摘要:精準識別圖像中的特定目標，提高人工篩查、識別圖像目標的效率，彌補人工在準確率和速度效率上的不足，最終代替人工，推動各行各業在原有傳統圖像處理的基礎上的發展。

概述

網公司所部署的電力設施在大型機械施工過程中遭到損害，不但每年給國家電網公司帶來巨大的損失，而且人工調監控畫面查出肇事畫面的效率非常低下、人工實時監測耗費巨大的時間成本，因此發展機器檢測提高甚至代替人工已經成為一種趨勢。

輸電線路受反外力破壞的情況中機械外力破壞占有極大比例。例如，吊車、泵車等“高個”作業機械觸碰、刮倒電線的場景時有發生，帶來嚴重的安全隱患和財產損失。針對這一現狀，通常的應對措施是在室外輸變電場景下安裝反外力監控攝像頭然后安排工作人員通過實時觀看監控畫面來發現并處理大型作業器械。但是，外力破壞場景的出現有著很大的隨機性，并且在實際應用中，監控場景數量繁多、情況復雜，難以僅靠有限的值班人員來實現對所有場景全覆蓋無遺漏的監視。

輸電線路背景(包括山林、河流、農田、道路、雨雪等)復雜，且隨著四季的更迭背景外觀會隨時改變，通信環境對圖像、視頻等數據傳輸影響也較大，因此目標提取非常困難，必須提出適應性強的圖像處理算法來解決該問題。由于野外圖像采集設備拍攝角度和視距的變化，同一目標的拍攝圖像會呈現不同的形狀或形式，這給目標識別帶來了困難，需根據目標特征采用神經網絡技術、證據理論、模糊算法等信息融合方法進行目標識別。

1目的和意義

1.1目的

輸變電反外力監控場景圖像智能分析的相關技術，以更高效、自動化的方式識別場景中的感興趣目標，用來代替人工監視的手段。使用計算機進行智能分析的優勢，在于一是計算機有著龐大的計算資源，能夠以極快的速度和效率完成通常情況下大量人員和時間才能完成的工作;二是計算機的業務處理更加精準，完全沒有人員工作中出現的疲累導致的效率降低，誤差增多的情況。通過計算機實現對輸變電智能監控場景畫面圖像的分析，從中識別對輸變電路有威脅的大型器械(如:吊車、挖掘機、泵車等)，并按照一定條件，產生告警信息，通過某種方式推送給變電站值班人員，進而解決人工實時監視畫面效率低，減少國家電網電力設施損失的問題。

1.2意義

精準識別圖像中的特定目標，提高人工篩查、識別圖像目標的效率，彌補人工在準確率和速度效率上的不足，最終代替人工，推動各行各業在原有傳統圖像處理的基礎上的發展。技術成果可提高了值班人員對報警信號上報的效率，可推動全國有相關需求的電力公司部署此次研究的新系統。

2技術應用難點與關鍵點

2.1技術應用難點

北京市電力公司攝像頭運行策略是:每個攝像 頭的圖片回傳頻率為5分鐘/張。按照日間10小時計算，以800個攝像頭為例計算，一天圖片量高達96000張。平均下來，每秒鐘傳回超過3張高清圖片。這種數據量和頻度，純靠值班人員的人工查看，需耗費大量人力，效率很低。現實環境下，值班人員也難以長期高效的完成監視工作。

2.2技術應用關鍵點

精準檢測圖像中的目標(吊車、挖掘機等)以及分類;針對場景特性進行通用性的過濾重復報警圖像;背景特征與目標特征相似，造成誤報;目標特征過小，造成漏報;背景特征強(多)于目標特征，導致目標區域被識別成非目標，以至于檢測不到，也會造成漏報。