任佳穎， 李小雨， 房體育， 董子昊， 李金屏

(濟(jì)南大學(xué) a. 信息科學(xué)與工程學(xué)院, b. 山東省網(wǎng)絡(luò)環(huán)境智能計(jì)算技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,c. 信息處理與認(rèn)知計(jì)算山東省“十三五”高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 山東 濟(jì)南 250022)

架空輸電線路舞動(dòng)是輸電線路在風(fēng)激勵(lì)下產(chǎn)生的一種低頻、 大振幅的自激振動(dòng)[1]， 是電力系統(tǒng)常見(jiàn)的故障原因之一。 輸電線舞動(dòng)易引起線路相間閃絡(luò)、 跳閘、 斷股以及損壞絕緣子、 倒塔等電力事故[2]。我國(guó)是世界上輸電線舞動(dòng)的多發(fā)地區(qū)之一，每年都會(huì)出現(xiàn)多起輸電線舞動(dòng)事故，嚴(yán)重危害電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，因此，輸電線舞動(dòng)檢測(cè)和預(yù)防成為電力行業(yè)的研究熱點(diǎn)之一。

輸電線舞動(dòng)檢測(cè)是利用能夠采集輸電線運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)的設(shè)備，實(shí)時(shí)獲取輸電線的位置信息，從而得到其幅值、頻率等相關(guān)參數(shù)，進(jìn)而判斷輸電線是否舞動(dòng)[3]。常見(jiàn)的輸電線舞動(dòng)檢測(cè)技術(shù)包括：1)傳感器技術(shù)，通過(guò)在輸電線路上安裝多個(gè)傳感器，獲取導(dǎo)線上各個(gè)點(diǎn)的相關(guān)參數(shù)，然后分析舞動(dòng)參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)輸電線舞動(dòng)檢測(cè)[4-7]； 2)差分全球定位系統(tǒng)(differential global position system, DGPS)，通過(guò)DGPS獲取輸電線的經(jīng)度、 緯度和空間三維坐標(biāo)信息進(jìn)行建模， 獲得對(duì)應(yīng)的空間曲線[8-9]； 3)視頻在線檢測(cè)技術(shù)， 利用監(jiān)控?cái)z像頭采集輸電線路的視頻圖像， 應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)處理視頻數(shù)據(jù)得出線路舞動(dòng)的相關(guān)參數(shù)， 實(shí)現(xiàn)輸電線舞動(dòng)檢測(cè)[10-11]。

上述3種方式中，視頻在線檢測(cè)技術(shù)具有對(duì)線路運(yùn)行無(wú)影響、安裝簡(jiǎn)便、成本低等優(yōu)勢(shì)，受到專家學(xué)者的廣泛關(guān)注?；谝曨l在線檢測(cè)技術(shù)的方法一般分為2類，即整體分析和局部分析的方法。整體分析是指通過(guò)獲取視頻圖像中輸電線路整體的位移信息，進(jìn)而分析輸電線舞動(dòng)情況。黃新波等[12]提出基于光流法的輸電線舞動(dòng)檢測(cè)算法，通過(guò)計(jì)算采集的圖像中輸電線上各點(diǎn)的光流信息獲取圖像的光流場(chǎng)，據(jù)此推斷舞動(dòng)的相關(guān)參數(shù)信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)輸電線舞動(dòng)檢測(cè)，但這種方法是對(duì)輸電線整體進(jìn)行分析，需要處理大量的參數(shù)信息，計(jì)算量相對(duì)較大且時(shí)間復(fù)雜度高。

局部分析是指在輸電線上選擇一個(gè)合適的目標(biāo)點(diǎn)，通過(guò)分析該目標(biāo)的位置信息，計(jì)算幅值、頻率等參數(shù)，進(jìn)而判斷是否發(fā)生輸電線舞動(dòng)。在這類方法中選擇合適的目標(biāo)點(diǎn)至關(guān)重要。一般而言，在高壓或特高壓架空輸電線路上通過(guò)安裝間隔棒來(lái)固定各分裂導(dǎo)線間距，防止線路接觸放電，可以間隔棒為目標(biāo)進(jìn)行輸電線舞動(dòng)檢測(cè)。李振家等[13]通過(guò)輪廓提取和輪廓跟蹤的方式獲取線路上間隔棒的位置信息，進(jìn)而計(jì)算線路舞動(dòng)的幅值、頻率以實(shí)現(xiàn)輸電線舞動(dòng)檢測(cè)。尹暉等[14]提出邊緣檢測(cè)和自動(dòng)搜索算法定位間隔棒輪廓的方法，獲取各視頻幀中間隔棒的位置信息，從而實(shí)現(xiàn)輸電線舞動(dòng)檢測(cè)。

