【摘要】：水電站肩負(fù)電網(wǎng)供電、調(diào)峰、調(diào)頻等重要任務(wù),水電站的設(shè)備安全直接關(guān)系到電網(wǎng)的正常運(yùn)行。在水電站現(xiàn)場(chǎng)通常會(huì)安排運(yùn)行、檢修班組針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行巡檢,采用簽到本的模式進(jìn)行巡檢的監(jiān)督,現(xiàn)有的簽到模式對(duì)巡檢不到位、漏檢、私自換班等情況不能起到有效的輔助監(jiān)督作用。本文針對(duì)以上問(wèn)題,從經(jīng)濟(jì)效率考慮,結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)已存在的監(jiān)控?cái)z像頭及人臉識(shí)別理論,提出通過(guò)對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行人臉檢測(cè)、識(shí)別,輔助監(jiān)督巡檢人員巡檢過(guò)程。首先針對(duì)水電站監(jiān)控視頻特點(diǎn)進(jìn)行分析,根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下視頻圖像易產(chǎn)生的噪聲,采用兩種類型的圖像去噪方法進(jìn)行去噪處理,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,選取以小波去噪的方法進(jìn)行噪聲濾除,然后根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)照明環(huán)境分析了圖像對(duì)比度問(wèn)題,采用了多尺度Retinex算法進(jìn)行圖像對(duì)比度增強(qiáng)處理,為后續(xù)的人臉檢測(cè)及識(shí)別建立基礎(chǔ)。在人臉檢測(cè)過(guò)程中采用Adaboost算法訓(xùn)練級(jí)聯(lián)分類器,并針對(duì)實(shí)際監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)該檢測(cè)算法的誤檢、漏檢現(xiàn)象。提出以下解決方案:通過(guò)連續(xù)檢測(cè)確認(rèn)目標(biāo)存在,降低誤檢現(xiàn)象,同時(shí)也防止了單一檢測(cè)結(jié)果存在運(yùn)動(dòng)模糊對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響,然后針對(duì)多幀檢測(cè)結(jié)果提出采用清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行清晰度評(píng)價(jià),以最優(yōu)結(jié)果推送后臺(tái)進(jìn)行人臉識(shí)別,提高系統(tǒng)識(shí)別率,降低系統(tǒng)計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度。對(duì)于人臉識(shí)別過(guò)程,介紹并分析了PCA算法,同時(shí)引入針對(duì)PCA算法進(jìn)行改進(jìn)的2DPCA算法,并在ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)及自己建立的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。最終根據(jù)水電站巡檢的實(shí)際需求設(shè)計(jì)了人臉識(shí)別系統(tǒng),系統(tǒng)是基于MATLAB實(shí)現(xiàn)的,系統(tǒng)界面簡(jiǎn)潔,面向性強(qiáng),根據(jù)人臉識(shí)別確定巡檢人員,并提取巡檢時(shí)間,結(jié)合監(jiān)控?cái)z像頭地址,確定巡檢地點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)需求,同時(shí)采用輸出報(bào)表形式,輸出巡檢監(jiān)督考勤表。
【圖文】：

10（e）高斯噪聲中值濾波 （f）椒鹽噪聲中值濾波圖 2.1 圖像去噪實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比圖Fig 2.1 Image denoising experiment results comparison chart上圖中(a)(c)(e)為圖像高斯噪聲濾除實(shí)驗(yàn)，(b)(d)(f)為椒鹽噪聲實(shí)驗(yàn)結(jié)果。由結(jié)果明顯得出均值濾波能較好濾除高斯噪聲，但是對(duì)于椒鹽噪聲濾波效果不佳同時(shí)由于均值濾波的固有特性決定其會(huì)使得圖像變模糊。中值濾波不同于均值濾波其對(duì)于脈沖干擾椒鹽噪聲抑制力好。針對(duì)去噪效果的評(píng)價(jià)，一般通過(guò)去噪后的圖像與原始圖像進(jìn)行對(duì)比來(lái)實(shí)現(xiàn)。中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)，首先對(duì)圖像添加一些限定條件下的噪聲，通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行去噪，最

第二章 視頻圖像預(yù)處理當(dāng)然，上面還存在一個(gè)問(wèn)題，就是小波收縮閾值 的選取，選取合適的閾值，能夠保證高效的去噪性能，我們采用如下準(zhǔn)則選取小波收縮閾值 : 2ln( N)(2.10)式中 N 表示圖像的總像素?cái)?shù)， 為噪聲的方差。在實(shí)際計(jì)算中噪聲的 是未知的，可通過(guò)魯棒中值估計(jì)法進(jìn)行估計(jì)其值：2 median (C )/0.6745(2.11)其中 C 表示小波分解后最高尺度的 HH 子帶。采用 MATLAB 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)如下，使用 matlab的小波工具箱（1）用 wavedec2函數(shù)進(jìn)行小波分解，分解為三層分解（2）使用 wthcoef2 函數(shù)對(duì)二維信號(hào)小波系數(shù)進(jìn)行閾值處理，其中閾值確定選擇工具箱函數(shù) ddencmp。（3）使用 waverec2 函數(shù)進(jìn)行二維小波重構(gòu)。為驗(yàn)證對(duì)比實(shí)驗(yàn)，，我們對(duì)原始圖片添加不同σ值的高斯噪聲，其中σ代表標(biāo)準(zhǔn)差，并分別采用空域?yàn)V波方法和小波閾值方法進(jìn)行對(duì)比。當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)差σ = 0.015 時(shí)結(jié)果如下：
【學(xué)位授予單位】：南昌工程學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TV738;TN948.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2593258