“遥视”在变电站中的应用 ——基于数字图像的火灾自动识别

“遥视”在变电站中的应用 ——基于数字图像的火灾自动识别

论文摘要

随着科技的快速发展,变电站的无人值守运行已经成为当今电力系统的发展趋势。人们已经实现了将电力系统的设备运行数据、状态转送到远方的调度中心也就是常称的“四遥”:遥测、遥信、遥控、遥调。然而现场还需要对环境和设备的状况进行监视,如火灾、偷盗情况、刀闸的状态等,当人们要实现运行现场完全无人化的时候,仅凭这“四遥”手段是不足以实现这一目的。随着计算机技术、多媒体技术及通信技术的发展,已经实现了图像、声音的数字化、及对声像信号的深入处理和远距离的传送技术。这些技术完全可以引入到电力系统运行无人值守的领域中,即除了遥测、遥信、遥控、遥调外,增加了另一内容:“遥视”。遥视不仅是指在调度中心能看到设备现场的实景,而且还必须具有警戒甚至必要时能启动安全设施的功能。如今利用图像处理和图像分析,可以让计算机自动识别和判断故障或隐患,达到实时监控和故障诊断及预警的目的。在工业应用中,有许多场合都存在设备内部无法有效地监控的情况,本文所做的利用数字图像处理技术来实现无人值守变电站的遥视图像识别既可以满足了本行业实际生产的需要,对其它的行业及设备也有一定的借鉴意义。本文从变电站遥视功能的应用出发,利用基于数字图像的火灾图像自动监测技术,着重阐述了利用无人值守变电站的CCD摄像机来获取现场图像并且实现火灾的自动判别。火灾图像自动监测技术是基于图像处理的优点和计算机语言的高速运算性(例如Matlab),提出了一项利用火焰图像的信息分析来判断火灾的监测技术。本论文结合计算机图形学、数字图像处理和模式识别等技术,从火焰动态形态特征和火焰颜色空间特征两方面着手,研究一种新的基于图像的火灾探测识别方法。该方法的具体过程包括获取火焰图像,图像预处理,图像分割和图像识别四个步骤,并用Matlab工具来进行实验,分别对预处理,分割和识别的全过程进行了实验操作,得到了较直观的效果,在文末进行的一个综合性实验详细地对获取图像,图像预处理,图像分割和识别进行了处理,并取得了较高的判别可靠率。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 研究和应用背景
  • 1.1 “遥视”的提出
  • 1.2 用“遥视”来进行火灾报警
  • 1.3 本章小结
  • 第2章 早期火灾火焰的性质
  • 2.1 早期火灾的产生和发展
  • 2.2 火灾图像探测的提出及发展
  • 2.3 可提供图像信息的火灾物理现象
  • 2.4 早期火灾火焰的图像特征
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 图像处理的研究内容
  • 3.1 图像处理研究的内容
  • 3.2 本章小结
  • 第4章 数字图像的处理
  • 4.1 数字图像处理的基本术语
  • 4.2 图像处理的数学基础
  • 4.3 图像处理中的常用技术
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 用MATLAB 进行火灾图像预处理
  • 5.1 MATLAB简介
  • 5.2 火灾图像的预处理
  • 5.3 火灾图像的分割处理
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 早期火灾的图像动态特性识别
  • 6.1 火焰尖峰(尖角)
  • 6.2 火焰面积蔓延增长判据
  • 6.3 火焰的边缘变化分析
  • 6.4 火焰的相对稳定性
  • 6.5 火焰图像的矩特性
  • 6.6 火焰图像的形状相似特性
  • 6.7 火焰的闪烁规律
  • 6.8 火焰的整体移动
  • 6.9 本章小结
  • 第7章 早期火灾的彩色图像识别
  • 7.1 人眼的视觉特性
  • 7.2 反射模型
  • 7.3 色彩空间基本原理
  • 7.4 不同的色彩空间的研究
  • 7.5 光斑检测及彩色图像分割
  • 7.6 颜色分割后的目标识别
  • 7.7 本章小结
  • 第8章 火焰图像检测判别实验
  • 8.1 实验思路和流程
  • 8.2 具体实验处理过程
  • 8.3 实验结果分析
  • 8.4 本章小结
  • 结束语
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的学术论文目录
  • 相关论文文献

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