上述方法需合理設(shè)計(jì)拍攝角度以獲得成像清晰、背景簡(jiǎn)單、參照物明顯的視頻，在應(yīng)用于質(zhì)量差的視頻圖像時(shí)，間隔棒的檢測(cè)結(jié)果存在大量的漏報(bào)和誤報(bào)，嚴(yán)重影響輸電線舞動(dòng)檢測(cè)效果。孫鳳杰等[15]將輸電線看作近似的直線，利用直線具有方向性的特點(diǎn)，根據(jù)方向場(chǎng)確定輸電線的大致區(qū)域，利用圖像匹配的方法獲取間隔棒的位置信息。輸電線通常存在一定的弧度，將其看成近似的直線來(lái)定位輸電線的方法在實(shí)際應(yīng)用中具有局限性，難以準(zhǔn)確定位輸電線。此外，利用圖像匹配的方法檢測(cè)間隔棒時(shí)，檢測(cè)結(jié)果往往依賴于圖像質(zhì)量好壞以及模板圖像的選擇，因此算法的魯棒性較差。

本文中基于安裝在高壓輸電線桿塔上的攝像頭采集的視頻圖像進(jìn)行輸電線舞動(dòng)檢測(cè)研究，利用穿線法并結(jié)合旋轉(zhuǎn)投影實(shí)現(xiàn)了有弧度的輸電線定位。同時(shí)，針對(duì)現(xiàn)有方法在利用圖像匹配檢測(cè)間隔棒時(shí)依賴于圖像質(zhì)量好壞以及模板圖像的問(wèn)題，提出一種基于Laws紋理能量的間隔棒檢測(cè)方法。在準(zhǔn)確檢測(cè)出間隔棒后，跟蹤間隔棒獲取其運(yùn)動(dòng)軌跡，通過(guò)分析運(yùn)動(dòng)軌跡計(jì)算幅值、頻率等相關(guān)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)輸電線舞動(dòng)檢測(cè)。

1 監(jiān)控視頻采集及特點(diǎn)分析

1.1 視頻采集

為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)并排除輸電線路及其周邊環(huán)境的安全隱患，提高巡檢效率 ，課題組與山東省某電力公司合作開(kāi)發(fā)了輸電線路在線監(jiān)拍裝置，如圖1所示。通過(guò)在高壓輸電桿塔上安裝自供電攝像頭，以定期拍攝的方式采集視頻或圖像序列傳回后端服務(wù)器，然后在服務(wù)器端查看采集的圖像，判斷是否出現(xiàn)安全隱患。

圖1 輸電線路在線監(jiān)拍裝置

1.2 視頻特點(diǎn)分析

圖2為利用安裝在桿塔上的在線監(jiān)拍裝置獲取的視頻圖像。這類圖像具有以下特征：

1)拍攝角度為仰角，輸電線路多以紋理簡(jiǎn)單的天空區(qū)域?yàn)楸尘埃?/p>

2)輸電線路通常并非直線，在靠近桿塔區(qū)域附近的輸電線存在明顯的弧度；

圖2 在線監(jiān)拍裝置獲取的高壓輸電線路視頻圖像

3)間隔棒作為輸電線路上的顯著目標(biāo)點(diǎn)，其位置固定且易于觀測(cè)；

4)遠(yuǎn)距離拍攝導(dǎo)致視頻圖像中的間隔棒呈現(xiàn)出的像素?cái)?shù)較少，形狀和輪廓不清晰，難以提取有效特征；

5)間隔棒的類型不同， 常用的是二、 四、 六、 八分裂間隔棒。

2 算法設(shè)計(jì)

