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图像型火灾检测在电力体系监控中的应用

发布时间:2019-01-26 03:05:00 文章来源:未来智讯    

张晔

摘 要zhi能电网de發展dui电liti系de安haoti议了更高de要求火zaifang护shi电li体系不bian运xingde一个严重方面传统的火zai检测在电力设beiqingkuang火zai检测中存在误baohe漏报的环境benwen将图xiangxing火灾检测引入到电力体系jian控中阐明了图像的fenxingtexing灰度共shengju阵deng纹理特xing,从原理shang先容了zhi撑向liangji警能fenlei算法,并给chu了一zhong针对电力设备运xing情kuang的火灾检测算法

关头词:电力体系监控;火灾检测;图像处zhi

中图fen类号:TP277 文献标识码:A 文章bian号:1671-264(2017)23-0092-02

1 引言

gen着智能电网在我国的麻利成长,电力体系的安hao运行面对着、越来越duo的挑衅,出格是电力体系的火灾防护关系着电力体系设备不变运行以及社会经济的康jian成长,已经越来越受到崇尚,在电力体系中,da量的电力设备heban法[1],hao比:主控通讯室、变电zhan、蓄电池室、可燃介质电容器室、配电装配室、机fang,这些场合存在大量的可燃物,而且设备的运行shijian长、设备行使率高,一旦在运行中呈现短路、过载等阻碍极易引生机灾,胁迫到电力体系的安hao,轻易zao成庞大的经济丧失,给社会的出产糊口造成重要yingxiang。

传统的火灾tan测器是基于传感器jin行火灾现场采集的数ju参数兑现检测的[2],常yong传感器首要有感烟型、感温型、感guang型、气体火灾tan测器,参数目标离别为火灾情况下氛围中的颗粒物nong度、温度gai变、光的强弱、氛围中特定气体浓度的改变,传统探测体式格局在火灾探测中有bi然的范围性:火灾区域可能受天然风的影xiang,使得基于探测气体浓度的传感器失效,受探测器与火灾区域距离的影响,在距离远的环境下,无法准时感知温度,这些都影响了传统探测要领在电力体系中的现实应用效率。智能图像处置技艺给电力体系火灾检测供给了新路子,基于图像处置的火灾检测体系能够摆设在现有的电力监控体系shang,议决监控摄像头准时探测火情,兑现quan方位的火灾主dong检测,逐步成为电力体系火灾检测的一个切磋热门,视频火灾的检测能够分为针对火焰和烟雾的两类要领[3],在火灾产生的初期,烟雾是最早的火灾旌旗灯号,以是烟雾检测是电力体系火灾检测的有用路子,本文基于图像处置中的分xing理论和图像纹理特性,联合zhi撑向量机模子训练的要领,ti议了一种可应用于电力设备运行情况火灾烟雾检测的算法,充分行使分形理论在处置feixian性旌旗灯号的上风,提取烟雾图像的分形特性和纹理特性,将特性shu入支撑向量机模子进行训练,进行电力设备运行情况中火灾烟雾图像的辨认。

2 部分分形特性和纹理

2.1 图像的分形特性

在进行图像灰度剖析时,能够凭据灰度共生矩阵导出14种特性,多见的特性有能量、熵、对照度、有关性、匀称性、方差、xiang异性等[6]。在图像的特性提取时,并不是特性越多越好,对付烟雾检测算法,必要思虑谋略速率和纷乱度,本文在尝试的根本上选择能量、熵、对照度三个特性和分形特性作为烟雾辨认的特性。

3 支撑向量机

在提取火灾图像的分形特性和纹理特性之后,若是想要对区域中的烟雾图像进行辨认并作出是否有烟雾的判别,必要凭据烟雾的图像特性对图像进行分类,而且要兑现机械主动辨认就必要事先供给蕴含火灾烟雾的样本图像和不蕴含烟雾的负例样本图像来训练,然后使用训练过的体系对不shu于样本的图像进行辨认,兑现火灾烟雾检测。

支撑向量机是Vapnik等人在1995年提议的一种基于统计进修的机械进修算法[7]。支撑向量机可以较好解决非线性和小样本量的问题,今朝已经成为智能处置范畴的有用要领。设有两类ge异的图像样本,H表现将两类样本准确有用分隔的chao平面,H1、H2离别表现两类样本中与另一类样本最接近的样本地点平面,两条平面相互平行,两者jian的距离便是分类隔断,若是存在一个超平面使得两类各异的样本被有用分隔并且不存在分类错误,而且ci分类面到H1与H2的距离相称,则该分类面为最好分类面。

对付非线性问题,议决非线性变换转为高维度的线性问题,在变换空间求取最好分类面,也便是议决核函数对样本进行非线性变换,常用的核函数有多项式核函数、径向基核函数等。

4 基于图像特性提取的电力体系火灾检测算法

在上述理论和切磋的根本上,本文提议了一种基于图像特性提取的电力体系火灾检测算法,起首采用电力设备情况中的烟雾图像和非烟雾图像作为样本,然后基于分数布朗运动模子,提取图像的分形特性,有用行使了分形理论在图像自相似和非线性处置中的上风,接下来提取基于灰度共生矩阵的图像纹理特性,包罗能量、熵、对照度,将分形特性以及这三个纹理特性作为样本图像的特性向量, 输入到支撑向量机模子中进行训练,获得训练好的体系,最终,针对电力体系视频监控体系实行实时的火灾烟雾检测。

5 结语

本文切磋了图像型火灾检测在电力设备情况监控体系中的应用,剖析了传统火灾检测存在的不及,将分形理论、灰度共生矩阵等纹理特性和支撑向量机引入到电力体系火灾检测中,阐明了其原理,并给出了一种火灾检测要领。

参考文献

[1]汪书苹,李伟,武海澄,等.电力火灾安好防护技艺系统切磋[J].华东电力,2013, 41(3):528-531.

[2]张剑驰,谢光斌.电力体系测温中光纤光栅的应用切磋[J].湘潭大学自科学报,2013, 35(3):106-110.

[3]李福鹏,梁国坚,杜鑫峰,等.基于图像处置技艺的险情辨认智能巡检机械人的切磋[J].主动化与仪器仪表,2017,(6):10-12.

[4]姚勋祥,张云峰,宁阳,等.多标准有理分形的图像插值算法[J].中国图象图形学报,2016,21(4):482-489.

[5]郑红,李钊,李俊.灰度共生矩阵的急剧兑现和优化要领切磋[J].仪器仪表学报,2012,33(11):2510-2514.

[6]袁洁,袁伟,贾阳,等.一种基于纹理特性的自动红外烟雾辨认要领[J].安好与情况学报,2016,16(2):86-89.

[7]薛浩然,张珂珩,李斌,等.基于布谷鸟算法和支撑向量机的变压器阻碍诊断[J].电力体系护卫与把握,2015,(8):8-13.endprint

中国科技纵横 2017年23期

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