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輸電線路區域移動目標追蹤算法研究①

2014-03-16 05:25:07王洪亮曹敏陳先富李仕林張少泉張林山
云南電力技術 2014年5期
關鍵詞:檢測研究

王洪亮,曹敏,陳先富,李仕林,張少泉,張林山

云電論壇獲獎論文

輸電線路區域移動目標追蹤算法研究①

王洪亮1,2,3,曹敏1,3,陳先富1,李仕林1,張少泉1,張林山1

(1.云南電網公司電力研究院,昆明 650217;2.云南電網公司博士后科研工作站,昆明 650217;3.中國南方電網公司電能計量重點實驗室,昆明 650217)

在給出追蹤算法理論基礎之上,實現輸電線路區域移動目標的追蹤。通過對運動追蹤算法進行研究,分析了運動模板等算法的優缺點,并根據電網實際對象與需求研究了一種新型的CamShift算法,并給出了算法的思想與原理,最后進行了仿真實驗以及實例演示,證明了該算法在移動目標追蹤中的有效性和可行性。

追蹤算法;輸電線路;CamShift算法

0 前言

輸電線路地域分布廣,周期性巡視檢修人力緊缺,同時輸電網近年來的高速發展也使得人力資源的不足更加凸顯,此外,由于輸電線路安全問題如鳥害、樹木瘋長以及人員流竄等運動的行為大多都需要進行檢測與追蹤。根據不完全統計,2012年架空輸電線路異物跳閘占輸電線路跳閘總數的40.5%,是造成輸電線路事故的主要原因。因此,開展對于輸電線路運行環境移動目標監控,實現對外界運動信息的追蹤是輸電生產運行亟待解決的重要工作之一。

移動對象追蹤首先分析所要研究的對象有沒有移動行為,然后再對他的運動行為進行分析與描述。視頻序列是具有一定時間連續性的圖像幀序列 (人眼的識別速度為每秒24幀)構成的,于是視頻目標檢測的結果是按照一定的周期性對每一幀的圖像進行檢測并疊加的結果,所以就把一個對象的一個連續的動作分解成為一個個靜止的圖形的集合。

對運動物體的追蹤目前已經在能夠實際運用到各個研究學科上。比如遠距離檢測方面,生產的智能流水線控制,以及智能變電站巡檢管理。綜上所述,精確的對象追蹤與分析,不僅僅是當前科學研究的必然趨勢,對于電網實際生活與生產中,也可以作出指導,能夠出色的應用于生活生產中去。

1 移動目標追蹤算法

移動目標追蹤是在任何一個時間點對物體運動狀態未知的情況,根據系統采集的信息對目標的運動狀態進行計算并推測結果,可以得到目標的運動趨勢即指出運動的方向。這一研究在算法理論上和電力系統工程應用上非常具有實踐意義。現在的追蹤算法可以被分為基于邊緣的目標追蹤、基于圖像幀的背景估計追蹤、基于團塊的目標追蹤、基于模板匹配的區域追蹤、基于輪廓線的目標追蹤和基于多圖像采集設備的追蹤算法。現在最新研究成果提出的新的追蹤算法有運動模板匹配法,Kalman預估法,基于分類器訓練的Haar特征匹配算法以及基于運動模板的追蹤算法等。

而以上移動追蹤算法是針對一些簡單的圖像情況,其核心的思想是運動目標在相鄰的兩圖像幀上存在一部分的像素點交集,簡潔之處就在于不需要軌道分析和目標分析就可以把運動目標的方向、速度和運動的軌跡數據表示出來。然而不足之處在于該算法的準確度和清晰度有一定的局限性。因此,文中研究了CamShift追蹤算法。

2 CamShift追蹤算法

2.1 CamShift追蹤算法思想

CamShift(ContinuouslyApativeMeanShift) 算法,是對MeanShift算法進行了改進,其基本的方法以目標的色彩特征信息作為追蹤的依據,將第n幅圖像的色彩信息經過計算處理返回到下一幀第n+1幅圖像之中,從而計算出第n+1幅圖像中的目標,并以第n+1幅圖像為依據分析第n+2幅圖像,重復這個遞歸過程,在時間上具連貫性。每次追蹤都從最開始的基值開始,既保證了準確性,又節省不必要的重復調節的時間。CamShift算法流程用圖1來表示:

2.2 CamShift追蹤算法實現

實驗設計了一個基于OpenCV的運動目標檢測追蹤實驗平臺,對來自于視頻監控設備的視頻流進行實時的分析,從而實現對移動目標的追蹤。采用CamShift算法對彩色圖像中的運動目標進行追蹤,較好地解決目標的遮擋和重疊問題。接著運用OpenCV開發工具設計運動目標追蹤軟件,實現文中討論并使用的目標追蹤算法。

