電力監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標檢測算法研究

孫蓉蓉 李清 張國昌

摘要：本文探討了電力監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標檢測算法含義，分析了目標檢測算法，研究了目標檢測算法實例。

關鍵詞：電力監(jiān)控系統(tǒng);運動目標檢測算法;電力企業(yè)

中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）12-0101-02

0 引言

社會經(jīng)濟快速發(fā)展，人們生活質(zhì)量水平不斷提高，進而越來越多的人們更加關注生活以及環(huán)境安全等問題內(nèi)容。基于此，形成了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，并且在各個領域當中此技術(shù)也得到了廣泛應用。如：安防領域、交通領域等。而在電力系統(tǒng)當中，視頻監(jiān)控系統(tǒng)也得到廣泛的應用，能夠?qū)﹄娏ζ髽I(yè)特定區(qū)域進行檢測，預防非法入侵情況的發(fā)生，充分保障變電站等重要設備的安全。與此同時，還可以對危險設備倉庫進行檢測，充分保障電力企業(yè)工作人員的人身安全，盡量避免產(chǎn)生不必要的損失與人員傷亡。

1 電力監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標檢測算法含義

從當前運動目標檢測算法的研究情況來看，運動目標檢測算法是否具有準確性是現(xiàn)階段大部分學者研究的關鍵。在電力監(jiān)控系統(tǒng)當中，最為常見檢測算法包含多種方面內(nèi)容，如：背景減除法以及幀間差分法。對于這兩種目標檢測算法而言，由于其具有一定的局限性，所以相關學者針對此提出了相應的改進算法。某學者提出了依次提取背景減除法與幀間差分法的運動背景，將如何進行邏輯或者運算，從而有效避免目標檢測當中產(chǎn)生孔洞或者鬼影。另外，還有學者提出結(jié)合幀間差分法同高斯混合模型，進而對于實際場景當中存在的噪聲以及光線變化情況所產(chǎn)生的影響進行消除，保障目標檢測更加具有精準性。

現(xiàn)階段，針對電力系統(tǒng)中運動目標檢測算法的研究與分析，已經(jīng)相對較為理想，能夠充分滿足人們的基本需求。而在實際開展運動目標檢測的過程中，實際場景當中的光線明暗、目標間遮擋都會對最終的目標檢測準確性產(chǎn)生十分不利的影響。針對此問題，本文分析了運動目標檢測算法。第一，通過Canny邊緣檢測算子的應用，改進經(jīng)典三幀差分法[1]。第二，對于檢測結(jié)果同基于混合高斯背景模型減除法的檢測結(jié)果相或，為實現(xiàn)目標檢測方法奠定良好基礎。而通過仿真實驗方法的開展，能夠有效驗證此種改進算法，在電力監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標是否具有良好的有效性以及實用性。

2 電力監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標檢測算法分析

本文所分析的改進運動目標檢測算法主要包含兩個方面。首先，應用Canny邊緣檢測算子，改進經(jīng)典三幀差算法，進而將運動目標的完成輪廓提取出來。其次，融合改進算法和背景減除法。

2.1 改進三幀差分法

在對電力監(jiān)控系統(tǒng)當中的運動目標進行檢測之后，經(jīng)典三幀差分法雖然能夠?qū)τ谔崛〕銎渲写嬖诘倪\動目標輪廓，但是在提出輪廓之后，仍然存在著運動目標輪廓不清晰的情況。而針對經(jīng)典三幀差算法當中存在的局限性，可以通過應用Canny邊緣檢測算子進行改進。

（1）應用經(jīng)典三幀差分法獲取兩張差分圖像，分別為：dk（x，y），dk+1（x，y）。（2）通過差分圖像灰度平均值圖像的計算，為Gk（x，y），對于閾值T進行合理選擇，然后在對閾值進行相應分割，最終得到二值圖像Bk1（x，y）。（3）對于前2幀視頻圖像進行相應依次分析，然后在應用Canny邊緣進行適當提取，最終得到2張邊緣圖像Ck-1（x，y）和Ck（x，y）。（4）對于兩種邊緣圖像邏輯異或運算，從而得出相應的異或圖像XK（x，y）。（5）將異或圖像同二值圖像進行邏輯與運算，并且對于運算結(jié)果進行膨脹以及腐蝕等相應形態(tài)學處理，最終得到目標輪廓Ck（x，y）。