基于間隔棒跟蹤的輸電線舞動(dòng)檢測(cè)算法的流程見(jiàn)圖3， 算法主要步驟如下：

圖3 輸電線舞動(dòng)檢測(cè)算法流程圖

1)劃分天空區(qū)域，根據(jù)紋理、灰度分布等特征劃分天空區(qū)域；

2)定位輸電線，即利用穿線法得到輸電線上的初始點(diǎn)后，根據(jù)不同方向上旋轉(zhuǎn)投影曲線的特點(diǎn)判斷線路方向并確定線路上的下一點(diǎn)位置，從而實(shí)現(xiàn)輸電線定位；

3)檢測(cè)間隔棒，提出基于投影Laws紋理能量的間隔棒檢測(cè)方法；

4)利用核相關(guān)濾波(kernel correlation filter, KCF)[16]算法跟蹤獲取間隔棒的運(yùn)動(dòng)軌跡，據(jù)此計(jì)算幅值、頻率等相關(guān)參數(shù)，進(jìn)而判斷輸電線是否發(fā)生舞動(dòng)。

2.1 劃分天空區(qū)域

輸電線路位于在線監(jiān)測(cè)圖像中的天空區(qū)域。為了減少?gòu)?fù)雜的地面區(qū)域?qū)旊娋€路間隔棒檢測(cè)的影響，根據(jù)地面區(qū)域與天空區(qū)域的灰度分布差異分割出監(jiān)控圖像中的天空區(qū)域。

圖4為輸電線場(chǎng)景的原圖和灰度圖。經(jīng)過(guò)大量的觀察和統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，天空區(qū)域和地面區(qū)域的紋理和灰度分布存在較大的差異。具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： 1)天空區(qū)域的平均亮度遠(yuǎn)高于地面區(qū)域的，灰度值較大； 2)天空區(qū)域和地面區(qū)域的交界處存在明顯的梯度變化； 3)天空區(qū)域的紋理相對(duì)簡(jiǎn)單，相比于地面區(qū)域，天空區(qū)域的灰度變化較小，地面區(qū)域的灰度變化較為頻繁。

針對(duì)上述特點(diǎn)，本文中提出相應(yīng)的天空區(qū)域分割算法，具體過(guò)程如下：

(a)輸電線場(chǎng)景的原圖

(b)輸電線場(chǎng)景的灰度圖圖4 輸電線圖像灰度變化曲面圖

1)采用模板大小為7像素×7像素的中值濾波去除圖像中天空區(qū)域的輸電線；

2)利用Canny算子計(jì)算圖像的邊緣梯度信息，Canny算子通過(guò)雙閾值檢測(cè)和連接邊緣，對(duì)抗噪聲的能力更強(qiáng)；

3)根據(jù)圖像中連通區(qū)域的均值、 方差等灰度信息和紋理相似度等信息對(duì)連通區(qū)域進(jìn)行篩選、 合并；

4)利用孔洞填充算法對(duì)連通區(qū)域進(jìn)行填充得到天空區(qū)域掩模，根據(jù)天空區(qū)域掩模對(duì)天空區(qū)域進(jìn)行分割。

天空區(qū)域分割結(jié)果如圖5所示。

(a)天空區(qū)域模膜1(b)分割結(jié)果1(c)天空區(qū)域模膜2(d)分割結(jié)果2圖5 天空區(qū)域分割結(jié)果

2.2 輸電線定位

2.2.1 圖像二值化

由于遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取的監(jiān)控圖像中輸電線路往往存在邊緣模糊、對(duì)比度低的情況，并且天空區(qū)域存在云等物體干擾，導(dǎo)致全局閾值分割方法無(wú)法檢測(cè)到遠(yuǎn)處的輸電線，因此本文中采用局部閾值分割方法對(duì)天空區(qū)域圖像進(jìn)行二值化處理。與全局閾值分割方法相比，局部閾值分割方法能最大限度地保留輸電線，但同時(shí)也加強(qiáng)了天空中的云彩等物體對(duì)二值化結(jié)果的干擾，局部閾值分割結(jié)果如圖6所示。

由于輸電線呈現(xiàn)細(xì)長(zhǎng)的線形， 因此其形狀與天

圖6 天空區(qū)域局部閾值分割結(jié)果

空中的云等物體具有顯著差異。 根據(jù)二值圖像中連通區(qū)域的面積和長(zhǎng)寬比等特征對(duì)連通域進(jìn)行篩選， 為了盡可能地保留輸電線以便下一步確定輸電線的初始位置， 去除長(zhǎng)寬比和面積小于設(shè)定的閾值且位于圖像上方的連通域， 去噪后的二值化結(jié)果如圖7所示。

