(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210987395.3 (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 国网四川省电力公司电力科 学研究 院 地址 610000 四川省成 都市高新区锦晖西 二街16号 申请人 国网四川省电力公司阿坝供电公司 (72)发明人 樊犁　王天玉　郑永康　范锫　 刘勇　王超　王海东　郭利瑞　 李旭旭　周凡丁　王晓涛　刘经度　 抗州甲　陈勇智　李振华　吴展坤　 李孟东　谢牧阳　陈磊　定斗泽仁　 严波州　 (74)专利代理 机构 成都行之专利代理事务所 (普通合伙) 51220 专利代理师 张杨(51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06T 7/194(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种判断目标是否接触输电线路的监控方 法 (57)摘要 本发明涉及图像识别技术领域， 公开了一种 判断目标是否接触输电线路的监控 方法， 包括如 下步骤： 步骤1、 实时采集输电线路所在区域的实 时图像作为背景图片， 利用背景更新策略将所述 实时图像更新为背景图片， 采用改进的Grabcut 算法对所述背景图片进行前景和背景的分离； 步 骤2、 判断所述实时图像中是否有目标闯入； 步骤 3、 对闯入的目标与输电线路上划定的检测区域 的运行趋势进行预判， 并将预判结果反馈传输给 信息反馈系统， 若预判结果超过给定阈值， 则为 异常情况， 信息反馈系统发出告警提醒。 本发明 通过使用改进的Grabcut算法将图像背景和前景 进行分离， 得到只包含目标的图像来进行识别， 输入到图像识别系统进行计算， 减少计算量， 提 升图片质量。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115311625 A 2022.11.08 CN 115311625 A 1.一种判断目标 是否接触输电线路的监控方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤1、 实时采集输电线路所在区域的实时图像作为背景图片， 利用背景更新策略将所 述实时图像更新为背景图片， 采用改进的Grabcut算法对所述背景图片进行前景和背景的 分离； 步骤2、 判断所述实时图像中是否有目标闯入， 若实时图像中有目标闯入， 使用边缘检 测算法提取所述目标 的轮廓， 并使用图像识别算法对所述 目标进行识别处理， 判断目标类 型； 步骤3、 对闯入的目标与输电线路上划定的检测区域的运行趋势进行预判， 判断目标是 否接近或停留在输电线路上， 并将预判 结果反馈传输给信息反馈系统， 若预判结果超过给 定阈值， 则为异常情况， 信息反馈系统发出告警提醒。 2.根据权利要求1所述的一种判断目标是否接触输电线路的监控方法， 其特征在于， 所 述改进的Grabcut 算法使用概率神经网络模 型PNN替换高斯混合模 型， 再使用形态学开运算 和形态学膨胀算法使图片减少空洞， 图像内部和边 缘信息更加清晰。 3.根据权利要求2所述的一种判断目标是否接触输电线路的监控方法， 其特征在于， 步 骤1中， 所述改进的Grabcut算法对所述背景图片进行 前景和背景的分离的具体步骤为： 步骤1.1、 对背景图像进行预处理操作， 将所述输电线路上划定的检测区域的内部像素 作为前景， 所述输电线路上划定的检测区域的外部像素作为背景， 建立前景与背景 的灰度 直方图， 选择像素值占比较高的像素作为训练的输入样本， 输入到PN N模型中； 步骤1.2、 使用PN N模型中的输入层接受所述输入样本； 步骤1.3、 使用隐藏层计算所述输入样本与中心的距离， 输入样本x输入到隐藏层， 隐藏 层中第i类的第j个中心xij所确定的输入输出关系为： 其中， σ 为平滑因子， d为样本空间数据的维数， 用样本训练网络， 将输入样本分成i类， 当输入数据时， PN N网络鉴定图像为背景还是 前景， i为0表示背景， 1表示前 景； 步骤1.4、 将隐藏层中属于同一类的前景或背景的输出值加权平均后输出， Si表示测试 数据与前 景或背景的关系， Li表示前景或背景隐藏层中心的个数； 步骤1.5、 输出层对步骤1.4进行归一化处理， 取最大的一个输出值作为输出的前景或 背景概率值argmax(Si)； 步骤1.6、 更新能量函数E( ·)， 从而使用PNN模型求解出来t ‑links的权值， 进行图像输 出， 提升算法效率； E( α, σ,z)＝S( α, σ,z)+V( α,z)； 其中， S(·)为切割t ‑links的能量 值； 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115311625 A 2其中， Ln为第n类隐藏层中心的个数； 步骤1.7、 将输出图像进行形态学运算， 使用开运算之后再使用膨胀算法， 避免输出图 像产生空洞， 使输出图像边 缘清晰化。 4.根据权利要求1所述的一种判断目标是否接触输电线路的监控方法， 其特征在于， 所 述背景更新策略具体为： 步骤1.8、 若所述背景图片与实时图片相同， 将所述实时图片更新成新的背景图片， 同 时， 将旧的背景图片作为历史图片存 储在存储器中； 步骤1.9、 若所述背景图片与实时图片不同， 则将所述实时图片与所述历史图片进行对 比， 若所述实时图片与所述历史图片相似， 则将所述实时图片更新成新的背景图片， 同时， 将旧的背景图片作为历史图片存 储在存储器中； 步骤1.10、 若所述实时图片与背景图片和历史图片均不同， 则维持原有的背景图片。 5.根据权利要求1所述的一种判断目标是否接触输电线路的监控方法， 其特征在于， 步 骤2中， 通过ROI 算法划定目标闯入的感兴趣区域。 6.根据权利要求5所述的一种判断目标是否接触输电线路的监控方法， 其特征在于， 判 断实时图像中是否有目标闯入具体为： 若有目标与感兴趣区域相交， 则判定实时图像中有目标闯入， 利用边缘检测算法识别 目标实时的轮廓， 并对所述 目标的轮廓进行框选， 当所述 目标的轮廓线与所述感兴趣区域 发生重叠时， 对所述目标进行图像识别算法识别以判断目标类型。 7.根据权利要求1所述的一种判断目标是否接触输电线路的监控方法， 其特征在于， 所 述边缘检测算法采用Can ny边缘检测算法获取目标的轮廓线。 8.根据权利要求7所述的一种判断目标是否接触输电线路的监控方法， 其特征在于， 所 述canny边缘检测算法通过使用OTSU大津法确定最优阈值T， 再计算出canny边缘检测算法 的高阈值和低阈值， 其中， 所述高 阈值为T， 所述低阈值 为T/2。 9.根据权利要求1所述的一种判断目标是否接触输电线路的监控方法， 其特征在于， 所 述输电线路上 的检测区域采用霍夫直线变换算法进行划定， 具体为： 首先将输电线路上 的 直线检测出来， 并将检测出来的直线的长、 宽 向外扩一定的距离， 形成检测的矩形框， 并在 所述目标入侵所述矩形框时对所述目标进行图像识别操作。 10.根据权利要求9所述的一种判断目标是否接触输电线路的监控方法， 其特征在于， 所述预判 结果为： 所述 目标的轮廓线与垂直于所述矩形框的最小直线距离， 若所述最小直 线距离小于阈值， 则判定目标接近输电线路； 若所述最小直线距离为0， 则判定目标停留在 输电线路上。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115311625 A 3