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《北京交通大学》 2012年
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基于视频图象处理的变电站安全事件自动识别技术研究

吴龙美  
【摘要】:变电站是电力生产重要枢纽,现有视频监控系统通过人工轮循图像和肉眼判断方式,已经实现了对站内环境状况、设备运行、检修维护等各类安全生产情况的直观监视。针对当前人工检测中存在的事件漏检、迟滞问题,本文基于视频图像处理技术,利用采集的变电站视频,以MATLAB7.8为开发平台,研究开发了变电站安全事件视频自动识别与报警系统,对变电站实施全天候、智能化、自动视频检测,降低监控人员工作量,事件检测实时报警,极大提升了变电站安全运行应急保障能力,具有重要的科研意义和工程价值。论文具体研究工作如下: 1.研究了基于直线特征和颜色特征的两种变电站警戒线检测技术。基于Hough变换原理,结合边缘检测和数学形态学方法,实现了检测;基于图像二值化,结合中值滤波和形态学运算提取颜色信息,实现了图像背景与目标颜色差异较大的警戒线检测。 2.研究了变电站内静态烟火和动态烟火检测技术。提取烟火的颜色、亮度、饱和度等特征,结合形态学运算和连通性分析,有效实现了静态烟火检测;基于运动目标的背景差分法,对特定的帧图像进行提取和处理,确定合适的阈值,完成了动态烟火检测,达到预期检测效果。 3.研究了人物检测和人物跟踪。基于背景差分法实现了人物检测;提出并设计了基于颜色特征的粒子滤波人物跟踪算法,通过改进颜色特征的选取方法及粒子权重的计算方法,使得跟踪轨迹图显示跟踪位置准确,跟踪时间性能良好;并将跟踪算法与人物检测有效结合,实现了人物自动检测与报警,效果理想。 4.以MATLAB7.8为平台开发了变电站安全事件视频自动检测识别与报警系统。通过变电站现有视频验证,该系统可有效完成视频格式转化、图像预处理、警戒线检测、烟火检测、人物检测和跟踪,以及事件自动报警等功能。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41;TM623.8

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