變電站視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
本文關(guān)鍵詞:變電站視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
更多相關(guān)文章: 視頻智能分析 智能監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu) 數(shù)字儀表識(shí)別 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
【摘要】:變電站在電力系統(tǒng)中擔(dān)負(fù)著最核心的任務(wù),其對所在區(qū)域的供配電有著重要影響;谝曨l智能分析的變電站監(jiān)控管理模式正在廣泛開展研究中,通過這種智能的管理模式,管理者可以通過網(wǎng)絡(luò)輕松實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測,能夠更加快速的發(fā)現(xiàn)各種安全隱患,及時(shí)處理問題,省去大量實(shí)地檢修和排查的麻煩,有效的減輕工作人員的工作時(shí)間和工作強(qiáng)度。這種變電站智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)對電力系統(tǒng)可視化統(tǒng)一智能管理的建設(shè)有著非常重要的意義。針對上述需求,本文設(shè)計(jì)了一種基于視頻智能分析的變電站監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)將視頻智能分析技術(shù)融入電網(wǎng)統(tǒng)一視頻監(jiān)控平臺(tái),通過視頻智能分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能排查,自動(dòng)報(bào)警功能,并且能夠全天24小時(shí)不間斷工作,同時(shí)可以對監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行篩選和區(qū)分,緩解存儲(chǔ)壓力和管理者的工作量,提高監(jiān)控系統(tǒng)的整體效率和可靠性。變電站視頻智能分析主要圍繞設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、入侵和異常行為檢測、違規(guī)行為檢測、視頻質(zhì)量檢測等方面進(jìn)行,從設(shè)備狀態(tài)到周圍環(huán)境進(jìn)行了全方位的分析。并設(shè)計(jì)出了該系統(tǒng)的軟硬件架構(gòu),以及架構(gòu)按功能模塊劃分后各功能模塊所包含的軟硬件組成單元和各模塊可以實(shí)現(xiàn)的功能。同時(shí)針對變電站安全防范最重要的環(huán)節(jié)即設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和入侵監(jiān)測,該論文重點(diǎn)研究了變電站數(shù)字儀表的識(shí)別和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。針對數(shù)字儀表識(shí)別,本文提出了一種多特征多分類器融合的識(shí)別算法,該方法將幾組具有較高區(qū)分度且計(jì)算簡單的典型特征融合,并通過最小距離分類器和最近鄰分類器進(jìn)行兩次分類識(shí)別。由于通過多個(gè)特征結(jié)合形成有辨識(shí)度的特征因子,和分類器粗分類細(xì)分類的兩層篩選,使系統(tǒng)魯棒性強(qiáng),能夠在保證系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確性的同時(shí),提高識(shí)別速率。試驗(yàn)表明:該方法的識(shí)別率高達(dá)99.03%,系統(tǒng)識(shí)別用時(shí)低于300ms,達(dá)到了儀表顯示值識(shí)別的速度和準(zhǔn)確率要求。針對變電站可疑人物車輛入侵檢測,本文研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的算法準(zhǔn)確度決定了報(bào)警的正確與否,因此本文研究了Mean Shift算法及Cam Shift算法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的原理和過程,并利用VC++及OpenCV實(shí)現(xiàn)了基于該算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤程序,實(shí)驗(yàn)證明該算法跟蹤的準(zhǔn)確率滿足實(shí)際需求。
【關(guān)鍵詞】:視頻智能分析 智能監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu) 數(shù)字儀表識(shí)別 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
【學(xué)位授予單位】:鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TM63;TP277
【目錄】:
- 摘要4-6
- Abstract6-10
- 1. 緒論10-14
- 1.1 課題來源10-11
- 1.2 研究現(xiàn)狀11-12
- 1.3 論文安排12-14
- 2. 系統(tǒng)設(shè)計(jì)指標(biāo)及應(yīng)用場景分析14-21
- 2.1 設(shè)計(jì)要求14
- 2.2 系統(tǒng)總體功能和性能指標(biāo)14-16
- 2.2.1 總體功能14-15
- 2.2.2 性能指標(biāo)15-16
- 2.3 智能分析在變電站中的應(yīng)用場景分析16-21
- 2.3.1 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測16-17
- 2.3.2 入侵和異常行為檢測17-19
- 2.3.3 違規(guī)行為檢測19-20
- 2.3.4 監(jiān)控視頻質(zhì)量檢測20-21
- 3. 變電站視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu)21-29
- 3.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)21-22
- 3.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)22-24
- 3.2.1 視頻智能監(jiān)控前端部分22-23
- 3.2.2 傳輸設(shè)備23
- 3.2.3 調(diào)度監(jiān)控中心組成23-24
- 3.3 系統(tǒng)軟件功能模塊設(shè)計(jì)24-27
- 3.3.1 前期視頻處理模塊26
- 3.3.2 視頻智能分析模塊26-27
- 3.3.3 數(shù)據(jù)傳輸及控制管理模塊27
- 3.4 系統(tǒng)的特點(diǎn)及優(yōu)勢27-29
- 4. 數(shù)字儀表識(shí)別功能實(shí)現(xiàn)29-44
- 4.1 研究數(shù)字儀表識(shí)別的意義29
- 4.2 數(shù)字儀表識(shí)別流程29-33
- 4.2.1 字符圖像預(yù)處理30-32
- 4.2.2 字符圖像特征提取32
- 4.2.3 字符分類識(shí)別32-33
- 4.3 數(shù)字儀表識(shí)別算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)33-40
- 4.3.1 預(yù)處理34-36
- 4.3.2 特征提取36-38
- 4.3.3 分類識(shí)別38-40
- 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析40-44
- 4.4.1 樣本采集41
- 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果41-44
- 5. 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤功能實(shí)現(xiàn)44-58
- 5.1 研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的意義44-45
- 5.2 Mean shift運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法45-51
- 5.2.1 Mean Shift算法原理45-48
- 5.2.2 目標(biāo)跟蹤中的Mean Shift算法48-51
- 5.3 Cam Shift運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法51-54
- 5.4 結(jié)果及對比分析54-58
- 5.4.1 Mean Shift算法跟蹤效果圖54-55
- 5.4.2 Cam Shift算法跟蹤效果圖55-58
- 6. 總結(jié)與展望58-60
- 參考文獻(xiàn)60-62
- 個(gè)人簡歷62-63
- 致謝63
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,本文編號:1066852
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