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    基于DCNN 的輸電線路隱患區(qū)域圖像識(shí)別方法

    2023-10-05 08:10:50居一峰高弋淞陳俊安陳蔚卓滕啟韜
    電子設(shè)計(jì)工程 2023年19期
    關(guān)鍵詞:維納濾波圖像識(shí)別隱患

    居一峰,高弋淞,陳俊安,陳蔚卓,滕啟韜

    (1.海南電網(wǎng)有限責(zé)任公司??诠╇娋?,海南???570105;2.昆明能訊科技有限責(zé)任公司,云南昆明 650217)

    我國(guó)幅員遼闊,電網(wǎng)規(guī)模龐大,輸電線路越來越長(zhǎng),電網(wǎng)維護(hù)工作難以開展。特別是隨著電網(wǎng)企業(yè)超高壓、特高壓技術(shù)的快速發(fā)展,輸電線路的保護(hù)顯得尤為重要。在不同的輸電線路故障中,如何有效地識(shí)別隱患區(qū)域成為一個(gè)熱門話題[1-2]。

    文獻(xiàn)[3]優(yōu)先采集輸電線路圖像,同時(shí)采用RGB色彩通道對(duì)圖像的故障區(qū)域和非故障區(qū)域進(jìn)行劃分,完成圖像識(shí)別。文獻(xiàn)[4]優(yōu)先建立了一個(gè)有效區(qū)域篩選模型,利用Mask-CNN 提取全部圖像中的有效區(qū)域,將提取結(jié)果放置到GoogleNet 進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建圖像識(shí)別模型。

    上述方法在識(shí)別過程中沒有對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理,導(dǎo)致識(shí)別率降低、識(shí)別時(shí)間延長(zhǎng),對(duì)此,提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的輸電線路隱患區(qū)域圖像識(shí)別方法,使其能夠較短的時(shí)間和較高的識(shí)別精度下完成輸電線路隱患識(shí)別。

    1 識(shí)別方法

    1.1 輸電線路圖像去噪

    在拍攝圖像的過程中,光線在不同角度下呈現(xiàn)的畫面不同,導(dǎo)致輸入和輸出數(shù)據(jù)為非線性[5-6],對(duì)此,設(shè)定輸電線路圖像的灰度為f,入射光強(qiáng)度為L(zhǎng),兩者之間的輸出信號(hào)關(guān)系能夠表示為:

    式中,c表示任意常數(shù)。

    其中,輸電線路圖像中的灰度值和實(shí)際光照強(qiáng)度兩者之間為非線性關(guān)系,需要將其轉(zhuǎn)換為線性關(guān)系。式(2)給出了詳細(xì)的非線性轉(zhuǎn)換過程:

    式中,g表示轉(zhuǎn)換后的輸電線路圖像灰度值;k表示任意常數(shù)。

    如果輸電線路灰度圖像的分辨率為m×n,則圖像對(duì)應(yīng)的平均灰度特征gˉ為:

    式中,f(i,j)表示點(diǎn)(i,j)上的灰度值。

    由于地形、環(huán)境等因素的影響,圖像會(huì)嚴(yán)重變形或模糊,圖像的整體質(zhì)量下降。為了提高圖像質(zhì)量,需要對(duì)退化圖像進(jìn)行處理。其中,實(shí)際獲取的退化圖像g(x,y)可以通過退化模型進(jìn)行描述,具體的表達(dá)形式如下:

    式中,H()表示變換函數(shù);f(x,y)表示輸電線路的真實(shí)圖像;n(x,y)表示加入噪聲的輸電線路圖像。

    通過上述分析,將函數(shù)H()轉(zhuǎn)換為線性算子進(jìn)行使用,則結(jié)合線性理論能夠獲取線性函數(shù)全新H[f(x,y)]的計(jì)算公式:

