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基于图像处理的覆冰冰形识别方法与流程

来源: 浏览: 14次  更新时间:2021-12-02 16:14

基于图像处置的覆冰冰形辨别办法与过程

本创造波及输电线路在线覆冰监测本领范围特别是一种基于图像处置的覆冰冰形辨别办法。



背景本领:

顽固的检测办法为依附瞅冰站和人为察看来瞅测输电线路、绝缘子以及风机叶片等电力设备的覆冰情景此办法过于耗费人力物力提供商此办法过于耗费人力物力而且有不行立即创造覆冰情景、瞅冰效力格外矮下、运行费用相闭于较高档缺点。因为输配电搜集的飞快展开简单依附人为瞅测覆冰情景的办法已经无法满脚电网宁靖运行的需要。因此海表里都闭于何如样高效瞅测覆冰情景干出了洪量的探究。

海表里用于监测导线和绝缘子覆冰的办法大概有:称沉法、导线倾角弧垂法、图像监测法、覆冰速率计法、模仿导线法以及准分别式光纤法等。

(1)称沉法

使使劲传感器代替绝缘子串金具的球头挂环经过角度传感器测量悬垂绝缘子的歪斜角和风偏角运用拉力传感器监测吊挂点的拉力值从而测量出线路以及绝缘子的荷载再共同风向、风速领会几何估计赢得线路和绝缘子的等效覆冰厚度。这种办法的本领较为老练本理也比较大概然而它的宁静性和透彻程度相闭于较矮测量截止较为不稳当;

(2)导线倾角弧垂法

此办法运用在悬垂线夹四周的导线上安置角度传感器来测量导线在覆冰前后的倾角和弧垂的分别以此测量出导线上的覆冰情景。海表里一些公司和探究机构都基于此种办法研制出了相闭的在线覆冰监测体系;

(3)图像监测法

经过安置在传输线路杆塔上的图像采集设备大概者运用无人机闭于线路及绝缘子的覆冰情景进行拍摄再运用人为领会展示场的覆冰情景。大概者经过估计机等数字设备闭于拍摄的图像进行自动处置并辨别出线路和绝缘子的覆冰情景以及相应的冰形。其重要办法是开始闭于图像进行灰度预处置、再闭于图像以及导线边际进行检测而后领会估计得出覆冰冰形和覆冰厚度等。本次问题便将采用此种办法并闭于有闭领会不及之处进行优化矫正。图像监测法具备闭于覆冰情景瞅测直瞅、简直、立即等便宜。然而是因为气象、光照的缘故摄像设备拍摄的照片大概较为朦胧基础设施摄像设备拍摄的照片大概较为朦胧闭于覆冰的领会有必定效率。其他拍摄设备的像素以及情况都闭于拍摄的图片有必定打搅而且图像传输过程大多采用有损压缩办法这会引导覆冰图像具备闭于比度矮、灰度搀杂、噪声品种烦琐等特性将会直接效率到采集的图像是否精确被辨别。

(4)揭发电流法

咱们领会绝缘子的揭发电流不妨反应出绝缘子运行过程中的运行电压、覆冰程度以及荒凉程度等等。因此咱们不妨经过闭于绝缘子的揭发电流的犹豫形态进行及时监控从而反应出其所处情况的不中断监测。由刘云鹏等人闭于超高压线路上绝缘子的冰闪揭发电流领会可知当绝缘子的揭发电流胜过400ma时绝缘子将会有55.94%到80.14%的概率爆发覆冰闪络。然而因为揭发电流跟绝缘子表面覆冰状况的闭于应闭系不高须要提取更高次的数据沉量来保护领会的稳当性而高次沉量容易受到外界情况的打搅故此办法的稳当性本来较矮常常本质运用中还须要依附人为来加以协帮估计。

姑且在无实测覆冰材料地区作沉冰线路安排迄今为止只能采用沿线覆冰参瞅来决定安排冰厚并区分冰区。经过沿线覆冰参瞅赢得的导线覆冰材料个中绝大普遍都是有实测大概目测到电力线、通讯线、树枝等物体上的覆冰直径其监测稳当性较矮、成本较高。



本领实行因素:

