[发明专利]一种基于双阈值聚类分析的输电线路山火区域辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于双阈值聚类分析的输电线路山火区域辨识方法，在提取和分析山火红外热成像图像后，首先利用现场气象环境因素确定图像的背景区域阈值和山火区域初始阈值，然后利用聚类分析获取背景区域和山火区域聚类中心，并对图像进行聚类，最后采用Niblack算法并结合输电线路杆塔现场湿度数据对山火区域辨识阈值进行修正；计算过程简单、实用性强，在满足系统对图像处理高效性的同时有效降低了使用单一温度阈值带来的火点漏判与误判，实现对输电线路山火准确监测。作为输电线路山火监测系统的辅助工具，该方法对于提高山火监测精度、减少山火跳闸具有重要意义。

主权项

一种基于双阈值聚类分析的输电线路山火区域辨识方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤(1)获取输电线路监控热红外图像，利用中值滤波法对输电线路监控热红外图像进行失真校正和噪声抑制处理，并计算滤波图像的灰度直方图；步骤(2)基于气象环境温度数据和步骤(1)获得的灰度直方图确定背景区域和山火区域初始阈值，并对输电线路是否发生山火进行初判；步骤(3)分别以步骤(2)获得的背景区域和山火区域初始阈值为聚类初始中心，利用聚类分析得到背景区域和山火区域聚类簇；步骤(4)基于Niblack算法和气象环境湿度数据确定山火区域辨识阈值；步骤(5)结合步骤(2)的初判结果，并依据步骤(4)获得的山火域辨识阈值对实时获得的输电线路监控热红外图像对应的灰度图像进行山火区域辨识；以待监测的输电线路山火区域的温度数据为依据，将输电线路山火区域的温度对应的灰度级作为背景区域阈值；以灰度直方图中最大灰度峰值作为山火区域初始阈值；所述输电线路山火区域的温度对应的灰度级是指将输电线路山火区域的温度根据黑体温度标定后进行拟合得到与输电线路监控热红外图像对应的灰度级；其中，输电线路监控热红外图像的灰度级范围为0‑255；所述步骤(3)中利用聚类分析得到背景区域和山火区域聚类簇的具体过程如下：将背景区域阈值和山火区域初始阈值分别作为背景区域聚类和山火区域聚类初始中心，逐步通过计算各像素点与聚类中心的准则函数E，将剩余的像素点分配至两个聚类簇中，并更新聚类中心位置直到收敛；所述准则函数计算方法为：E=Σ(x,y)∈C1|f(x,y)-T1|+Σ(x,y)∈C2|f(x,y)-T2|]]>其中，f(x,y)代表滤波图像中对应位置(x,y)处像素的灰度值，C1和C2表示选定的两个聚类簇，T1和T2分别为更新后的背景区域和山火区域聚类中心值；所述山火区域辨识阈值T的计算公式如下：T＝α+λβ其中，α和β分别为相关系数为2的像素点灰度值的均值和标准差，λ为根据待监测的输电线山火区域湿度数据设定的常数。