基于FPGA 的輸電線路舞動視頻監(jiān)測研究

趙藝詣，張佳慶，劉建國，賈云飛

（1.南京理工大學(xué)機械工程學(xué)院，江蘇 南京 210000；2.晉西工業(yè)集團有限責(zé)任公司，山西 太原 030000；3.中國航天科工集團8511 研究所，江蘇 南京 210000）

近年來，我國境內(nèi)的輸電線路舞動事故逐年頻繁發(fā)生，對國家電網(wǎng)的穩(wěn)定運行產(chǎn)生了巨大的破壞[1-3]。線路舞動災(zāi)害對電力系統(tǒng)和國民經(jīng)濟造成巨大的危害，亟需采取方法進行舞動研究、防治及監(jiān)測[4-7]。舞動監(jiān)測系統(tǒng)可對輸電線路進行相關(guān)舞動參數(shù)和舞動狀態(tài)的實時監(jiān)測，得到舞動參數(shù)，對各地區(qū)的舞動研究防治提供科學(xué)依據(jù)和全面數(shù)據(jù)，便于工作人員展開應(yīng)急措施[8-11]。

該文通過舞動模擬實驗，證明在各個天氣環(huán)境下都有良好的舞動目標(biāo)識別效果。通過坐標(biāo)數(shù)據(jù)分析可得到舞動運動波形、幅值、頻率等信息，驗證了該文提出的方法可實現(xiàn)舞動監(jiān)測功能。

1 舞動監(jiān)測系統(tǒng)總體方案設(shè)計

舞動監(jiān)測的主要技術(shù)難點在于舞動監(jiān)測的精確定位，首先是舞動參數(shù)獲取不易。舞動參數(shù)的獲取需要設(shè)置一個具有唯一特征的“目標(biāo)點”。舞動監(jiān)測目標(biāo)點既要克服舞動時強大的沖擊力，保持與線路相同的運動特征；還要與輸電線纜、輸電塔桿、天空背景等有所區(qū)別，以便進行目標(biāo)識別[12]。其次，通過目標(biāo)識別得到目標(biāo)點的運動位移數(shù)據(jù)，在“運動”特征的基礎(chǔ)上進行其他特征的“二次識別”，從而實現(xiàn)舞動監(jiān)測目標(biāo)點的高空定位。此外，還需克服復(fù)雜環(huán)境識別不易的問題。舞動多發(fā)生在溫度低、濕度高、風(fēng)力強的極端天氣，因此舞動監(jiān)測還應(yīng)該具有良好的天氣適應(yīng)性。不同天氣下，攝像機的成像是有很大的不同，需保障在各個天氣環(huán)境下都能有良好的舞動監(jiān)測功能。

基于FPGA 的輸電線路舞動視頻監(jiān)測方法整體結(jié)構(gòu)圖如圖1 所示。

圖1 監(jiān)測系統(tǒng)總體方案示意圖

通過舞動監(jiān)測目標(biāo)點、舞動參數(shù)采集以及上位機處理中心協(xié)同工作以實現(xiàn)全天候全方位的舞動監(jiān)測。舞動監(jiān)測目標(biāo)點是外觀有一定特征的物體，是目標(biāo)識別的對象；舞動參數(shù)監(jiān)測部分主要由FPGA 主控模塊、攝像機模塊、4G 通信模塊、氣象傳感器等組成，負責(zé)完成圖像數(shù)據(jù)的采集，舞動監(jiān)測目標(biāo)點的識別、定位，氣候數(shù)據(jù)的采集，以及數(shù)據(jù)的無線發(fā)送；上位機終端對目標(biāo)點坐標(biāo)數(shù)據(jù)接收處理，得到舞動幅值、舞動頻率、舞動環(huán)境氣候數(shù)據(jù)等參數(shù)信息，并對以上數(shù)據(jù)進行保存、調(diào)取、歸檔處理等。

系統(tǒng)工作時，將監(jiān)測目標(biāo)點安裝于輸電線路上，當(dāng)輸電線路開始擺動時，舞動監(jiān)測目標(biāo)點會隨輸電線一起運動。此時的監(jiān)測目標(biāo)點具有“顏色”與“運動”雙重特征，攝像機拍攝到運行狀態(tài)的視頻圖像后傳遞給FPGA，再通過圖像處理算法對目標(biāo)點進行目標(biāo)特征識別，得到每幀圖像中的目標(biāo)點的位置。根據(jù)相機的成像比例尺與目標(biāo)點的位置，將一系列的坐標(biāo)點連接起來得到目標(biāo)點的位移-時間曲線，最終通過計算得到舞動幅值、舞動頻率等參數(shù)信息。

