輸電線路異物入侵告警系統的研究

趙文青，胡安鋒

（1. 齊魯工業大學（山東省科學院）電氣工程與自動化學院，山東 濟南 250353；2.山東科匯電力自動化股份有限公司，山東 濟南 250101）

0 引 言

我國輸電線路結構有兩種，一是埋于地下的輸電電纜，二是位于高空的架空輸電線路。電纜線路由于埋在地下，其狀態不易觀察，因此需要用專用的儀器對其狀態進行檢查[1]。埋于地下輸電線路的運行狀態不易受外界干擾，只有在大型機械作業的時候，才會在不知情的情況下挖斷電纜，但這種情況發生的概率極低。架空輸電線路對于電纜來說價格相對低廉，運行狀態易于觀察，維護起來相對簡單，缺點是運行狀態易受外界因素的干擾，如漂浮物、斷線的風箏和大型鳥類等。高壓輸電線路作為電能最重要的輸電方式，需要對其運行狀態進行實時監視。視頻監控的出現使得電力公司的工作人員可以在監控點對其狀態進行實時監控，但由于人工長時間對監控點觀測會出現視覺疲勞，因此無法及時對出現的威脅進行消除[2]。現將異物侵入的識別算法加入到監控前端，當有異物侵入時，算法就將異物進行識別，同時報告給相關工作人員，提高了查看工作的效率，保障了輸電線路的運行狀態。

1 系統架構

如圖1所示，總的系統架構分為前端圖像采集、中間圖像傳輸以及后端監控主機3個部分[3]。

前端部分主要包括圖像采集模塊、供電電池、太陽能電池板、圖像識別以及4G模塊等部分。

圖像采集是通過高像素攝像頭利用光學原理將輸電線路中感興趣的區域進行圖像采集[4]。圖像采集部分是圖像識別的核心，采集到的圖像質量的好壞直接關乎識別的準確率，所以攝像頭需要選用非常關鍵。

供電電池要保證在最長陰雨天時有足夠的電量供監控裝置進行使用，需要配合太陽能電池板來使用，體積需要合適選取，否則會加重前端的壓力。

太陽能電池板是用來給供電電池充電的，由于光照強度的變化，太陽能電池板輸出電壓也會不斷變化，所以需要對太陽能電池板的電壓進行控制[5]。當電池板的電壓高于供電電池的規定電壓，需要利用相關電路進行降壓至標準電壓。此外為了充分利用太陽光能需要將太陽能電池板表面進行光滑處理，同時在安裝時盡量對電池板傾斜，這樣表面就不會堆積大量塵土，導致太陽能利用率降低。

圖像識別是異物入侵告警系統的核心[6]。由于架空輸電線路位置的特殊性，只需要對運動的物體進行識別即可，而不必對其具體名稱進行識別，這樣就可以加快識別的速度，同時降低前端裝置的功耗。

中間圖像傳輸采用4G模塊進行傳輸，通過將需要告警的圖片上傳到服務器，服務器再將相關警告信息通過手機來告知到相關工作人員。

服務器通過4G收集異物圖像，通過對圖片信息的分析將圖片派發到相關負責人手中。

從以上的分析中可以得知，圖像監控從分散集中到服務器，再從服務器分散到相關負責人手中。

2 告警系統的識別算法

2.1 背景建模法

對輸電線路識別，首先要給系統一個背景模型，通過對背景建立模型，不斷地將當前圖像與背景模型對比來確定是否有異物入侵。

背景建模可以采用高斯建模法，也就是熟知的正態分布[7]。系統通過判斷前景圖像像素點是否滿足高斯分布來判斷是否有異物入侵。通常監控的區域因為各種各樣的原因會有微小的差異，因此需要對系統模型進行更新。

正態分布自變量概率密度公式：

式中，i取值為1，2……，μi為第i個正態分布模型均值，σi為第i個正態分布模型的方差。

當背景模型有小干擾進入時，系統利用下面兩個計算公式進行模型更新：

式中，α為0～1之間的系數，當系數α較大時，則會在很短的周期就會有一個新的背景模型，同時也會加入噪聲；當α較小時，就會在長的一個周期進行更換背景模型。

為了檢測前景圖像是否有異物侵入時，故引入識別門檻值T，T值常常以百分數形式出現，系統默認為0.2，將系統前端抓拍到的圖像與系統生成的多個模型進行對比，若差異超過門檻值T時，系統則認為有異物侵入，當小于門檻值T時，系統則認定為小干擾，不作處理。

2.2 運動物體的識別

當系統檢測出有異物侵入時，需要將異物的輪廓進行提取，通常對物體輪廓提取最簡單的方法是差分圖像法[8]。

差分圖像法即將前端抓拍到的圖像與背景模型作差：

R(x,y)為作差的結果，將R(x,y)進行連通性分析。通常情況下，連通區域會有多個，但系統認為只有連通區域大于閾值T時屬于異物的連通區域，當連通區域的面積小于給定閾值T時，則將該連通區域去掉，認為其為干擾造成；當連通區域的面積大于閾值T時，則認為將異物的輪廓提取出來了。圖2為異物輪廓提取流程圖。

2.3 異物圖像標識

為了讓工作人員在多個監控頁面立刻觀察到異物侵入輸電線路的視頻或圖片，系統將圖像的輪廓用紅色矩形邊框標出，為了盡可能將邊框縮小，同時又可以將異物全部囊括進來。

一般地，不規則物體外接矩形有兩種方法：一種是最小外接矩形面積法，另一種是最小綁定矩形法[9]。在反復比較二者復雜程度后，本文選用復雜程度較低的最小綁定矩形法，圖3為最小綁定矩形的選擇圖。

由圖3可知此方法找到的矩形并不是面積最小的，但確實是速度最快的。最小綁定矩形法最關鍵的是找到矩形四個角的直角坐標，考慮到只需要將矩形的四條邊找到便可以構成對應的矩形。圖4為參數表示矩形圖。

由圖4可知只需要將N1、N2、M1、M2找到即可：

同理，N2、M2分別為異物輪廓像素點的y最大值和x的最大值。

3 算法驗證

為了證明異物侵入算法的實際可用性，在實驗室對“仿真”異物進行分析處理，并對異物進行標識。

首先給系統建立一個背景模型，系統通過抓拍當前的圖片或者選取預存在文件夾里的圖片作為背景模型，以此來識別闖入的異物，同時將輸電線路在內的一定區域作為監控區域，從而形成了一個隱形的電子圍欄。如圖5所示為抓取背景作為模型，圖6設置感興趣區域。

系統會設置一個識別門檻，當超過系統門檻時，便會對異物進行識別，當不超過門檻時，即使有微小異物進入時，系統也不會進行識別。如圖7微小異物進入不動作，圖8較大異物進入時系統進行識別。

4 結 論

本文通過在實驗室模擬異物侵入，能夠實現簡單的異物侵入，此方法原理簡單卻可以快速將異物識別并告警，方便工作人員對于輸電線路的監控，提高工作效率，降低輸電線路故障發生，保證輸電線路的運行狀態。