本创造的手段是提出一种基于图像处置的覆冰冰形辨别办法以处理现有本领中的起码一个缺点。

本创造的手段是经过以下本领筹备来实行的:本创造供给的一种基于图像处置的覆冰冰形辨别办法包括以下办法:

获得输电线路姑且的线路覆冰图像并闭于所述线路覆冰图像进行预处置赢得第一线路覆冰图像;

获得所述第一线路覆冰图像的边际图像;

基于所述边际图像获得覆冰线路的及时形态特性;

将所述及时形态特性与形态特性库中的百般形态特性进行闭于比从所述形态特性库中决定动手段形态特性;个中所述形态特性库中的每一种形态特性闭于应一种线路覆冰冰形;

依据所述手段形态特性决定出所述线路的覆冰冰形。

可选的所述手段形态特性为与所述及时形态特性好像度最高的形态特性。

可选的所述覆冰冰形包括:雾凇、雨凇、混共凇。

可选的所述闭于所述线路覆冰图像进行预处置包括:

闭于所述线路覆冰图像进行灰度化赢得灰度化后的线路覆冰图像;

闭于灰度化后的线路覆冰图像进行噪声处置及图像巩固赢得所述第一线路覆冰图像。

可选的所述获得所述第一线路覆冰图像的边际图像包括:

闭于所述第一线路覆冰图像进行边际检测赢得第一线路覆冰图像的边际点;

闭于所述边际点进行锐化处置赢得第一线路覆冰图像的边际图像。

可选的采用sobel算子、prewitt算子大概roberts算子闭于所述第一线路覆冰图像进行边际检测。

可选的所述形态特性起码包括覆冰表面粗糙度。

可选的所述基于所述边际图像获得覆冰线路的及时形态特性包括:

基于所述边际图像获得覆冰线路上覆冰的覆冰地位;

获得覆冰地位处的覆冰面积与曲面表面积个中覆冰面积为积冰在导线表面的投影面积表面积为积冰的曲面表面积;

依据所述覆冰面积与所述表面积获得覆冰地位处覆冰的表面粗糙度。

可选的覆冰面积

曲面表面积

表面粗糙度

d为估计地区s为多边形d的曲面投影面积x=x(u,v),y=y(u,v),z=z(u,v)为曲面的参数办法。

可选的采用聚类领会办法k-means闭于粗糙度进行分级决定粗糙度的级别。

因为采用了上述本领筹备本创造具犹如下的便宜:

本创造依托于图像处置本领基于形态学本理闭于线路覆冰冰形进行灵验辨别普及覆冰厚度估计精度处置数据更为精确赶快实行自动化覆冰监测有用处后续采用适合的除冰办法具备更高的工程运用价格。

本创造的其他便宜、手段和特性在某种程度大将在登时的证明书籍中进行论述而且在某种程度上基于闭于下文的参瞅探究闭于本范围本领人员而言将是不言而喻的大概者不妨从本创造的试验中赢得培养。本创造的手段和其他便宜不妨经过底下的证明书籍来实行和赢得。

附图证明

本创造的附图证明如下。

图1为本创造一实行例一种基于图像处置的覆冰冰形辨别办法的过程图;

图2为本创造一实行例赢得边际图像的过程图;

图3为本创造一实行例短导线雾凇覆冰形状边际提取图;

图4为本创造一实行例短导线雾凇覆冰65h典范形状图;

图5为本创造一实行例三分割导线混共凇覆冰形状边际提取图;

图6为本创造一实行例三分割导线混共凇覆冰后期典范形状图;

图7为本创造一实行例三分割导线雾凇覆冰形状边际提取图;

图8为本创造一实行例三分割导线雾凇覆冰64h典范形状图;

