[发明专利]一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法

说明书

技术领域

本发明属于电力工程技术领域，具体涉及一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法。

背景技术

输电线路山火的发生主要是由于线路下方及保护区内存在的可燃物(包括：树木、茅草、构筑物、易燃易爆物品等)发生火灾，对线路造成损坏或故障。主要形式有山火、房屋起火、堆积物(煤炭、木材、塑料等)起火等。目前的输电线路山火监测方法主要借鉴于红外监测技术，如开发了基于卫星红外监测、地面红外监测、机载红外林火监测和微波辐射监测装置，在大面积森林山火监测方面得到一定的推广。但在输电线路山火监测中，单纯通过红外监测存在山火初期难以被及时发现，且容易出现因火焰被遮挡而无法识别山火的情形。现有技术中基于烟雾的视频监控对于及早地发现火灾具有重要意义，但目前基于烟雾的山火识别因受大气云雾、树木摇摆等因素干扰，误报率较高。

发明内容

本发明针针对输电线路山火监测识别率低、山火报警误报率高的缺陷，通过研究输电线路烟雾的图像特征，并结合山火监测装置上气象传感器测量得到的气象环境数据，以消除林区云雾、行人车辆、树木摇摆等干扰因素影响，提出了一种结合气象环境的输电线路山火烟雾判识方法，该方法能有效缩短山火火情发现时间，提高山火监测精度，减少跳闸事故。

一种气象环境相关的输电线路山火烟雾判识方法，包括以下几个步骤：

步骤(1)，获取输电线路山火视频监控图像，并对监控图像进行预处理；

步骤(2)，依据步骤(1)获得的预处理后的图像，以设定特征提取时间间隔，进行间隔时间内相邻帧图像中山火烟雾运动区域提取；

步骤(3)，从步骤(2)获取的山火烟雾运动区域中，提取特征提取时间间隔内山火烟雾运动方位和运动速度特征；

步骤(4)，利用步骤(3)提取的山火烟雾运动方位和运动速度特征结合气象环境中风速和风向进行山火烟雾识别，实现对山火的准确监测。

所述步骤(1)中对监控图像进行预处理是指采用自适应小波滤波对监控图像进行去噪处理。

采用帧间差分法进行山火烟雾运动区域提取，具体过程如下：

步骤2.1：获取差分图像；

按设定的特征提取时间间隔提取序列图像，以序列图像中第k(k>1)帧图像与第1帧图像对应像素点灰度值进行帧间差分相减，获得f_k(x,y)为第k帧图像与第1帧图像差分后在(x,y)点的灰度值，计算公式如下式：

f_k(x,y)＝|μ_k(x,y)-μ₁(x,y)|

式中，μ_k(x,y)为第k帧图像中坐标为(x,y)点的灰度值，f_k(x,y)为第k帧图像与第1帧图像差分后在(x,y)点的灰度值；

步骤2.2：对差分图像进行二值处理，从中获取山火烟雾运动区域。

所述步骤2.2中对差分图像进行二值化处理时所使用的阈值采用如下步骤获得：

步骤2.2.1：寻找每帧差分图像f_k(x,y)中像素最小灰度值和最大灰度值，取其平均值作为初始阈值N_i，且令i＝1；

步骤2.2.2：根据上一阶段所得阈值，将每帧差分图像分割为背景区域和运动区域，分别求取两部分的平均灰度值，分别记作为G₀和G₁；

步骤2.2.3：以背景区域和运动区域两个区域的平均灰度值的平均值作为更新阈值N_i+1：

如果|N_i+1-N_i|<1，则输出最佳阈值为N_i+1；否则以当前阈值转步骤2.2.2，继续迭代。

针对上述差分图像进行进一步增强处理，包括背景分离和去噪处理。首先将像素值小于设定阈值的区域作为背景区域，像素点灰度值置为0，而将大于阈值的区域作为运动区域，像素点灰度值置为255。

对步骤2.2获取的山火烟雾运动区域进行自适应小波滤波去噪处理。

所述山火烟雾运动方位和运动速度特征的提取步骤如下：

(a)从每帧运动区域图像中随机选择1个像素点作为各帧运动区域初始中心点，依次标记为o₁(x,y),o₂(x,y),…o_k(x,y)；

(b)计算各帧运动区域图像中各像素点到对应中心点的距离：

其中，表示第k帧运动区域图像中第i个像素点与中心点的距离；