G傳輸模塊是相較于傳統(tǒng)新加入的模塊,3G/4G模塊可以使得攝像機(jī)捕捉的畫面通過(guò)流量的形式從架空線路傳輸?shù)降孛娼邮枕?yè)面,這樣,加入了3G/4G模塊的前端設(shè)備就相當(dāng)于是人工控制的智能手機(jī)。文獻(xiàn)[22]至[24]使用3G模塊作為傳輸方式,2014年成為3G和4G的分水嶺,之后便將4G作為主要的傳輸媒介,由于抓拍的圖片像素量級(jí)至少為百萬(wàn)級(jí),4G在傳輸速度方面比3G快10倍以上,下載速度高達(dá)100 Mbps,上傳速度高達(dá)20 Mbps,在像素要求越來(lái)越高的情況下,4G是最佳的傳輸媒介。

無(wú)線模擬微波相較于3G/4G來(lái)說(shuō),傳輸距離短得多,一般在2 km內(nèi),但也有其自身的優(yōu)點(diǎn),就是在沒(méi)有信號(hào)的荒漠也可以進(jìn)行信號(hào)傳輸,在長(zhǎng)距離的無(wú)信號(hào)區(qū)域中,可以采用中繼站來(lái)進(jìn)行信號(hào)傳輸。

黃尚科[25]將無(wú)線傳輸技術(shù)分為微波、短波、光波、藍(lán)牙等幾類,介紹微波和基于移動(dòng)運(yùn)行商網(wǎng)絡(luò)(2G、3G、4G)的優(yōu)缺點(diǎn),微波可以在信號(hào)覆蓋不到區(qū)域進(jìn)行傳輸數(shù)據(jù),缺點(diǎn)是傳輸距離太短,2G、3G、4G網(wǎng)絡(luò)則可以長(zhǎng)距離傳輸數(shù)據(jù),缺點(diǎn)是無(wú)法在信號(hào)覆蓋不到的地方進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。吳禮平[26]對(duì)微波探測(cè)原理、基于微波的嵌入式硬件架構(gòu)和軟件設(shè)計(jì)進(jìn)行詳細(xì)的介紹。

3.3 遠(yuǎn)程監(jiān)控中心

網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)中心采用數(shù)字安防一體機(jī),主要功能是將前端攝像機(jī)捕捉到的圖片、視頻存儲(chǔ)起來(lái)。工作人員需要查看時(shí)只需要登陸相應(yīng)的Web頁(yè)面或者指定的APP即可,每臺(tái)前端設(shè)備都有相應(yīng)的ID編號(hào)可供工作人員查詢,除此之外,控制中心還可控制前端云臺(tái)旋轉(zhuǎn),以抓拍監(jiān)控點(diǎn)輸電線路各個(gè)角度的圖片。

4 視頻監(jiān)控識(shí)別關(guān)鍵算法

傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控直接將采集的圖像不加處理的傳給監(jiān)控后臺(tái),這樣的處理方式對(duì)監(jiān)控后臺(tái)服務(wù)器處理數(shù)據(jù)的能力是個(gè)非常大的考驗(yàn),而且監(jiān)控后臺(tái)需要不間斷對(duì)監(jiān)控點(diǎn)進(jìn)行觀察,這樣會(huì)耗費(fèi)大量的人力物力。通過(guò)對(duì)視頻監(jiān)控加入相關(guān)識(shí)別算法,只需將與背景模型圖片不同的圖片上傳服務(wù)器,由于監(jiān)控點(diǎn)的特殊性,圖片數(shù)據(jù)不會(huì)大幅度的更改,利用這個(gè)特點(diǎn),加入識(shí)別算法后,可將大部分的圖畫進(jìn)行識(shí)別后不上傳,或者將沒(méi)有變動(dòng)的圖片打包進(jìn)行說(shuō)明,后臺(tái)服務(wù)器對(duì)此類圖片也不用進(jìn)行處理,減少了服務(wù)器的工作量。

對(duì)于圖像識(shí)別,目前有兩個(gè)不同的圖像處理方法,一方面是對(duì)抓拍到的圖片進(jìn)行預(yù)處理,再對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別。如文獻(xiàn)[27]至[29]對(duì)抓拍到的圖像先進(jìn)行去霧化處理,再對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別。另一方面是對(duì)抓拍的圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)和靜態(tài)劃分,然后分別對(duì)動(dòng)態(tài)和靜態(tài)異物進(jìn)行識(shí)別。如文獻(xiàn)[30]至[31]將輸電線路、絕緣子串劃分為靜態(tài)物體,其他區(qū)域劃分為動(dòng)態(tài)物體,對(duì)于靜態(tài)區(qū)域和動(dòng)態(tài)區(qū)域分別用相應(yīng)的算法進(jìn)行識(shí)別。