圖7 天空區(qū)域去噪后的二值化結(jié)果

2.2.2 穿線法初始化旋轉(zhuǎn)投影窗口

在對(duì)輸電線路進(jìn)行旋轉(zhuǎn)投影定位并確定其延伸方向之前，需要先確定輸電線上的一個(gè)初始的旋轉(zhuǎn)投影窗口，包括投影窗口的旋轉(zhuǎn)中心點(diǎn)以及尺寸。

圖8所示為穿線法初始化輸電線的旋轉(zhuǎn)投影窗口。從圖8(a)可以看出，遠(yuǎn)程監(jiān)控圖像中的輸電線一般從遠(yuǎn)處桿塔處延伸到圖像的頂部或兩側(cè)，因此，利用穿線法遍歷二值圖像中靠近頂部和兩側(cè)的一行或列像素(圖中紅線所在位置像素) ，并記錄其中非零像素的坐標(biāo)，此時(shí)非零像素的位置即輸電線的初始位置。

根據(jù)位于同一輸電線上的像素之間的距離較小、位于不同輸電線上的像素之間的距離較大的原則，對(duì)遍歷得到的非零像素進(jìn)行分類。以各類別的中心作為初始的旋轉(zhuǎn)投影中心點(diǎn)，根據(jù)類內(nèi)的最大距離(即輸電線的寬度)確定旋轉(zhuǎn)投影窗口的尺寸。其中，投影窗口應(yīng)略大于輸電線路的寬度。初始的旋轉(zhuǎn)投影窗口如圖8(b)所示。

(a)穿線法(b)初始的旋轉(zhuǎn)投影窗口圖8 穿線法初始化輸電線的旋轉(zhuǎn)投影窗口

2.2.3 基于旋轉(zhuǎn)投影的輸電線定位方法

在確定了初始的投影窗口之后，將該窗口繞旋轉(zhuǎn)中心點(diǎn)在0°～180°的范圍內(nèi)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，然后分別向旋轉(zhuǎn)窗口的加粗紅色邊框方向投影，得到不同旋轉(zhuǎn)角度時(shí)的投影直方圖，如圖9所示。

從圖中可以看出， 旋轉(zhuǎn)不同角度的投影結(jié)果具有不同的特點(diǎn)： 當(dāng)投影方向與輸電線的延伸方向一致時(shí)， 投影直方圖出現(xiàn)較大的波動(dòng)， 呈現(xiàn)出明顯的波峰和波谷； 垂直于輸電線延伸方向投影的投影直方圖近似于一條直線， 波動(dòng)最小； 以其他角度進(jìn)行投影的投影直方圖波動(dòng)比較平緩， 沒(méi)有明顯的波峰和波谷。

(a)投影框1(b)投影框2(c)投影框3(d)投影框4(e)投影圖1(f)投影圖2(g)投影圖3(h)投影圖4圖9 投影窗口為不同角度時(shí)的灰度投影直方圖

方差表示隨機(jī)變量與期望值的偏離程度，本文中用方差的大小來(lái)描述曲線的波動(dòng)情況。圖10為輸電線上投影窗口在不同角度時(shí)的旋轉(zhuǎn)投影直方圖的方差。由圖可知，當(dāng)投影角度與輸電線的延伸方向相同時(shí)灰度投影直方圖的方差最大，當(dāng)投影角度與輸電線的延伸方向垂直時(shí)投影直方圖的方差最小。

根據(jù)在輸電線路上以不同角度開(kāi)窗口旋轉(zhuǎn)投影的特點(diǎn)， 本文中提出基于旋轉(zhuǎn)投影的輸電線定位算法來(lái)確定輸電線路的延伸方向。具體步驟如下：

圖10 投影窗口為不同角度時(shí)的旋轉(zhuǎn)投影直方圖的方差

1)根據(jù)2.2.2節(jié)初始化旋轉(zhuǎn)投影中心c0(x0,y0)和投影窗口的大小w；

2)在該位置進(jìn)行旋轉(zhuǎn)投影，當(dāng)投影直方圖的方差最大時(shí)，此時(shí)的旋轉(zhuǎn)角度投影θ即為輸電線的延伸方向；

