基于霍夫森林的變電站開關(guān)設(shè)備檢測及狀態(tài)識別.pdf

1、隨著我國電力網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，變電站的安全可靠運(yùn)行正變得越來越重要，而開關(guān)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)是決定其能夠安全運(yùn)行的關(guān)鍵因素之一。隨著視頻技術(shù)的發(fā)展，變電站無人值守化已經(jīng)成為電網(wǎng)調(diào)度自動化發(fā)展的趨勢，但是現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)局限于對變電站的監(jiān)視，缺乏對變電站開關(guān)設(shè)備狀態(tài)的自動識別，因此，借助于變電站遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對開關(guān)設(shè)備狀態(tài)的自動識別有助于實(shí)現(xiàn)變電站的無人值守，對于變電站的安全運(yùn)行也有重要的意義。
　　本文針對變電站開關(guān)狀態(tài)的識

2、別展開研究，提出一種基于霍夫森林的開關(guān)狀態(tài)識別方法。首先，利用隨機(jī)森林對“分”和“合”兩種狀態(tài)的開關(guān)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，形成對應(yīng)的投票碼本;其次，利用兩種開關(guān)模型生成的投票碼本通過霍夫變換對開關(guān)中心位置進(jìn)行投票，獲得開關(guān)位置的矩形框描述，完成開關(guān)的檢測與定位;最后，根據(jù)兩種開關(guān)模型的檢測結(jié)果判斷開關(guān)的狀態(tài)。
　　由于隨機(jī)森林能夠融合多種特征作為其判別信息，因此，本文研究了圖像的邊緣、梯度以及顏色特征，采用不同的特征提取方法提取開關(guān)特征，

3、彌補(bǔ)了單一特征描述的缺陷，提高了開關(guān)檢測的準(zhǔn)確性。
　　基于廣義霍夫變換的目標(biāo)檢測需要通過非極大值抑制尋找霍夫空間中的局部最大值，從而獲得目標(biāo)的最佳候選區(qū)域，但是非極大值抑制的閾值設(shè)置容易導(dǎo)致目標(biāo)的漏檢或者誤檢，因此，本文通過建立霍夫變換的概率框架來描述投票元素與目標(biāo)假設(shè)之間的關(guān)系，減少投票元素的虛假投票，避免非極大值抑制的步驟，解決多個開關(guān)的檢測與定位問題。
　　本文提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)開關(guān)狀態(tài)的自動識別，具有較高的準(zhǔn)確率，