智能视频分析在变电站中的应用

□文/罗道峰

（广东电网公司揭阳供电局 广东·揭阳）

随着科学技术的发展和电网调度自动化水平的提高，变电站无人值守成为必然的发展趋势，为了保证变电站的安全运行和对设备的监控，这就要求增加变电站设备的图像监控和图像传输功能。传统的视频监控在事前预警、事中处理、事后取证、降低人工劳动强度、24小时无人值守监控等方面存在不足，基于智能视频分析技术的变电站视频监控系统的需求也随之增加和越发急切。为保证变电站安全，智能视频分析通过嵌入在视频服务器前端设备中的智能视频模块，对所监控的画面进行不间断分析，并采用智能算法与用户定义的安全模型进行对比，一旦发现有安全威胁，立刻预警或报警。有效地提高报警精确度，大大降低误报和漏报现象的发生。减轻基层人员的设备维护保养工作负荷，提高整个监控管理的效率和效果。使视频监控在变电站日常生产安全方面将发挥巨大的作用，提升电力公司在智能电网应用的水平。

一、智能视频分析技术概述

（一）智能视频分析技术定义。智能视频分析源自计算机视觉技术，是人工智能研究的分支之一。AI主要用于建立图像及图像描述之间的映射关系，使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。智能视频分析是指计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据视频的内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音，用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。

视频监控中所提到的智能视频内容分析主要指的是自动的分析和抽取视频源中的关键信息。如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息。智能视频分析主要目的是化被动监控为主动监控——事前预警；计算机代替人工完成实时监视任务——事中处理；在海量视频数据中快速搜索目标/事件——事后取证。

（二）视频分析方法主要有两类。一类是背景减除方法，是利用当前图像和背景图像的差分（SAD）来检测出运动区域的一种方法。可以提供比较完整的运动目标特征数据。精确度和灵敏度比较高，具有良好的性能表现。背景的建模是背景减除法的技术关键。一般采用在系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际“热闹程度”选取3～5分钟的学习时间。一般系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有一些改变，系统具有“背景维护”能力，即可以将一些后来融入背景的图像，如云等自动加为背景。

另一类是时间差分方法，是高级的VMD，又称相邻贞差法，就是利用视频图像特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。实质就是利用相邻帧图像相减来提取前景目标移动的信息。此方法不能完全提取所有相关特征像素点，在运动实体内部可能产生空洞，智能检测出目标的边缘。

（三）智能视频分析技术原理。智能视频分析技术，是通过对视频信号进行处理、分析及内容理解，提取视野范围内运动个体的运动特征，通过将运动特征与一定预设规则的比较，让计算机自动“理解”视频内容，当发现满足一定规则条件的“行为”时实现智能化自动报警。

（四）智能视频分析过程。智能视频分析是利用计算机视觉技术，对画面进行分析、处理、应用的过程、包含如下过程：

1、背景学习过程：自动学习监视场景的背景情况；

2、目标提取跟踪过程：提取跟踪前景变化目标，检测并分析目标的活动；

3、视频分析判断过程：根据规则追踪目标的活动，判断是否违反预定义规则；

4、加载预处理过程：加载用户的预定义规则；

5、触发报警过程：确定目标活动违反规则，根据预定义传输报警的指定的用户。

二、智能视频内容分析的优势与技术难点

（一）智能视频分析的优势。在智能视频分析检测技术中，需要分析的目标区域只要在视野范围之内，在视频中能够看到即可，没有其他什么要求，无需增加任何成本。智能视频分析可以极大地提高视频监控系统的使用效能，其主要优势体现在以下几个方面：

1、全天候可靠监控。彻底改变以往完全由工作人员对监控画面进行监视和分析的模式，通过嵌入或布防在前端系统的智能视频分析部件实现对所监控的画面进行实时不间断的分析。

2、更高的报警精确度。前端系统集成强大的图像处理能力，并运行高级智能算法，使用户可以更加精确的定义安全威胁的特征，有效降低误报和漏报现象，减少无用数据量，同时将工作人员从观看视频画面中解放出来，而只需要他们及时响应监控系统给出的信息。

3、更快的系统响应速度。可以更准确地识别可疑活动，在安全威胁发生之前就能够提示安全人员关注相关监控画面，提前做好准备。还可以使用户更加确切的定义在特定的安全威胁出现时应当采取的动作，并由监控系统本身来确保危机处理步骤能够按照预定的计划精确执行，有效防止在混乱中由于人为因素而造成的延误。

