申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2021-09-28

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN113870220B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/60;G06T7/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2021.12.31#公开

摘要：本发明公开了一种基于矩形图像检测的导线舞动在线监测方法及装置，是通过在导线弧垂点安装矩形标志物，并在杆塔上架设红外夜视摄像机对标志物进行拍摄，获得视频数据，对视频数据进行处理，得到矩形标志物中心坐标进而获取导线舞动轨迹、导线舞动的最大幅度等信息。本发明能实时监测导线舞动，并提高导线舞动识别率和检测精度。

主权项：1.一种基于矩形图像检测的导线舞动在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在导线弧垂点安装标志物，所述标志物为黑色的矩形图案；步骤2、在杆塔上架设红外夜视摄像机用于对所述标志物进行拍摄，从而获取含有所述标志物的视频图像集合并转化为灰度图集合记为T＝{T1,T2,…,Tt,…TN}，Tt表示第t帧灰度图像；t∈[1,N]，t表示帧数，N表示总的图像帧数；步骤3、识别所述灰度图集合T中的标志物，并计算标志物的中心坐标，得到中心坐标集合D；步骤3.1、初始化t＝1；步骤3.2、获取所述灰度图集合T中前K帧灰度图像的同一位置像素点x,y的灰度值并进行升序排序后，舍弃第k帧到第K帧灰度图像的同一位置像素点x,y的灰度值，并对前k帧灰度图像的同一位置像素点x,y的灰度值求均值，从而生成像素点x,y的灰度均值At-1x,y，进而得到初始背景模型At-1；步骤3.3、选取所述灰度图集合T中的连续两帧灰度图像Tt、Tt+1及初始背景模型At-1，利用背景差分法对灰度图像Tt和初始背景模型At-1进行处理，得到差分图像Gt；利用帧间差分法对两帧灰度图像Tt、Tt+1进行处理，得到差分图像Zt；且所得到的两幅差分图像Gt、Zt的目标像素用“1”表示，背景像素用“0”表示；步骤3.4、根据两幅差分图像Gt、Zt中同一位置的像素点是否为目标像素点，利用式1判断新的差分图像GZt中每个像素点是否为目标像素，从而得到新的差分图像GZt： 式1中，GZtx,y表示新的差分图像GZt中的像素点x,y，Gtx,y表示差分图像Gt中的像素点，Ztx,y表示差分图像Zt中的像素点x,y；若Gtx,y＝1，则表示为目标像素；若Gtx,y＝0，则表示为背景像素；若Ztx,y＝1，则表示为目标像素；若Ztx,y＝0，则表示为背景像素；步骤3.5、根据背景模型At-1和第t帧灰度图像Tt，利用式2得到更新后的背景模型At： 式2中，β为更新参数；Ttx,y表示第t帧灰度图像Tt中的像素点x,y；Atx,y表示更新后的背景模型At中的像素点x,y；步骤3.6、利用式3对第t帧灰度图像Tt和背景模型At进行差分，得差分图像Ft： 式3中，Ftx,y表示差分图像Ft中的像素点x,y；步骤3.7、提取所述标志物的目标图像：步骤3.7.1、将差分图像Ft中所有的像素点的均值作为阈值τ3；步骤3.7.2、利用阈值τ3将差分图像Ft分成背景区域Et和目标区域E′t；其中，所述背景区域Et中像素点的灰度值小于阈值τ3，目标区域Et中像素点的灰度值大于等于阈值τ3，并计算目标区域E′t的灰度均值FE′t；步骤3.7.3、利用最大类间方差法对差分图像Ft进行计算，得到在区间[τ3,FE′]的阈值τ4，并利用式4对差分图像Ft进行分割，得到二值化图像掩膜Ht： 式4中，Htx,y为二值化图像掩膜Ht中的像素点x,y；步骤3.8、修复图像缺损：步骤3.8.1、利用式5将二值化图像掩膜Ht转换为数组矩阵Mt： 式5中，Mt[x][y]为数组矩阵Mt中第x行第y列的元素；步骤3.8.2、对数组矩阵Mt中的元素同时进行横向纵向扫描，寻找数组矩阵Mt中元素为1的所有像素点x,y作为标记点；步骤3.8.3、将所有标记点组成一个标记区域J，并同时对标记区域中行和列两个方向进行排除杂质干扰的操作和补全标记区域的空洞操作，从而得到标记区域J′；步骤3.9、基于标记区域J′的面积和周长的筛选：步骤3.9.1、计算标记区域J′的面积St和周长Lt；步骤3.9.2、判断Smin≤St≤Smax且Lmin＜Lt＜Lmax是否成立，若成立，则保留标记区域J′，并执行步骤3.10；否则，直接执行步骤3.11；其中，Smin、Smax、Lmin、Lmax分别为预先设定的面积、周长的最小值和最大值；步骤3.10、绘制标记区域J′的最小外接矩形，并得到最小外接矩形的中心坐标xt,yt；步骤3.11、判断t≤N是否成立，若成立，则将t+1赋值给t，返回进行步骤3.3；否则，表示得到所有标记区域的最小外接矩形的中心坐标集合D＝{x1,y1，x2,y2，…，xt,yt，…，xp,yp}，p表示最小外接矩形的个数，p≤N，并执行步骤4；步骤4、对所述中心坐标集合D进行平滑处理，从而得到导线舞动轨迹；步骤5、令静止状态下所述标志物的中心坐标为x0,y0，以x0,y0作为监测导线舞动状态的基准，计算所述中心坐标集合D的所有中心坐标与基准坐标x0,y0之间的欧式距离，并选择最大距离作为导线舞动的最大幅度；步骤6、判断所述最大幅度是否超过预设值，若超过，则进行报警。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 基于矩形图像检测的导线舞动在线监测方法及装置

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