3)以當(dāng)前旋轉(zhuǎn)投影中心點(diǎn)在輸電線延伸方向上的鄰域像素作為新的旋轉(zhuǎn)中心點(diǎn)，再次執(zhí)行步驟2)，直到檢測(cè)到輸電線路上的間隔棒時(shí)停止，間隔棒的檢測(cè)方法將在第2.3節(jié)中進(jìn)行介紹。

2.3 基于Laws紋理能量的間隔棒檢測(cè)算法

遠(yuǎn)距離拍攝的視頻中位于輸電線上的間隔棒呈現(xiàn)的分辨率較小， 缺少清晰的輪廓和形狀， 難以提取有效的特征， 因此通過(guò)旋轉(zhuǎn)投影遍歷輸電線進(jìn)行選擇性搜索的方式檢測(cè)間隔棒。 經(jīng)過(guò)大量的觀察和統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)， 對(duì)輸電線投影和對(duì)輸電線上間隔棒所在區(qū)域的投影結(jié)果存在明顯的不同， 如圖11所示。 從圖中可以看出： 當(dāng)垂直于輸電線路的延伸方向進(jìn)行灰度投影時(shí)， 在輸電線區(qū)域投影得到的投影直方圖近似于一條直線， 波動(dòng)較小； 而在間隔棒所在輸電線區(qū)域投影得到的投影直方圖存在明顯的波動(dòng)。

Laws能量法[17]是一種紋理濾波分析方法，通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖像中的單個(gè)像素及其鄰域像素的灰度分布來(lái)反映圖像的紋理變化。本文中將Laws紋理能量作為反映上述投影直方圖的變化的特征對(duì)輸電線上不同區(qū)域的投影直方圖進(jìn)行描述，根據(jù)不同投影直方圖的Laws紋理能量值的差異實(shí)現(xiàn)間隔棒的檢測(cè)。Laws紋理能量的計(jì)算公式為

(1)

(2)

計(jì)算投影曲線及其Laws紋理能量計(jì)算結(jié)果見(jiàn)圖12。在實(shí)際計(jì)算中，用分辨率為n像素×n像素的滑動(dòng)窗口遍歷投影曲線，步長(zhǎng)為n/2(圖12(a))。將各個(gè)小窗口內(nèi)的Laws紋理能量值累加后求平均，

(a)遍歷投影曲線

(b)不同區(qū)域投影的Laws能量圖12 計(jì)算投影曲線及其Laws紋理能量值

以投影直方圖的平均Laws紋理能量值作為檢測(cè)間隔棒的依據(jù)。通過(guò)對(duì)平均Laws紋理能量值的分析發(fā)現(xiàn)，在輸電線區(qū)域的投影直方圖的Laws紋理能量值較小，在間隔棒區(qū)域的投影直方圖的Laws紋理能量值較大，尤其當(dāng)間隔棒在投影窗口中心位置時(shí)的投影直方圖的Laws紋理能量值最大。

綜上所述, 間隔棒檢測(cè)過(guò)程如下：首先開(kāi)窗口，沿垂直于輸電線的延伸方向投影，并計(jì)算投影直方圖的Laws紋理能量值，然后通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)Laws紋理能量值大于這個(gè)閾值時(shí), 將Laws紋理能量最大的區(qū)域認(rèn)為是間隔棒的所在區(qū)域。

2.4 基于間隔棒跟蹤的輸電線舞動(dòng)檢測(cè)

在檢測(cè)出輸電線路上的間隔棒后，利用KCF算法跟蹤間隔棒，得到該間隔棒在不同視頻幀的位置坐標(biāo)。將間隔棒在不同視頻幀的坐標(biāo)按時(shí)間順序連接起來(lái)，即得到間隔棒的運(yùn)動(dòng)軌跡，如圖13所示。

圖13 輸電線間隔棒運(yùn)動(dòng)軌跡圖

其中，x、y軸分別表示間隔棒在視頻幀中的橫、 縱坐標(biāo)，z軸為時(shí)間軸，表示不同的視頻幀。

輸電線舞動(dòng)會(huì)使輸電線產(chǎn)生巨大的拉力，且與舞動(dòng)的幅值和頻率有關(guān)，因此，舞動(dòng)的幅值和頻率是衡量輸電線舞動(dòng)的重要指標(biāo)。