4.1 差分圖像法

差分圖像法[32-34],顧名思義就是兩幅圖片相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行作差。此方法最大的優(yōu)點(diǎn)是可以在作差的同時(shí)將干擾一并除去,缺點(diǎn)是狹義差分圖像法檢測(cè)到的物體會(huì)在很大程度上不精確,以及運(yùn)算量大。

差分圖像法有兩種類型:一是廣義差分圖像法,二是狹義差分圖像法。前者由于是將抓拍的圖片和固定模型圖像進(jìn)行作差,運(yùn)算量相交于后者來(lái)說(shuō)較小,原理簡(jiǎn)單,缺點(diǎn)是會(huì)隨著時(shí)間推移加入噪聲,識(shí)別不準(zhǔn)確,后者是將抓拍到的圖像與前一時(shí)刻抓拍到的圖像進(jìn)行作差,檢測(cè)物體不精確,運(yùn)算量較大,影響算法的準(zhǔn)確性和快速性。

Zheng-wei Zhang[35]采用廣義差分圖像法將監(jiān)控區(qū)域在任意時(shí)刻的圖像與模型圖像作差:

ΔXt=Xt+L-Xt，

(1)

陳平生[36]采用狹義差分圖像法將監(jiān)控區(qū)域在時(shí)間(t+1)時(shí)刻的圖像Xt+1與在時(shí)間t時(shí)刻的圖像Xt作差:

ΔXt=Xt+1-Xt，

(2)

可以通過(guò)以上兩個(gè)公式看到,當(dāng)沒(méi)有異物侵入時(shí),ΔX等于零,當(dāng)有異物侵入時(shí),ΔX不等于零,同時(shí)ΔX也是異物的圖像輪廓。

當(dāng)然為了減小所造成的誤差而可以用奇偶幀進(jìn)行作差:

(3)

(4)

式中:f(x,y)代表奇偶幀圖像的像素點(diǎn),ξ為設(shè)定的閾值,通過(guò)將奇偶數(shù)幀列作差,此方式加強(qiáng)了有異物入侵和沒(méi)有異物入侵圖像的比較。

4.2 高斯建模法

通常情況下,監(jiān)控的目標(biāo)區(qū)域是滿足高斯分布的[37]。李佳澤通過(guò)多個(gè)高斯模型,根據(jù)不同的權(quán)重來(lái)進(jìn)行線性疊加,完成對(duì)環(huán)境的擬合。文獻(xiàn)[38]至[39]從畫面中某一區(qū)域像素改變后是否滿足高斯分布來(lái)判斷是否為運(yùn)動(dòng)目標(biāo),當(dāng)監(jiān)控區(qū)域有小干擾時(shí),監(jiān)控畫面的像素也會(huì)變化,這時(shí),像素的變化也是服從高斯分布,同時(shí)更新背景圖像；當(dāng)有異物侵入時(shí),像素的變化就不服從高斯分布。

高斯分布即正態(tài)分布[40],自變量的概率密度公式如下:

(5)

式中:x的取值范圍為任意實(shí)數(shù)R,σ為標(biāo)準(zhǔn)差,μ為平均值。

高斯建模法可以將要監(jiān)控的區(qū)域進(jìn)行建模,然后將通過(guò)視頻序列的像素值與模型進(jìn)行對(duì)比,判斷是否為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。將視頻中的像素點(diǎn)用向量表示V(x,y)=(a,b,c),向量中的a、b、c分別代表紅、綠、藍(lán)三種顏色分量,并且這三個(gè)向量線性無(wú)關(guān),每個(gè)像素點(diǎn)的概率密度可以表示為:

(6)

式中:PV(x,y)為某一像素的概率,σi為標(biāo)準(zhǔn)差,μi為平均值。

若將B0作為初始建模,那么B0服從高斯分布,B0～(μ0,σ02),其中:

(7)

(8)

當(dāng)有小干擾進(jìn)入時(shí),系統(tǒng)會(huì)更新監(jiān)控區(qū)域的模型,更新后的模型為:

μn=(1-α)μn-1+αxn，

(9)

σn2=(1-α)σn-1+α(xn-μn)(xn-μn-1)，

(10)