圖1 CamShift算法的原理流程圖

文中的硬件平臺為普通的筆記本電腦,主頻為1.8 GHz,內存容量為2G。視頻設備為一個1 000萬像素的外置攝像頭。

2.3 操作界面的設計與制作

在逐個完成了各個功能部分并給出相應的實現方法以后,剩下的就是在VC平臺上制作一個用戶界面。為了方便用戶使用,整塊界面采用了分塊處理,并根據功能的重要性設置了按鍵的大小和位置。

2.4 移動目標追蹤示例

演示以作者本人作為運動目標進行的,其中閾值設定為:Vmin=10,Vmax=256,Smin=30。該算法在彩色目標的追蹤應用上有簡便,快捷,易用,且具備一定得精確度的優點。但同時也可以看到該算法對于目標面積大,統計分布特性好的目標具有較高的精確度,而相反的情況下卻得不到好的表現。但如果在預知目標色彩分布的請情況下,可以通過調節3個閾值 Vmin,Vmax,Smin的值來提高精確度。

首先按定對彩色目標進行追蹤的按鈕,此功能可以追蹤到運動物體的運動狀態和運動趨勢。當追蹤窗口彈出時,先設定好需要追蹤的物體的色階值,然后用鼠標在追蹤物體上點擊并拖出大致的追蹤范圍,系統會自動識別該色階范圍內的追蹤目標。當目標移出攝像頭視野時,追蹤會變為一個紅色的小點,當目標再次進入攝像頭視野并接近這個紅色小點時,系統會再次識別出該目標。

以上先實現了目標的分割,對于彩色圖像的追蹤,選取了CamShift算法實現了對彩色目標的追蹤。在采用CamShift算法運動目標追蹤時,系統對于顏色較鮮艷的物體 (色彩和背景顏色相差較大或者目標物體色階較高的情況)追蹤效果更好,對背景顏色簡單的圖像追蹤效果更好,體現為更好的實時性和魯棒性。

3 結束語

文中就是在給出追蹤算法理論基礎之上,實現輸電線路區域移動目標的追蹤。文章首先通過對運動追蹤算法進行研究,分析了運動模板等算法的優缺點,并根據電網實際對象與需求研究了一種新型的CamShift算法,并給出了算法的思想與原理,最后進行了仿真實驗以及實例演示,證明了該算法在移動目標追蹤中的有效性和可行性,這對后續研究有一定的指導意義。然而在對運動目標追蹤的程序中,用戶需要對提前設定追蹤目標的色階,這項操作在今后的深入研究中需要進行適當的調整,這項技術將被更廣泛的運用于電力系統領域。

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[16] 馮樂涵.移動機器人目標檢測與追蹤系統研究 [D].河北工業大學,2010.

曹敏,男,教授級高級工程師,云南電網公司首席技術科學家,享受云南省政府特殊津貼,全國電工儀器儀表標準化委員會電能測量和負載控制設備分技術委員會副主任委員,云南電網公司電力研究院,主要研究計量測試技術。

Research on Tracking Algorithms for Moving Target of Regional Transmission Lines Based on CamShift Algorithm

WANG Hongliang1,2,3,CAO Min1,3,CHEN Xianfu1,LI Shilin1,ZHANG Shaoquan1,ZHANG Linshan1
(1.Yunnan Electric Power Research Institute,Kunming 650217;2.Postdoctoral Research Workstation of Yunnan Power Grid Corporation,Kunming 650217;3.Key Laboratory of China Southern Power Grid Energy Metering,Kunming 650217)

This paper achieve regional transmission lines moving target tracking based on the theory of tracking algorithm and analysis the advantages and disadvantages of tracking algorithms such as motion template though the research,then proposed a novel Camshift algorithm according to the needs of the real objects of grid.The ideas and principles of the algorithm also be proposed,finally the simulation examples and experiments demonstrate the effectiveness and feasibility of the algorithm to track moving targets.

tracking algorithms;regional transmission lines;CamShift algorithm

TM74

B

1006-7345(2014)05-0004-03

2014-08-23

王洪亮,男,博士、博士后,云南電網公司電力研究院,主要研究計量測試技術 (e-mail)whl010011@163.com。

① 本研究受中國博士后科學基金項目(2013M540721)及國家高科技研究和發展規劃 (國家 “863”項目 (2011AA05A120)的資助。

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