1、智能变电站中智能视觉系统的应用分析摘要：智能变电站在运行的过程中，由于技术不能够完全领先，所以在他的安全性、稳定性和可靠性有一半情况下会受到质疑，为了能够决绝这个问题在智能变电站中研究出一种智能的视觉系统。这种智能视觉系统能够监控智能变电站的运行环境、智能变电设备的运行状态等，本文主要介绍智能变电站的智能视觉系统的应用与分析。 关键词：智能变电站;运行问题;视觉系统; 应用 Abstract: Intelligent substation in operation process, because the technology is not able to fully ahead, so in
2、 his safety, stability and reliability have half the cases will be questioned, in order to study the visual system for intelligent refuse this problem in intelligent substation. The intelligent vision system capable of running environment, intelligent monitoring and intelligent substation equipment
3、running status, this paper mainly introduces the application and analysis of intelligent vision system of intelligent substation. Key words: intelligent substation; operation; visual system; application 中图分类号: TP391.41 随着我国电力系统的不断发展，电网从以前的必须要有人进行监管，变成了更加智能化的工作系统。这种工作系统包括的很全面。包括图像合成，各种跟踪设备以及各种报警监控等，这
4、些系统能够很好的对电网运行进行智能化的监控，能够使电网运行得到更加安全的保证。 智能变电站概述 电网智能化是供电系统中技术水平提升的一个重要方面，其中智能变电站是能够衔接智能电网发电、输电变电、配电、用电和调度这六大电源的主要工作要点，是智能电网中在接受和分配电能的过程中有效的控制电力潮流流向、控制电流需要变换数值和调整电压的重要电力设施。智能电网电力运行的三大汇集的交点。所有智能变电站都能够通过高速网络通信平台部分时段的进行信息传输。在传输的过程中还可以进行不断的变换。 智能变电站在工作的过程中会受到很多因素的影响，这样就使整个系统出现不流畅。为了能够更加安全有效的运行，在其中出现了智能监控
5、系统。这种系统的运行能够维护整个智能变电站的工作。 智能变电站中智能视觉系统概述 在智能变电站中的智能视觉视系统是用来监控智能变电站的安全运行环境、变电站中各种设备的运行状态是否正常以及变电站中那些工作人员在进行工作的时候是否能够进行规范的操作。这个系统主要包括了视频和图像融合技术的智能设备监控子系统、视觉跟踪技术应用系统和智能分析环境监控系统以及多模态生物特征识别技术的智能门禁系统。该智能视觉系统将的组成都是出于变电站的工作环境进行考虑的。是一个集成化的信息系统，多样化、整体化信息平台中。他的推广能够促进智能变电站的发展。 3.智能视觉系统工作模式 智能视觉系统在工作的过程中能够对全景进行监
6、测，自动监管电网运行，实现变电站与外部的总控制系统有效的进行协同互动，提高智能系统在智能电网中的的可靠性、可用性和综合效率，对建设坚强智能电网具有极为重要的作用。智能变电系统中他的设备工作模式主要有几何变换模式、图像融合模式、特征匹配模式、特征的提取和描述的模式。 3.1 图像融合模式 对于图像融合模式是根据几何模型几何变换矩阵的变换参数，实现被监控物体发出红外线形成图像。这种相对于可见光图像，他的坐标在不断变换和灰度的数值在不断的变换。这里必须要采用一定的差值算法，该算法在一个相应的规则网格中查到相应数据数值，这样能够同时实现水平方向和垂直方向的的三围坐标换算。这种换算办法所获取的插值曲面比