經(jīng)過改進的三幀差分法，雖然其提取出來的目標輪廓較為完整、清晰，但是此種改進算法仍然具有一定的問題與不足，雖然最終所檢測出來的目標結(jié)果會存在一定的空洞情況[2]。由此，就可以在對算法改進的基礎上，充分融合背景減除法，最終為實現(xiàn)電力監(jiān)控系統(tǒng)當中的運動目標檢測提供有利條件。

2.2 對運動目標檢測算法進行適當改進

對于傳統(tǒng)幀間差分法來講，雖然只能夠?qū)τ谶\動目標的大體輪廓進行提取，同時背景減除法的應用，也較為依靠建立理想模型，由此，針對此算法存在的缺點，為了進一步提高目標檢測方法所具有的準確性以及完善性，消除緩解單獨使用這兩種方法的缺點，就可以提出改進運動目標檢測算法。

3 實例分析

對于改進之后的運動目標檢測算法進行分析，判斷其是否具有良好的有效性，本文舉例分析，如：某電廠10kV配電室當中的一段視頻就行分析。

本文所舉例的仿真實驗開展背景條件為，Window10操作系統(tǒng)與Microsoft Visual Studio2013開發(fā)環(huán)境下。主要的實驗內(nèi)容包含多個方面內(nèi)容，如：經(jīng)典三偵差分法、應用Canny邊緣檢測算子改進的三幀差分法、改進的運動目標檢測算法等，對于電廠所提供的測試視頻進行處理分析，提取出其中的運動目標[3]。具體的實驗結(jié)果如圖1所示。

對于圖1的檢測結(jié)果進行分析之后，可以最終得出，在使用經(jīng)典三幀差分法之后，就可以將視頻當中的運動目標進行有效提取，觀察到運動目標的大體輪廓。

4 結(jié)語

本文通過應用Canny邊緣檢測算子，改進了經(jīng)典三幀差分法，從而對于經(jīng)典三幀差分法當中存在的局限性，針對部分運動過慢或者過快的物體，可能最終的檢測結(jié)果存在邊緣不清晰的情況，而改進之后，則能夠完整清晰的提取出運動目標的輪廓。而將改進后的三幀差分法同基于混合高斯模型背景減除進行有效融合，不僅僅能夠有效解決三幀差分法當中存在的局限性進行有效彌補，還能夠有效解決傳統(tǒng)混合高斯模型當中存在的適應性差的特點。根據(jù)相關仿真實驗結(jié)果來看，對于改進之后的算法，不僅能夠更加滿足復雜環(huán)境的要求，還能夠準確提取出電力監(jiān)控系統(tǒng)當中存在的運動目標，為后續(xù)電力安全防護系統(tǒng)工作的開展奠定良好基礎。

參考文獻

[1] 江鵬宇，楊耀權(quán)，彭蹦.一種用于電力監(jiān)控的行人運動檢測與跟蹤算法[J].電力科學與工程，2019（06）：31-36.

[2] 王聰，劉明光，齊飛.智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)動態(tài)目標檢測與識別算法綜述[J].電氣技術(shù)，2018（09）：6-11.

[3] 邵敏敏，錢冬梅.智能激光夜視監(jiān)控系統(tǒng)中的運動目標檢測算法研究[J].激光雜志，2016（09）：103-108.

Research on Moving Target Detection Algorithm in Power Monitoring System

SUN Rong-rong1， LI Qing1， ZHANG Guo-chang2

（1.Shenzhen Power Supply Bureau Co.， Ltd.， Shenzhen? Guangdong? 518048;

2.Shenzhen Kangtuopu Information Technology Co.， Ltd.， Shenzhen? Guangdong? 518034）

Abstract：This paper discusses the meaning of moving target detection algorithm in power monitoring system， analyzes the target detection algorithm， and studies the example of the target detection algorithm.

Key words：power monitoring system; moving object detection algorithm; power enterprise