4、更有效的资源节约。因为异常行为报警视频只占总量的极少部分，这样只传送报警画面可以大大地减缓各级主站系统的传输带宽和存储压力，而这两者恰好又是当今电力视频监控系统的瓶颈所在。

图2 视频分析算法模块构成

（二）智能视频分析需要攻克的技术难题。视频内容分析涉及的技术问题很多，主要的技术难点是：

1、光照的变化对画面的影响。视频监控系统是昼夜工作，相应地，光照也处于不断地变化之中，如照明灯光、逆光、反光、车灯、室外云彩等都会导致画面的明暗变化，这就要求视频处理算法能够适应这种客观情况，通过背景模型的自学习和更新维护达到减低或消除这种现场光线变化可能带来的误报和漏报。

2、自然天气变化。雨、霜、雪、雾、尘、烟雾、云影等不仅使得光照发生变化，而且改变了像素的内容，从而干扰了视频画面中的目标探测准确度，并浪费了系统的计算资源。需要采取技术措施过滤这些干扰成分，以适应各种自然天气和自然条件的变化。

3、背景画面提取。运动目标检测的一个必要步骤是进行画面的前景和背景分离，正常的视频图像中可能出现摇动的树叶、晃动的波浪、光线反射、物体反光、风吹草动等现象，所有这些现象都会造成画面像素的变化，进而造成误报。需要设计时适当的处理算法，实现对局部画面规则往复性、细小运动部分的过滤，达到背景和前景的分离。如此之后，将目标探测、特征提取等工作集中在前景画面上。

4、阴影区域与高亮区域。视频内容分析主要是基于YUV色彩空间的Y信号，即亮度信号进行探测与跟踪分析，故对视频场景中的背景和前景的对比度有一定的要求，由于高亮度区域颜色接近白色，而阴影区灰度范围过窄，对比度太低，这些因素都会导致分析算法的探测跟踪能力的降低，需要设计相应的技术处理措施，抑制或减轻这些因素对分析质量的影响。

5、画面目标清晰程度。目标与摄像机距离的远近构成画面上所占区域面积的差异，某些分析对象可能因为像素太少或信息量不充分而不能做出准确的判断。对于人的判断，正面脸部特征是主要的判决依据，过于侧向时会导致信息量过少。从技术角度上讲，需要尽量地将可分辨的门限向下端靠近，这样系统的适用范围将更广。

6、在数据存储方面。以往的基于D V R的完全集成的存储模式由于缺乏灵活性和存储容量偏小而影响系统的使用，举个例子，DVR设备的任何故障都将导致主站系统无法获取历史图像。基于DVR存储的另一个缺点是远端调用任何历史图像都要占用CPU时间，这将影响DVR的性能。早期系统的另外一个问题是图像的分辨率低，主要是CIF格式，最高的是4CIF，系统不支持高清视频接入。而今，随着传输带宽的不断改善，实际应用中越来越多地使用高清摄像机，1280、720p已经十分常见，且高分辨率图像更有助于智能视频内容分析。

其他的因素还包括摄像机角度、摄像机高度、摄像机距离等，各种因素最终都会反映到构成画面的像素上来，也就是说，研究视频内容分析算法就是研究如何通过技术手段，克服或减弱这些因素的影响。当然，不同的分析模式对像素数目的需要是不一样的，智能视频监控系统需要的是通用的视频内容分析算法。

三、基于视频内容分析监控体系的算法及结构

智能视频监控系统的体系结构包括软件和硬件两个部分，软件部分承担具体的分析算法，硬件提供算法支撑和动作响应环境，可以根据应用需要布置在相应的位置上。

（一）智能视频监控系统的体系软件结构及算法。软件部分的工作重点在于设计既先进又切实可行的视频分析算法（VCA），软件分析流程如图1所示。（图1）图1说明，用户可以在视频监控系统工作站配置视频分析模块和方式，如入侵检测、丢包、停车管理、目标跟踪等，然后在该模式下进行相应的规则下的参数配置，如设置防区、目标速度过滤、人脸识别、设备状态监测，等等。这样，符合规则的场景画面将会触发报警事件，记录场景发生的情况，同时将事件通知相关人员。具体的模块和规则可以因各个行业的不同而有所区别，但是软件系统基本遵循统一的框架结构。

（二）视频分析算法模块构成。视频分析的硬件系统架构有四种类型，分别是：（1）前端独立单元；（2）嵌入 IPC和 RPU；（3）后端网络视频分析服务器；（4）前后端混合架构。（图2）