7、双线。这种曲线的平滑度能够更好的反应图像的真实情况。当通过换算平台进行换算的过程中。这种算法获的最优参数，在换算的过程中能够使整个系统更加完善的得到想要的数据。 3.2 几何变换模式 几何变换过程即选择合适的几何变换模型，再通过上一步获取的匹配特征向量估计出其中的一些工作数值，来确定整个智能系统工作是否正常。对于红外线图像相对于可见光图像获得最优变换。在验证平台的换算过程中要不断的进行数据收集。可以估计并优化，在进行加权平均以后就能够得到准确的几何变换模型参数，几何变换模式的算法步骤主要三步。 第一步，首先要从可见光图像和红外图像获取匹配点集，这样能够使图像更加准确。然后从所有匹配点随机选取
8、4 对相对位置较好匹配点作统一的集中化，通过该一致集求取零空间，并计算出可见光图像和红外图像间的几何变换矩阵中变换矩阵参数。 第二步，在步骤一中能偶求得的几何变换矩阵中的变换矩阵参数，将这个参数进行红外图像中的特征点映射到可见光图像中，然后计算每个特征点的映射位置和实际位置间的距离，当这个距离小于允许误差的时候，这个特征点被视为内点，否则视为外点。 第三步，新的内点和原有选取的 4 对匹配点共同组成一个新内点集，由该内点集重新估算几何变换矩阵参数，使用几何矩阵变换参数能够重新映射所有特征点，依次迭代下去的时候。 当一定数量的内点被选择后，即这些特征点的映射距离小于允许误差时，迭代结束，一个最大
9、内点集产生；否则就要返回第一步。 3.3 特征匹配模式 特征匹配模式就是对可见光图像和红外图像能够自动的提取特征进行描述。这个模式主要是靠特征量来进行描述的。这样选取合适的特征量相似性度量函数进行匹配。采用特征向量的欧式距离整个图像提取特征点的相似性度量基本函数。在匹配过程中，要利用设备提取其中一幅图像中的某个关键点，并找出检测区图像的关键点，这是特征的匹配模式。 3.4 特征的提取和描述模式 图像特征的提取和需要描述监控地区就是对变电设备的可见光图像和红外图像提取的信息的方式都相同，他提取的都是颜色、事物轮廓、他本身的特点。再选取适当的算子或特征向量对这些特征进行描述。 4 智能视觉环境监控
10、系统 这个系统相对于传统监控系统，能够避免远距离观察的图像质量过于虚化、以及室外环境很复杂以及外界干扰的因素比较多的情况、有些监控目标种类非常多、监控目标和目标所在背景存在不断的变化等因素造成了现有的目标检测和跟踪准确率低，会出现缺少报道信息，以及报道信息报错的情况，为了进一步保证变电站运行环境的安全性，这种方式主要是根据视觉跟踪技术和的智能提取系统机器学习算法开发了智能环境监控子系统，该系统能够实现在变电站运行范围内 自动识别和跟踪移动物体，他们之间的互相作用，根据一定的算法进行计算的。这种会利用“高斯算法”这种算法的最大特点是选取高斯过程回归模型作为粒子滤波的建议分布关系，进行分部计算。这
11、样不仅可以整合任意的特征情况下的图像还能够在复杂环境中得到更准确的图像系统。 5. 智能视觉系统门禁系统 这种系统是一种专门识别人和物的系统，他包括了指纹识别、人脸识别、虹膜识别的三种方式，这个识别系统还包括了传统的识别方式，即钥匙、密码、身份证等传统识别方式。对于那些传统的识别方式，这些识别方式能够解决传统识别方式的局限性。比如钥匙识别中会有钥匙丢失的情况，和钥匙容易被伪造的情况，用上边的技术来识别就会避免这些情况的发生。 对于指纹识别时通过不同人有不同的指纹，指纹之间互相交错的地方不同等，他的应用范围非常广。 对于人脸识别。通过分析比较人与人之间脸型的特征。这种人脸识别系统包括图像摄取、人
12、脸定位、图像预处理、面部识别以及面部认证等，能够实现快速、高精度的身份认证，相对于指纹识别方法具有非接触型认证特点。 对于虹膜识别，是一项与其他识别系统不一样的系统，由于个体的虹膜结构独一无二、不具遗传性，自童年以后便基本不再变化，使得虹膜识别非常适用于生物识别。 结束语： 智能变电站是电网能够正常运行的主要措施，为了能偶更好的使智能电网普及化，智能视觉系统是非常重要的，所以电网要注意这个系统的设置。他能够为电网运行提供良好的保证。 参考文献： 1 李孟超,王允平,李献伟等.智能变电站及技术特点分析J.电力系统保护与控制,2010,38(18):59-62 2 李宏伟.应用于智能变电站的智能视觉系统J.电力自动化设备,2012,32(8):141-147, 3 薛晨,黎灿兵,黄小庆等.智能变电站信息一体化应用J.电力自动化设备,2011,31(7):110-114.