2 圖像識別處理與實現(xiàn)

2.1 顏色特征閾值的選取

準(zhǔn)確地進行運動識別與顏色特征識別，需要設(shè)置合理科學(xué)的閾值范圍[13-16]。在運動幀間差分法的閾值設(shè)定上，閾值太高會導(dǎo)致無法完整地監(jiān)測到運動目標(biāo)；閾值過低，環(huán)境中一些像素點的亮度變化也會被誤檢測為運動目標(biāo)。經(jīng)過多次測試，將運動閾值設(shè)置為10。

因為環(huán)境有明暗的區(qū)別，同一個顏色標(biāo)志物在不同天氣、不同光照下的成像結(jié)果是有區(qū)別的，因此選定的顏色特征判斷閾值必須盡可能囊括各種光照條件。因此在不同光照環(huán)境下拍攝舞動監(jiān)測目標(biāo)點的照片，最終將各環(huán)境下的舞動目標(biāo)點照片都轉(zhuǎn)換為HSV 格式及HSV 三分量單獨顯示，效果如圖2 所示。

圖2 舞動檢測裝置HSV顯示圖

觀察對比“天空”、“輸電線纜”以及“舞動監(jiān)測目標(biāo)點”三大區(qū)域的HSV 及其分量圖可知，在光線充足的晴天，光線稍暗的陰天、傍晚以及光線微薄的夜晚，舞動監(jiān)測點與周圍的環(huán)境都有很大的顏色區(qū)分度。尤其轉(zhuǎn)到HSV 格式后，區(qū)分效果更加明顯。

2.2 靜態(tài)數(shù)據(jù)采集

舞動監(jiān)測點輸出的是像素坐標(biāo)值，為了確定成像比例尺和監(jiān)測得到的位移的精度，該文進行靜態(tài)實驗。在進行舞動監(jiān)測時，攝像機的視角與焦距是固定的，因此每幀圖像的視野是相同的。計算識別框的大小與舞動目標(biāo)點實際尺寸的比值，獲取相機的成像比例尺，得到舞動的真實位移。

安裝舞動監(jiān)測目標(biāo)點并固定好相機。此時的舞動目標(biāo)點只有“顏色”特征，保持顏色閾值不變；將幀差法的閾值降低為2，可以過濾掉光場亮度變化而產(chǎn)生的噪聲點，使得在舞動目標(biāo)點靜止時，也可進行識別框繪制。靜態(tài)實驗識別效果如圖3 所示。

圖3 靜態(tài)實驗監(jiān)測

計算100 組數(shù)據(jù)得到矩形框平均像素尺寸：30.2 Pixel×29.8 Pixel，而舞動目標(biāo)點的真實尺寸為7.51 cm×7.51 cm，得到成像比例尺約為0.613×0.592 Pixel/cm。

在得到成像比例尺后，進行靜態(tài)實驗：

1）保持?jǐn)z像機與舞動目標(biāo)監(jiān)測點的垂直距離、運動識別、顏色識別的閾值不變。

2）舞動目標(biāo)點的運動范圍有限。將舞動監(jiān)測點靜止時的位置設(shè)定為基準(zhǔn)點。改變舞動目標(biāo)監(jiān)測點的空中水平位置、空中垂直位置，每次移動50 cm，共計移動8 次，示意如圖4 所示。

圖4 靜態(tài)實驗示意圖

3）舞動目標(biāo)點在觀測點靜止時，進行目標(biāo)識別，記錄每一個位置的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

4）根據(jù)得到的成像比例尺與矩形框坐標(biāo)，計算得到舞動監(jiān)測目標(biāo)點的位置偏移量，并做好記錄。設(shè)水平方向為X，豎直方向為Y，則得到的位移數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 靜態(tài)實驗位移數(shù)據(jù)表

根據(jù)得到的坐標(biāo)偏移量，可知橫向位移綜合計算精度約在91.8%左右，縱向位移綜合計算精度在92.6%左右。X與Y方向的位移誤差都在10%以下，為下文舞動模擬實驗的位移量計算，提供了精度保證。