图9为本创造一实行例面积与表面积估计表示图。

简直实行办法

底下共同附图和实行例闭于本创勉强进一步证明。

如图1所示本请求实行例供给一种基于图像处置的覆冰冰形辨别办法包括以下办法:

s1获得输电线路姑且的线路覆冰图像并闭于所述线路覆冰图像进行预处置赢得第一线路覆冰图像;

s2获得所述第一线路覆冰图像的边际图像;

s3基于所述边际图像获得覆冰线路的及时形态特性;

s4将所述及时形态特性与形态特性库中的百般形态特性进行闭于比从所述形态特性库中决定动手段形态特性;个中所述形态特性库中的每一种形态特性闭于应一种线路覆冰冰形;

s5依据所述手段形态特性决定出所述线路的覆冰冰形。

本创造依托于图像处置本领基于形态学本理闭于线路覆冰冰形进行灵验辨别普及覆冰厚度估计精度处置数据更为精确赶快实行自动化覆冰监测有用处后续采用适合的除冰办法具备更高的工程运用价格。

在一实行例中所述手段形态特性为与所述及时形态特性好像度最高的形态特性。因为形态特性库中的每一种形态特性闭于应一种线路覆冰冰形;因此手段形态特性相应的也闭于应一种覆冰冰形则手段形态特性闭于应的覆冰冰形为及时形态特性闭于应的覆冰冰形。

在一实行例中所述覆冰冰形包括:雾凇、雨凇、混共凇。

在一实行例中所述闭于所述线路覆冰图像进行预处置包括:

闭于所述线路覆冰图像进行灰度化赢得灰度化后的线路覆冰图像;

闭于灰度化后的线路覆冰图像进行噪声处置及图像巩固赢得所述第一线路覆冰图像。

个中闭于覆冰图像进行噪声处置指的是闭于覆冰图像进行降噪处置。

在一实行例中所述获得所述第一线路覆冰图像的边际图像包括:

闭于所述第一线路覆冰图像进行边际检测赢得第一线路覆冰图像的边际点;简直地采用sobel算子闭于所述第一线路覆冰图像进行边际检测;

闭于所述边际点进行锐化处置赢得第一线路覆冰图像的边际图像。

边际是指在图像上像素灰度变革最明显的场合边际检测算子则运用图像边际灰度的渐变来检测边际。sobel算子包括二组3x3的滤波器分别闭于程度易笔直目标上的边际敏锐。让二个目标模板分别沿着x轴、y轴与图像干卷积目标是从上到下和从左到右。将模板的核心和图像上的某个像素沉合并将该像素四周的点与模板上的系数相趁。图像上每个像素点的横向及纵向梯度值经过绝闭于值乞降类似的办法代替开平方估计该点梯度值g的大小。结果采用适合的阈值将像素点的灰度值与阈值进行比较若大于阈值则改点为图像的边际点。因为sobel算子闭于于像素的地位效率干了加权不妨降矮边际朦胧程度与prewitt算子roberts比拟效验更好。

在一实行例中所述形态特性起码包括覆冰表面粗糙度。

在一实行例中所述基于所述边际图像获得覆冰线路的及时形态特性包括:

基于所述边际图像获得覆冰线路上覆冰的覆冰地位;

获得覆冰地位处的覆冰面积与表面积;

依据所述覆冰面积与所述表面积获得覆冰地位处覆冰的表面粗糙度。

简直地表面粗糙度的估计办法为:

覆冰面积

曲面表面积

表面粗糙度

如图9所示多边形d为估计地区(覆冰地区)d(顶点按逆时针目标陈设)s为多边形d的曲面投影面积x=x(u,v),y=y(u,v),z=z(u,v)为曲面的参数办法e、f、g为求偏导的算子。

在一实行例中采用聚类领会办法k-means闭于粗糙度进行分级决定粗糙度的级别。

采用聚类领会办法k-means闭于粗糙度进行分级在本实行例中决定了聚类个数为3个在所赢得的的样品区间范畴内随机爆发3个值动作初始质心并闭于每个数据点进行分类采用好像度最高的质心地方的簇动作该样品的典型估计每个簇中十脚点的平稳值革新聚类核心进行迭代估计赢得三种粗糙度典型包括雾凇、雨凇及混共凇。

结果证明的是以上实行例仅用以证明本创造的本领筹备而非节制纵然参照较好实行例闭于本创造进行了留神证明本范围的普遍本领人员该当领会不妨闭于本创造的本领筹备进行建改大概者雷共替代而不摆脱本本领筹备的计划和范畴其均应涵盖在本创造的保护范畴核心。

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