分析間隔棒的運(yùn)動(dòng)軌跡可以得到輸電線舞動(dòng)的上述特征參數(shù)。舞動(dòng)的幅值即為同一間隔棒在不同視頻幀中的偏移距離d，計(jì)算公式為

(3)

式中(xi,yi)、 (xj,yj)分別為第i、j幅圖像中間隔棒的坐標(biāo)位置。本文中將間隔棒偏移的最大距離定義為一段時(shí)間內(nèi)輸電線舞動(dòng)的最大幅值。

在計(jì)算輸電線舞動(dòng)的頻率時(shí)，首先需要明確監(jiān)拍裝置采集的視頻的幀率，即每秒拍攝的圖像數(shù)量，然后記錄最高位置與最低位置(即半個(gè)周期)的圖像數(shù)量。舞動(dòng)頻率的計(jì)算方式為

(4)

式中：f為舞動(dòng)頻率；T為舞動(dòng)的周期；ω為視頻的幀率；N為半個(gè)周期內(nèi)的視頻幀數(shù)。

以視頻中最右邊的第1個(gè)間隔棒為例，相鄰視頻幀中間隔棒的舞動(dòng)幅值檢測(cè)結(jié)果如圖14所示。通過(guò)分析幅值和頻率等參數(shù)，設(shè)置合適的閾值，判斷是否發(fā)生輸電線舞動(dòng)。一般將頻率在0.1～3 Hz之間，幅值大于5的視頻判斷為存在輸電線舞動(dòng)。

(a)第30幀圖像(b)第40幀圖像(c)第50幀圖像圖14 輸電線間隔棒的舞動(dòng)幅值

3 結(jié)果及分析

本文中所用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均來(lái)源于山東某電力公司提供的輸電線路遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取的視頻圖像，共69個(gè)視頻，其中26個(gè)視頻為輸電線舞動(dòng)視頻，每個(gè)視頻的時(shí)長(zhǎng)約為15 s。

3.1 間隔棒檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文中提出的基于投影Laws紋理能量值的間隔棒檢測(cè)算法的有效性和魯棒性。從每個(gè)視頻中隨機(jī)挑選10幀共690個(gè)圖像進(jìn)行測(cè)試。其中，實(shí)驗(yàn)所用視頻中的間隔棒主要分為3類，即二、 四、 八分裂間隔棒，如圖15所示。

(a)二分裂間隔棒(b)四分裂間隔棒(c)八分裂間隔棒圖15 輸電線路遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取的視頻中的間隔棒

本文中將間隔棒檢測(cè)看作關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題。采用關(guān)鍵點(diǎn)相似度(object keypoint similarity, OKS)對(duì)間隔棒的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)分，定義為

(5)

(6)

式中：OOKS為關(guān)鍵點(diǎn)相似度；δ(vl)為第l個(gè)間隔棒是否可見(jiàn)的標(biāo)志， 當(dāng)vl≤0表示該間隔棒在圖中沒(méi)有標(biāo)注，vl>0表示該間隔棒在圖中進(jìn)行了標(biāo)注；dl為在圖像中檢測(cè)到的第l個(gè)間隔棒與實(shí)際標(biāo)簽之間的歐氏距離；s為間隔棒的尺度；k為常數(shù)。

由于遠(yuǎn)程監(jiān)控圖像中間隔棒都比較小，本文中假設(shè)每個(gè)間隔棒的大小都是相近的，令2s2k2=1，因此，將關(guān)鍵點(diǎn)相似度定義為

(7)

在不同場(chǎng)景監(jiān)控圖像中進(jìn)行測(cè)試，通過(guò)設(shè)置不同的閾值得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 輸電線間隔棒檢測(cè)結(jié)果 %

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文中提出的間隔棒檢測(cè)方法能夠有效地檢測(cè)圖像中的大部分間隔棒，對(duì)于四、 八分裂間隔棒的檢測(cè)效果較好。二分裂間隔棒的特征較少且呈現(xiàn)出的像素?cái)?shù)量非常少，加之二分裂導(dǎo)線的邊緣梯度與天空更為接近，導(dǎo)致在沿輸電線路搜索時(shí)受到噪聲的干擾相對(duì)較大，因此，這類間隔棒的檢測(cè)結(jié)果相對(duì)較差。