2.3 舞動數(shù)據(jù)采集

由于該方法選定的攝像機沒有夜視功能，為了確保在夜晚等條件下可以保持監(jiān)測效果，因此使用工業(yè)照明燈提供一定的光照。根據(jù)得到的像素坐標(biāo)位置，乘以成像比例尺后，以白天為例，得到的舞動幅值情況如圖5 所示。

圖5 舞動位移曲線

將采集到的數(shù)據(jù)繪制成三維曲線后，可以看出整體舞動的位移曲線，但在不同的光照條件下，舞動位移監(jiān)測效果各有差異。其中白天的效果最佳，隨著視場亮度的下降，識別率開始降低，在夜晚進行舞動監(jiān)測，得到的誤差點是最多的。其中不同時刻的識別率如表2 所示。

表2 舞動監(jiān)測識別情況報表

該文提出的基于FPGA 的輸電線路舞動監(jiān)測方法可以實現(xiàn)舞動的監(jiān)測。在亮度較好的環(huán)境下，識別準(zhǔn)確度均超過90%；在光線不好的夜晚環(huán)境，識別準(zhǔn)確度在70%上下。

3 舞動監(jiān)測實驗搭建

3.1 舞動監(jiān)測目標(biāo)點設(shè)計

舞動監(jiān)測目標(biāo)點應(yīng)與輸電線路的運動保持一致，且不影響輸電線路的正常運行，具有顯著的顏色特征，便于目標(biāo)識別。因此，在Solidworks 平臺上設(shè)計結(jié)構(gòu)。

舞動監(jiān)測目標(biāo)點質(zhì)量僅為150 g 左右。目標(biāo)點體積小，結(jié)構(gòu)簡單，不會過多增加輸電線路的載荷。此外，考慮到電流互感電磁感應(yīng)等影響，舞動監(jiān)測目標(biāo)點是無源工作的，不會對輸電線的輸電工作產(chǎn)生影響。

輸電導(dǎo)線從舞動監(jiān)測目標(biāo)點的中心孔穿過去，當(dāng)線路舞動時，其隨著線路一同擺動，保證了舞動監(jiān)測目標(biāo)點的運動特征。在其表面覆蓋反光材料，在僅有微弱光線的情況下，具有可觀的夜視效果，保證了其顏色特征。

3.2 模擬輸電線路模型搭建

為了盡可能地還原真實線路舞動的場景，選擇在某寫字樓的天臺上進行實驗，其天空背景、光照強度、風(fēng)速等級比在室內(nèi)或者平地上進行實驗，更接近真實場景。搭建的實物仿真平臺如圖6 所示。

圖6 線路舞動模擬實驗平臺

圖6 中1 為舞動監(jiān)測目標(biāo)點，2 為溫濕度傳感器與風(fēng)速傳感器，3 為舞動監(jiān)測節(jié)點。

3.3 舞動監(jiān)測識別驗證

搭建好舞動試驗臺后，將舞動參數(shù)監(jiān)測節(jié)點固定在一側(cè)的支架上，進行舞動監(jiān)測實驗，檢驗不同天氣光照下的監(jiān)測效果，顯示效果如圖7 所示。

圖7 舞動監(jiān)測實驗效果圖

舞動檢測裝置在各個光照條件下均有良好的識別效果。在線路發(fā)生舞動時，舞動監(jiān)測裝置通過目標(biāo)識別與顏色識別可以準(zhǔn)確的識別到懸掛固定在線路上的舞動監(jiān)測目標(biāo)點，有著良好的天氣適應(yīng)性。

4 數(shù)據(jù)分析與處理

4.1 舞動誤差分析

以傍晚采集到數(shù)據(jù)波形圖為例進行誤差分析。將波形圖局部放大，如圖8 所示。

圖8 傍晚舞動波形圖局部放大

實驗中存在兩類誤差點，A 類誤差點代表某幀沒有識別到運動的舞動監(jiān)測點；B 類誤差點是指在圖像識別中，錯誤判斷了具有運動與顏色特征的物體。

上述兩類誤差點屬于粗大誤差，其代表的意義嚴(yán)重歪曲了真實的物理涵義，因此應(yīng)對其進行誤差剔除。該文采集處理了60 s 共1 500 幀圖像，其中，58 幀的數(shù)據(jù)是誤差幀?？傮w誤判率為3.9%，絕大多數(shù)（大于95%）測量點的位置是正確的，代表物體真實的運動情況。而誤差點代表的物體位置與相鄰點位置跳轉(zhuǎn)很大，因此可通過與相鄰數(shù)據(jù)的差值是否發(fā)生突變來判別誤差點。需要對粗大誤差進行剔除并實現(xiàn)修正：

