[发明专利]一种基于多目视觉的电力设备异常监测系统及方法

权利要求书

1.一种基于多目视觉的电力设备异常监测系统，其特征在于，包括数据采集装置、工控机和异常监测中心；

所述数据采集装置包括采集电力设备所处区域红外图像的红外摄像机和采集电力设备所处区域可见光图像的左目可见光摄像机和右目可见光摄像机；

所述工控机对红外图像、可见光图像进行分析处理，检测出电力设备异常发热区域并对异常发热区域进行定位，将异常发热信息发送到异常监测中心；异常监测中心接收到异常发热信息后输出预警信息。

2.根据权利要求1所述的基于多目视觉的电力设备异常监测系统，其特征在于，所述工控机包括如下模块：

摄像机标定模块：用于红外摄像机标定和可见光摄像机标定；

红外图像分割模块：根据红外图像分割出电力设备发热区域作为异常发热候选区域；

全景拼接模块：根据多幅可见光图像获取全景拼接图像，通过对全景拼接图像进行信息标注完成电子地图绘制；

电力设备类型识别模块：将异常发热候选区域映射到全景拼接图像中，根据电子地图的信息标注进行电力设备类型识别；

异常发热区域检测模块：计算红外图像中电力设备的相对温差，根据电力设备类型确定相应电力设备温差阈值，通过比较相对温差与温差阈值确定异常发热区域；

异常发热区域定位模块：将红外图像映射到可见光图像中实现异常发热区域定位；

三维空间定位模块：用于对电力设备及异常发热区域进行三维空间定位。

3.根据权利要求2所述的基于多目视觉的电力设备异常监测系统，其特征在于，所述红外图像分割模块包括：

颜色空间转换模块：将红外图像由RGB颜色空间转换到Lab颜色空间；

显著性检测模块：对转换到Lab颜色空间的红外图像进行显著性检测，采用基于视觉显著性的模糊聚类分割方法获得分割图像；

形态学处理模块：利用具有不同尺寸的结构元素的形态学开运算对分割图像进行处理，再加权平均得到最终的异常发热候选区域。

4.根据权利要求2所述的基于多目视觉的电力设备异常监测系统，其特征在于，所述全景拼接模块包括：

特征点提取模块：对左目可见光图像和右目可见光图像进行特征点提取；

特征点匹配模块：根据提取的左目可见光图像特征点和右目可见光图像特征点进行特征点匹配，去除误差匹配点；

图像融合模块：对特征点匹配完成的图像进行图像融合，获取全景拼接图像。

5.据权利要求1所述的基于多目视觉的电力设备异常监测系统，其特征在于，所述红外摄像机采用捕获光谱带范围为7.5～13μm，捕获帧率为60fps，视频帧尺寸为320×240px，具备实时记录视场范围内温度信息功能的红外摄像机；

所述左目可见光摄像机和右目可见光摄像机采用捕获帧率为50bps，视频帧尺寸为640×480px，具备实时记录视场范围内可见光信息功能的可见光摄像机。

6.一种基于多目视觉的电力设备异常监测方法，其特征在于：包括如下步骤：

采集电力设备所处区域红外图像、左目可见光图像和右目可见光图像；

对红外图像进行图像分割，获取异常发热候选区域；

根据左目可见光图像和右目可见光图像进行全景拼接，获取电力设备区域的全景拼接图像，并对全景拼接图像进行信息标注，绘制电子地图；

根据电子地图对异常发热候选区域内的电力设备进行类型识别，获取电力设备类型；

根据电力设备类型确定电力设备的相对温差阈值，根据红外图像计算电力设备的实际相对温差，若实际相对温差大于或等于相对温差阈值，则判定电力设备出现异常发热，并对异常发热区域定位；

对异常发热区域及检测出异常发热的电力设备进行三维空间定位，将三维空间位置信息及异常发热信息发送至异常监测中心，由异常监测中心输出预警。