    式中,δ(x,y)表示輸電線路圖像對(duì)應(yīng)的單位沖擊圖像。

    噪聲是影響圖像質(zhì)量的核心因素。對(duì)采集到的傳輸線圖像進(jìn)行處理時(shí),會(huì)產(chǎn)生不同類型的噪聲,需要對(duì)其進(jìn)行去噪處理[7-8]。假設(shè)噪聲是由多個(gè)不同的隨機(jī)變量組成,則輸電線路圖像對(duì)應(yīng)的高斯噪聲PDF 分布p(z)表示為:

    式中,z表示輸電線路的灰度級(jí);σ表示圖像的方差。

    以下給出計(jì)算灰度值的平均值μ和方差σ對(duì)應(yīng)計(jì)算公式:

    式中,zi表示圖像S中的灰度值;p(zi)表示經(jīng)過響應(yīng)后的歸一化直方圖值。

    當(dāng)進(jìn)行輸電線路圖像采集時(shí),由于攝像機(jī)是不穩(wěn)定的,會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的模糊現(xiàn)象。在實(shí)際應(yīng)用的過程中,可以忽略全部外來因素,通過式(9)獲取采集到的模糊輸電線路圖像,即:

    式中,x0(t)表示輸電線路圖像在x方向的運(yùn)動(dòng)分量;y0(t)表示傳輸線路圖像在y方向的運(yùn)動(dòng)分量;T表示采集總時(shí)長(zhǎng)。

    假設(shè)輸電線路一直在一個(gè)方向上保持勻速直線運(yùn)動(dòng),則經(jīng)過退化處理后的傳遞函數(shù)H(u,v)為:

    式中,u表示拍攝到的輸電線路圖像總數(shù);v表示圖像的采集速度;a和b表示任意常數(shù)[9-11];j表示圖像的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)值。

    結(jié)合上述分析,通過改進(jìn)的維納濾波算法對(duì)采集到的輸電線路圖像進(jìn)行去噪處理[12],其中改進(jìn)后的維納濾波算法操作流程如圖1 所示。

    圖1 中,維納濾波算法的核心是得到最佳濾波器,通過濾波器將圖像中的均方差降至最低,并在算法中加入像質(zhì)評(píng)價(jià)函數(shù)E,提升維納濾波效果和圖像質(zhì)量,即:

    圖1 改進(jìn)的維納濾波算法操作流程

    1.2 輸電線路隱患區(qū)域圖像識(shí)別

    基于DCNN 的輸電線路隱患區(qū)域圖像識(shí)別方法主要?jiǎng)澐譃閮蓚€(gè)不同的階段,具體如下所示。

    1)訓(xùn)練階段

    在組建的數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取5 000 張圖像,將其設(shè)定為測(cè)試集,包含多種類型的輸電線路圖像。將訓(xùn)練集中的全部圖像進(jìn)行預(yù)處理,統(tǒng)一規(guī)格,同時(shí),將其輸入到DCNN 中進(jìn)行深度特征提取。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)的一系列卷積操作后,獲取對(duì)應(yīng)的特征向量,同時(shí),將特征向量輸入到SVM 分類器中,獲取最終的特征識(shí)別模型[13-14]。

    2)測(cè)試階段

    測(cè)試階段通過獲取的識(shí)別模型對(duì)任意大小的圖像進(jìn)行處理,其中圖像越小,處理速度就越快;反之,則速度越慢。

    優(yōu)先對(duì)數(shù)據(jù)集中的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,才能夠獲取合適的模型,同時(shí)更好完成輸電線路隱患區(qū)域圖像識(shí)別。設(shè)定U表示人工選擇且標(biāo)記過的圖像集合,I表示已經(jīng)標(biāo)記過的圖像,對(duì)訓(xùn)練集中的全部特征進(jìn)行提取,獲取模型Γ。針對(duì)已經(jīng)給定的圖像I,需要優(yōu)先提取輸電線路圖像對(duì)應(yīng)的視覺特征,并且在模型Γ 中獲取全部相似特征,更好完成圖像檢索。通過公式(12)獲取聯(lián)合視覺空間中相似特征的圖像S(I):