式中:α為0～1之間的系數(shù),當(dāng)系數(shù)α較大時(shí),則會(huì)在很短的周期就會(huì)有一個(gè)新的背景模型,同時(shí)也會(huì)加入噪聲；當(dāng)α較小時(shí),就會(huì)在較長(zhǎng)的一個(gè)周期進(jìn)行更換背景模型。

高斯建模法是建模法中相對(duì)簡(jiǎn)單的一種,但在α值上的選取需要進(jìn)行大量測(cè)試,當(dāng)α選取不慎時(shí),會(huì)導(dǎo)致背景圖像失去其意義,無(wú)法達(dá)到識(shí)別目標(biāo)圖像的效果,高斯建模法在圖像背景模型建立方面是最常用到的方法。

4.3 k-means聚類算法

輸電線路常會(huì)分布在樹木叢生處,樹木生長(zhǎng)過(guò)盛對(duì)輸電線路有潛在的危險(xiǎn),由于樹木的主要特征色是綠色,那么樹木區(qū)域中相對(duì)于其他區(qū)域綠顏色通道強(qiáng)度最強(qiáng),同時(shí)飽和度也是最高的,因此可利用G(xi,yi)顏色分量強(qiáng)度作為對(duì)比,和高亮的綠色特征將RGB中的綠色平均值Gmeans作為閾值,來(lái)判定是否有樹葉色譜的信息。判定的初始條件有如下三條:

(11)

其中:n為監(jiān)控區(qū)域的像素總數(shù),G(xi,yi)、R(xi,yi)、B(xi,yi)分別表示監(jiān)控區(qū)域綠、紅、藍(lán)的顏色分量。

利用k-means聚類算法[41]和HSI模型對(duì)樹葉進(jìn)行識(shí)別。對(duì)滿足判定條件的圖像建立HSI(Hue、Saturation、Intensity)模型,通過(guò)計(jì)算HSI模型中H、I分量作為特征向量,來(lái)進(jìn)行k-means聚類算法識(shí)別。

目標(biāo)函數(shù)如下:

(12)

(13)

式中:Jk表示第k個(gè)聚類的價(jià)值函數(shù),其取決于集合Xk的幾何特性以及聚類中心vk。μik表示像素點(diǎn)i對(duì)第k個(gè)聚類的隸屬度,滿足:

(14)

(15)

(16)

其中:m為模糊加權(quán)指數(shù),當(dāng)m=2時(shí),是最優(yōu)加權(quán)指數(shù)。

經(jīng)過(guò)第k次迭代后得到聚類中心:

(17)

建立H、I分量的直方圖,通過(guò)直方圖估算k-means算法中H、I的初始均值,再通過(guò)迭代找到在H、I分量的目標(biāo)聚類中心。要確定像素點(diǎn)是否屬于目標(biāo),還需要計(jì)算像素點(diǎn)H、I分量的隸屬度vH、vI,將vH(x,y)、vI(x,y)作像素點(diǎn)的聚類特征向量F(vH(x,y),vI(x,y)),xi為像素點(diǎn)的特征值,選擇k個(gè)初始類的均值作為聚類中心,分別為v1、v2…vk。

當(dāng)vk+1=vk,聚類中心不變時(shí),認(rèn)為目標(biāo)圖像被成功分成k類,樹葉的特征也就被分離出來(lái)了,圖3為樹葉圖像識(shí)別算法流程圖。

圖3 樹葉圖像識(shí)別算法流程圖

高西等[42]提出,基于改進(jìn)的k-means聚類算法是結(jié)合k-means聚類算法和近鄰傳播算法(Affinity Propagation clustering,簡(jiǎn)稱AP算法)而得出的新算法。在實(shí)驗(yàn)中,從類間和類內(nèi)兩方面入手,針對(duì)海量彩色圖像聚類問(wèn)題,將改進(jìn)的k-means聚類算法較傳統(tǒng)的k-means算法進(jìn)行對(duì)比,分別對(duì)類間、類內(nèi)進(jìn)行加權(quán),進(jìn)而減少反復(fù)聚類的時(shí)間。AP算法則是從聚類的方面入手,對(duì)聚類的數(shù)目進(jìn)行確定,通過(guò)對(duì)k-means關(guān)鍵的兩方面聚類數(shù)目和隸屬性進(jìn)行改進(jìn),與傳統(tǒng)聚類方法相比,有較高的準(zhǔn)確度。

4.4 其他識(shí)別算法

房夢(mèng)婷[43]提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、池化運(yùn)算方法,利用池化運(yùn)算減少數(shù)據(jù)處理量,節(jié)省了運(yùn)算時(shí)間,同時(shí)也提高了識(shí)別精度。但實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量太少,構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并不大。

