[发明专利]一种基于熵值的运动目标检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及输电线路智能监控技术领域，特别是一种利用计算机视觉技术开发中模式识别方法的基于熵值的运动目标检测方法。

背景技术

近年来，在国民经济持续发展的带动下，我国的电力需求快速增长，电力网络的覆盖范围也迅速扩大，电力线路具有分布区域广、传输距离长、地形条件复杂多变、受环境气候影响大等特点。同时，对于东部经济发达的沿海省份地区，输配电网络大量穿越城市、乡村，受到人们生活、生产活动的干扰，出现一些人为的外力破坏事件，给人们的生活生产活动带来了极大的损失。这类事件通常隐蔽突发，电力监管部门难以对其作出有效地管理。

特别在当前高铁等基础设施建设如火如荼，建设工地大量穿越输电线路的情况下，工地上的大型机械（如吊塔，挖掘机等）成为了潜在的对输电线路具有破坏性的因素。工人在施工时，一旦操作不当，诸如像吊塔、挖掘机吊臂这样的机械弄断高压电线，极易造成人员伤亡，电网停运等严重事故。

发明内容

本发明要解决的技术问题为：通过将目前计算机视觉、模式识别领域的技术，引入输电线路智能监控领域中，利用输电线路场景中的相关视觉信息实现输电线路场景中大型机械的运动检测，从而预防外力破坏对输电线路造成的影响。

本发明将计算机视觉技术应用到输电线路场景监控中时，需要考虑场景图像的主要特征有：

A.摄像头距离目标物都比较远，整个场景视角比较大；

B.目标物体如吊臂在场景中相对孤立，其背景多为天空；

C.目标物体如吊臂长宽比较大，特征明显；

D.输电线路的背景相对单一，多为天空；

E.目标物体的运动速度较慢。

针对上述特征以及要解决的技术问题，本发明采取的技术方案具体为：一种基于熵值的运动目标检测方法，包括以下步骤：

（1）读入场景图像数据，对场景图像数据进行灰度化处理：

对于一个三分量为R、G、B的彩色图像像素，该点的亮度I按以下公式计算：

I＝0.3B+0.59G+0.11R    （1）

按照公式（1）将彩色的场景图像转换成灰度的场景图像；

（2）标定场景中的监控区域，监控区域为覆盖在输电线路周围的1个以上矩形区域：

（3）对于已标定的各监控区域，分别对其相邻两帧场景图像的灰度图像，依下式做差分运算：

D_k(x,y)＝|f_k+1(x,y)-f_k(x,y)|    （2）

式（2）中，f_k+1(x,y)，f_k(x,y)分别表示第k+1、k帧图像，D_k(x,y)表示差分运算后的图像；

（4）针对上述差分运算结果D_k(x,y)，基于其熵值确定图像分割的最佳阈值：

设定一幅M行N列的灰度图像f(x,y)，f(x,y)表示图像中坐标(x,y)处的像素点的灰度值，灰度级为L(1＜L≤256)，其中f(x,y)的取值范围为[0,L-1]，即：C_L＝{0,1,...,L-1}；

设f_i为图像f(x,y)中灰度级i出现的频数，那么i出现的概率为：

Pi=fiM×N,i∈CL---(3)]]>

假设存在阈值t将图像分割为前景O和背景B，前景O:{f(x,y)≤t}，背景B:{t＜f(x,y)＜L}，归一化变换得到前景和背景的分布：