間隔棒檢測(cè)的可視化實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖16所示。

從算法的實(shí)用性角度考慮，只需要在圖像中檢測(cè)到1～2個(gè)間隔棒并進(jìn)行跟蹤即可判斷視頻中輸電線的舞動(dòng)情況，因此，本文中提出的間隔棒檢測(cè)方法可以滿足實(shí)用化的需求。

3.2 輸電線舞動(dòng)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文中提出的基于間隔棒跟蹤的輸電線舞動(dòng)檢測(cè)方法的有效性和實(shí)用性，將69個(gè)不同場(chǎng)景的視頻拆分成若干個(gè)視頻片段測(cè)試輸電線舞動(dòng)檢測(cè)算法的性能，其中每個(gè)視頻片段時(shí)間約為5 s，如表2所示。

(a)效果1(b)效果2(c)效果3(d)效果4圖16 輸電線間隔棒檢測(cè)結(jié)果

表2 輸電線視頻分類

輸電線舞動(dòng)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)以每個(gè)視頻片段內(nèi)是否發(fā)生輸電線舞動(dòng)為標(biāo)準(zhǔn)，用檢測(cè)準(zhǔn)確率P、 誤報(bào)率R、 漏報(bào)率L對(duì)結(jié)果進(jìn)行衡量檢測(cè)，其中準(zhǔn)確率P表示正確檢測(cè)出視頻片段中輸電線舞動(dòng)情況的概率，誤報(bào)率R表示將未發(fā)生舞動(dòng)的視頻檢測(cè)為舞動(dòng)的概率，漏報(bào)率L表示沒(méi)有檢測(cè)出來(lái)的舞動(dòng)視頻的概率。假設(shè)某視頻片段存在輸電線舞動(dòng)，準(zhǔn)確檢測(cè)到輸電線舞動(dòng)稱為NTP，未檢測(cè)到輸電線舞動(dòng)稱為NFN；假設(shè)某視頻片段不存在輸電線舞動(dòng)，檢測(cè)到輸電線舞動(dòng)稱為NFP，未檢測(cè)到輸電線舞動(dòng)稱為NTN。計(jì)算公式為

(8)

根據(jù)計(jì)算，本文中提出的輸電線舞動(dòng)檢測(cè)方法在現(xiàn)有視頻中的檢測(cè)結(jié)果如表3所示。由檢測(cè)結(jié)果可以看出，二分裂導(dǎo)線的舞動(dòng)檢測(cè)準(zhǔn)確率相對(duì)較低，通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，二分裂導(dǎo)線上的間隔棒在視頻中幾乎為一條線，所呈現(xiàn)出的分辨率極低，投影提取的特征不明顯，因此影響二分裂間隔棒的檢測(cè)和跟蹤結(jié)果。

表3 輸電線舞動(dòng)檢測(cè)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文中提出的基于間隔棒跟蹤的輸電線舞動(dòng)檢測(cè)方法能夠有效的檢測(cè)視頻中的輸電線舞動(dòng)情況，具有較好的實(shí)用價(jià)值。

4 結(jié)語(yǔ)

以安裝在輸電線桿塔上的監(jiān)拍裝置作為視頻采集設(shè)備，采用基于Laws紋理能量的間隔棒檢測(cè)方法，并結(jié)合KCF算法跟蹤到輸電線位置的移動(dòng)，根據(jù)其運(yùn)動(dòng)軌跡計(jì)算出輸電線舞動(dòng)的幅值和頻率，進(jìn)而判斷輸電線是否發(fā)生舞動(dòng)。通過(guò)輸電線定位算法并以投影Laws紋理能量值作為統(tǒng)計(jì)特征實(shí)現(xiàn)間隔棒檢測(cè)，縮小了輸電線間隔棒的檢測(cè)范圍，提高了檢測(cè)的速度和精度。

本文中提出的檢測(cè)方法主要針對(duì)采用分裂輸電線的高壓或特高壓輸電線路，以線路上的間隔棒為目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行線路舞動(dòng)分析，不適用于無(wú)間隔棒的輸電線舞動(dòng)檢測(cè)。