翟俊海[28]將攜帶信息的頻率作為主要方式,利用信號(hào)發(fā)出和返回的差頻,將入侵異物的速度、形狀等信息上傳服務(wù)器。

朱玲[41]利用k-means算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)水果進(jìn)行分類識(shí)別,識(shí)別率分別為91%、89%,通過(guò)將二者結(jié)合,可使得對(duì)水果分類識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)96%,但實(shí)驗(yàn)中圖像背景色均定為白色,實(shí)驗(yàn)結(jié)果不具有普遍性。

4.5 算法之間的比較

差分圖像法在于不斷的將捕捉到的畫面和背景圖像(或者前一時(shí)刻的畫面)作差,當(dāng)差值大于設(shè)定的閾值時(shí),系統(tǒng)就會(huì)將捕捉到的畫面上傳服務(wù)器。建模法有中值背景建模、均值背景建模、卡爾曼濾波等等。高斯建模法是常用的建模方法,通過(guò)引進(jìn)系數(shù)α,有效地防止因小干擾進(jìn)入而導(dǎo)致誤報(bào)。k-means均值聚類算法在滿足門檻條件后,對(duì)畫面分割成k類,當(dāng)聚類中心不變時(shí),認(rèn)為目標(biāo)特征被提取出來(lái)。與差分圖像法相比,k-means均值聚類算法運(yùn)算量小、對(duì)于目標(biāo)物理位置也更精確,表1是三種算法之間的比較。

表1 三種算法之間的比較

5 關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析

5.1 前端技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

視頻監(jiān)控在其他領(lǐng)域已經(jīng)得到了大規(guī)模的應(yīng)用,并對(duì)視頻采集、視頻壓縮、太陽(yáng)能供電等技術(shù)進(jìn)行了大量研究。但是前端的功耗、供電、體積方面仍需要進(jìn)行進(jìn)一步研究。能否采用相關(guān)的技術(shù)手段繼續(xù)降低視頻采集、壓縮的功耗,同時(shí)在考慮最大陰雨天,電池容量不變的情況下,能否對(duì)前端電池體積進(jìn)行縮小化,從而將前端的體積進(jìn)行縮小化。在供電方面,由于監(jiān)控點(diǎn)是輸電線路,能否通過(guò)輸電線路來(lái)進(jìn)行感應(yīng)取電,同時(shí)提高電能的利用率。

5.2 傳輸技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

目前,數(shù)據(jù)主要的傳輸方式是4G,在信號(hào)覆蓋不到的地方采用無(wú)線模擬微波。但是在長(zhǎng)距離無(wú)信號(hào)的地方則需要加裝中繼站,安裝成本高,信號(hào)容易受到干擾,還需定期維護(hù),無(wú)線模擬微波在現(xiàn)有條件下可以說(shuō)是無(wú)奈之舉。隨著5G技術(shù)發(fā)展,信號(hào)傳輸速度以及信號(hào)覆蓋面都會(huì)得到前所未有的提升,5G技術(shù)在輸電線路視頻監(jiān)控的應(yīng)用,會(huì)大大降低信號(hào)傳輸?shù)某杀尽?/p>

5.3 關(guān)鍵識(shí)別算法發(fā)展趨勢(shì)

在圖像識(shí)別技術(shù)相關(guān)的算法方面,國(guó)內(nèi)外專家、學(xué)者對(duì)識(shí)別算法進(jìn)行了大量的研究,識(shí)別算法也是種類繁多,在其他方面的應(yīng)用方興未艾,但在輸電線路應(yīng)用方面比較少。一方面,現(xiàn)有的圖像識(shí)別技術(shù)更多的是針對(duì)某一類的圖像,缺乏識(shí)別的普遍性。不可直接就某一種算法應(yīng)用于輸電線路視頻監(jiān)控當(dāng)中,應(yīng)該是將綜合多種算法同時(shí)應(yīng)用于輸電線路視頻監(jiān)控中。另一方面,應(yīng)考慮針對(duì)輸電線路環(huán)境下,專門以輸電線路為模型進(jìn)行的圖像識(shí)別,如對(duì)風(fēng)箏、塔吊、鳥兒等對(duì)輸電線路有潛在威脅物體的識(shí)別,從而提高輸電線路視頻監(jiān)控識(shí)別效率,同時(shí)也可以結(jié)合輸電線路所處的地理環(huán)境,預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的情況,來(lái)加入相應(yīng)的識(shí)別算法。