    式中,ψ表示標(biāo)記過的相鄰視覺空間;Ii表示相似圖像總數(shù)。

    在相似性特征檢索過程中,通過式(13)有效降低訓(xùn)練階段形成得到誤差:

    為了獲取更加精準(zhǔn)的識(shí)別效果,需要借助SVM對(duì)分類器進(jìn)行優(yōu)化。設(shè)定函數(shù)hθ(x)為:

    式中,x表示輸入圖像的特征向量;g表示logistic函數(shù);θT表示圖像映射后的取值。

    將式(14)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,同時(shí)進(jìn)行簡(jiǎn)單的映射,則能夠獲取如下的映射關(guān)系:

    將完成劃分的樣本全部輸入到DCNN 中進(jìn)行訓(xùn)練[15-16],通過改進(jìn)的SVM 分類器,組建輸電線路圖像分類模型。同時(shí)將測(cè)試圖像輸入到模型中,完成輸電線路隱患區(qū)域圖像識(shí)別。

    2 實(shí)例分析

    為了驗(yàn)證所提基于DCNN 的輸電線路隱患區(qū)域圖像識(shí)別方法的有效性,進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

    設(shè)置兩種測(cè)試環(huán)境:

    測(cè)試環(huán)境1:在某地區(qū)的3—8 月份,雷雨天氣易出現(xiàn)雷擊,濃霧天氣絕緣子污閃,輸電線路負(fù)荷過重且存在導(dǎo)線接頭接觸不良的問題,暴風(fēng)天氣耐張桿距離較小的接續(xù)引線放電,引發(fā)了接頭發(fā)熱燒斷故障,應(yīng)用移動(dòng)終端技術(shù),輔助巡檢人員快速獲取故障區(qū)域,采集故障圖像。

    測(cè)試環(huán)境2:在該地區(qū)的某個(gè)輸電線路上,此處為鳥害引起的線路跳閘,鳥在桿塔上筑巢或在線路的桿塔上停落,造成了線路故障,屬于偶發(fā)性故障,采集此類圖像,進(jìn)行輸電線路隱患圖像識(shí)別。

    分別采取三種不同方法對(duì)不同環(huán)境下的輸電線路隱患進(jìn)行識(shí)別,具體測(cè)試結(jié)果如圖2 所示。

    分析圖2 中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,所提方法能夠精準(zhǔn)識(shí)別輸電線路的隱患區(qū)域,而文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法并未識(shí)別到隱患區(qū)域,充分驗(yàn)證了所提方法的優(yōu)越性。

    識(shí)別時(shí)間也是驗(yàn)證識(shí)別性能的一項(xiàng)重要指標(biāo),以下實(shí)驗(yàn)測(cè)試對(duì)比不同方法的識(shí)別時(shí)間,具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3 所示。

    圖2 不同環(huán)境下各個(gè)方法的輸電線路隱患區(qū)域圖像識(shí)別性能測(cè)試

    分析圖3 中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,由于所提方法通過改進(jìn)的維納濾波算法對(duì)輸電線路圖像進(jìn)行去噪處理,有效增加了圖像質(zhì)量,加快圖像識(shí)別速度,以低于另外兩種方法的時(shí)間完成輸電線路隱患區(qū)域圖像識(shí)別。

    3 結(jié)束語

    文中提出一種基于DCNN 的輸電線路隱患區(qū)域圖像識(shí)別方法,以輸電線路圖像數(shù)據(jù)集為輸入,在深度卷積神經(jīng)(DCNN)中訓(xùn)練,同時(shí),以改進(jìn)的SVM 分類器優(yōu)化訓(xùn)練過程,結(jié)合像質(zhì)評(píng)價(jià)函數(shù),動(dòng)態(tài)識(shí)別輸電線路隱患區(qū)域,保證其能夠以較快的識(shí)別速度和較高的識(shí)別率完成圖像識(shí)別。

    圖3 不同方法的識(shí)別時(shí)間對(duì)比結(jié)果

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