1）數(shù)據(jù)采集完成后，得到n組數(shù)據(jù)，計算得到xt、yt后，分別計算相鄰點的差值：

2）固定坐標(biāo)誤差點(xt,yt)=(32,24)，將其標(biāo)記為A 類誤差點，并用相鄰2 個點的平均位置替代，則修正后的坐標(biāo)應(yīng)為：

3）B 類誤差點的坐標(biāo)不是固定的，但是其值與時域上相鄰的點是突變的，判斷條件為：

當(dāng)|Δxt| 或|Δyt| 其中一個滿足上述判定條件，則標(biāo)記為B 類坐標(biāo)點，將其剔除后，進行修正，如式（4）：

4.2 舞動參數(shù)計算

在進行舞動實驗時，通過人為地撥動線路使其擺動來模擬線路發(fā)生舞動時的運動狀態(tài)。因此在一個完整的模擬舞動周期中，縱向運動軌跡：最低點-最高點-最低點-最高點-最低點，而橫向運動軌跡：最低點-最左側(cè)-最低點-最右點?？v向振動頻率是橫向振動頻率的2 倍左右。

將數(shù)據(jù)用誤差剔除方法剔除后，進行舞動參數(shù)的獲取。以傍晚時刻為例，剔除誤差點后的局部波形如圖9 所示。

圖9 舞動波形局部（傍晚）

分析波形可知在上述時間段內(nèi)：

X向舞動最大振幅Ax為62.83 cm，平均振幅為59.2 cm，平均橫向舞動周期為1.66 s，橫向舞動頻率為0.6 Hz；

Y向舞動最大振幅Ay約為30.57 cm，平均振幅為26.16 cm，平均縱向舞動周期約為0.84 s，Y向舞動頻率為1.19 Hz。

上述的誤差點剔除方法適用于整體誤差率較小的情況，當(dāng)夜晚進行舞動監(jiān)測時，整體誤差率較大，無法根據(jù)上述的方法將其插值替換。因此將夜晚舞動數(shù)據(jù)的波形圖直接局部放大，分析波形可知，在上述時間段內(nèi)：

X向舞動最大振幅Ax約為45.36 cm,平均振幅為38.39 cm,橫向平均舞動周期為1.45 s，橫向舞動頻率為0.69 Hz；

Y向舞動最大振幅Ay約為36.70 cm，平均振幅為24.73 cm，縱向舞動周期約為0.72 s，Y向舞動頻率為1.39 Hz。

將在夜晚監(jiān)測得到的數(shù)據(jù)點繪制成舞動波形后，雖能看出整體舞動波形的輪廓，但整體的誤差點較多，監(jiān)測效果仍需進一步改善。從四組數(shù)據(jù)可知，該文設(shè)計的舞動監(jiān)測方法是可行的，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理分析后，可以得到舞動頻率與舞動振幅等參數(shù)信息。

5 結(jié)論

該文完成了具有顯著顏色特征與線路相同運動特征的舞動目標(biāo)監(jiān)測點的設(shè)計，搭建了輸電線路舞動實驗平臺，確定了目標(biāo)檢測的閾值，對數(shù)據(jù)模塊及上位機的數(shù)據(jù)采集處理功能進行驗證。結(jié)果表明，對目標(biāo)檢測算法的舞動監(jiān)測在各個天氣各個光照條件都可以實現(xiàn)舞動監(jiān)測點的識別功能。此外，靜態(tài)實驗時，靜態(tài)位移精度可保持在90%以上；動態(tài)實驗時，在光照充足的條件下，整體識別準(zhǔn)確度可達到90%以上，光照不足條件下，整體識別準(zhǔn)確度為70%以上。該文算法實現(xiàn)了運動目標(biāo)檢測與顏色目標(biāo)檢測的算法融合，彌補了單一運動監(jiān)測算法的不足，提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確度。