電力線路危險(xiǎn)源智能監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目前，我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)時(shí)期，電網(wǎng)建設(shè)的步伐也在不斷的加快。而洪水、山體滑坡、泥石流等自然災(zāi)害，及采石放炮，農(nóng)田、水利改造等人為因素都嚴(yán)重威脅著電力線路的安全運(yùn)行。從工作量、危險(xiǎn)性、成本方面?zhèn)鹘y(tǒng)的人工方式已無(wú)法滿足電力危險(xiǎn)源監(jiān)測(cè)需求，由此論文提出了基于遠(yuǎn)程視頻圖像傳輸?shù)闹悄鼙O(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)應(yīng)用在電力傳輸線路上，用來(lái)監(jiān)測(cè)輸電線路電力線附近危險(xiǎn)源。系統(tǒng)的智能性體現(xiàn)在對(duì)危險(xiǎn)源的自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別。相應(yīng)地論文的主要研究?jī)?nèi)容分別為:1.基于小波變換

2、的圖像邊緣檢測(cè)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)。2.基于模板匹配的圖像識(shí)別優(yōu)化算法設(shè)計(jì)。論文的研究工作還包括系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)。
　　 傳統(tǒng)的圖像檢測(cè)算法如Sobel邊緣檢測(cè)算法、Canny邊緣檢測(cè)算法、拉普拉斯邊緣檢測(cè)等算法都容易受噪音的干擾，檢測(cè)過(guò)程也比較繁瑣，且容易丟失一些新的邊緣。而小波變換檢測(cè)算法在時(shí)空域中能將信號(hào)與噪音有效分離，其多尺度分析能力和良好的視頻局部化特性，能同時(shí)檢測(cè)圖像的高頻子帶和低頻子帶。所以論文選擇小波變換為系統(tǒng)的檢測(cè)算法，并

3、對(duì)算法中的算子進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，即將常用的Sobel、Canny、拉普拉斯Prew等邊緣檢測(cè)算法中所用的Sobel、Canny、拉普拉斯Prew等邊緣檢測(cè)等算法中所用算子進(jìn)行加求平均融合到二維小波變換圖像邊緣檢測(cè)處理算法中來(lái)。實(shí)驗(yàn)效果表明該優(yōu)化算法使處理后的圖像邊緣清晰度和連續(xù)性都相對(duì)較好，并且檢測(cè)的繁瑣程度也相應(yīng)的有所減少。
　　 傳統(tǒng)的模板匹配算法首先是選定一個(gè)目標(biāo)作為模板，然后利用模板在要識(shí)別的圖像上進(jìn)行查詢搜索識(shí)別，通過(guò)匹

4、配計(jì)算獲得識(shí)別結(jié)果。為避免操作的重復(fù)性，以及計(jì)算中產(chǎn)生冗余數(shù)據(jù)，論文對(duì)傳統(tǒng)的模板匹配算法執(zhí)行步驟進(jìn)行了基于閾值比較的優(yōu)化。當(dāng)被匹配識(shí)別的點(diǎn)和模板點(diǎn)的相似度比閾值大的時(shí)候，就不再進(jìn)行重復(fù)計(jì)算，而直接識(shí)別計(jì)算下一個(gè)被匹配的部分。因此該算法能提高對(duì)整個(gè)圖像的匹配速度，尤其是需要頻繁地進(jìn)行匹配識(shí)別的時(shí)候。
　　 為適應(yīng)連續(xù)陰雨、冰雪等各種惡劣天氣。保證監(jiān)測(cè)裝置長(zhǎng)期無(wú)人值守工作，論文選用太陽(yáng)能板和充電蓄電池相結(jié)合的供電方式。為節(jié)約成本，電