前端独立单元是将摄像机输出的模拟信号同时输送给DVR和独立的视频分析设备，由该设备完成视频分析，将分析结果可以同时送到DVR和后端的平台系统管理服务器。（图3）

IPC和RPU内部也可以植入视频分析硬件和软件，在进行视频压缩与存储的同时进行视频分析。

后端网络视频分析服务器是配置在监控中心的专门承担视频分析任务的设备，这种方式要求前端系统实时上传视频信号，由该设备进行多路视频分析，给出分析结果，并根据结果与预设规则的匹配程度做出响应。（图4）

图4 后端网络视频分析服务器模式架构

前后端混合式架构是将前端独立分析设备或RPU与后端网络监控中心的独立视频分析设备相结合，各自在功能上进行分配，有所侧重。前端设备承担算法复杂度低、计算量少的视频内容分析功能，后端设备负责复杂度高或者需要进行连续跟踪分析的功能。两者的结合可实现更加丰富和完整的视频内容分析。

四、智能视频分析在变电站的应用

（一）入侵检测与跟踪。当前，视频监控在电力系统中已经得到了广泛的应用，但现在布防的摄像机基本上是“单兵”作战模式，通过云台的旋转对局部区域进行监视，这样很难对入侵对象实施连续多角度的监视。而基于视频内容分析的多摄像机智能控制方法能够对每个摄像机覆盖的监控区域内的入侵对象进行检测，并全程协调相关摄像机自动接续跟踪，实现整个系统多摄像机的联动控制。通过转动摄像机云台和控制镜头焦距，使目标以适当的大小和位置处于摄像机摄取的画面中，这样可以提高监视画面和记录图像信息的有效性，减少监控盲区，提高系统对运动目标辨识的有效性。

（二）异常行为分析。视频内容分析及处理主要包括穿越检测、弃置物体检测、重要区域逗留监测、火警、烟雾检测等应用。

1、穿越检测。在监控画面中规定一条虚拟的警戒线，一旦监控画面中有人、车辆等各种物体按照预定的方向穿越这条警戒线，即刻触发穿越警戒线报警。跨越警戒线又分为单向跨越和双向跨越：单向跨越规定从预定的方向跨越警戒线才触发报警，双向跨越指的是从任何方向跨越警戒线都将触发报警。穿越检测适用于对重要物体的预防性保护，以避免事故和意外事件发生。比如：在监控画面中的输电线路走廊、变电站围栏附近设定几条警戒线，当有人和物体穿越警戒线时，则自动触发报警。

2、异常物体检测。在监控画面中设定监控的预定区域，一旦有物体遗弃于预定区域内，同时该物体在预定的时间内未被取走，即触发物体异常报警。

3、目标区域逗留检测。在监控画面中设定监控的预定区域，一旦有人或物体在设定区域逗留超过设定的时间，则触发报警。如，在变电站的主变、电容器、开关场等重要区域设置逗留时间，超过则触发相关报警。

4、火警、烟雾检测。现在的视频分析技术已经可以对满足一定条件的静止视场内的目标进行可靠的检测：火焰稳定成像面积CIF图像下不小于6×6像素，持续时间不小于6秒；升腾或扩散中的烟雾检测，烟雾面积不小于12×12像素，扩散速度不小于3像素每秒，持续时间不小于8秒；室内大空间烟雾检测可以实现全天候24小时运行；而且，检测技术可以过滤各种光源的干扰，如高亮背景和光线变化引起的干扰。

五、结束语

电站系统应用复杂，监控点数量较多，位置比较分散，而又要实现统一的管理，智能视频分析系统成功解决了分散监控、集中管理的难题。通过网络将所有的监控点连成一个系统，在监控中心通过监控主机、大屏、手机等终端实现统一控制和管理。本文分析研究了基于视频内容的变电站智能视频监控系统的需求，针对这种需求，介绍了变电站智能视频监控解决方案。并介绍了智能视频监控平台的技术优势与电力行业特殊需求很好地结合，对相关行业的应用具有一定的借鉴价值。虽然智能视频分析在变电站中应用有许多突出的优点，但由于传统的视频监控系统已经广泛应用，传统的视频监控系统的有效性主要取决于探测器材，如视频遮挡、电子围栏、双鉴探测、烟雾、温度、湿度等，采取的是基于预设值的硬判决法则，这种方式有一定的虚警和漏警概率，这其中也包括季节气候因素对告警信息准确度的影响，这些因素是系统本身不能克服的。还有很多制约因素，比如承载网络问题、设备可靠性保障、视频的质量、视频监控系统标准还在不断地完善和发展，产品和业务互通的问题等一系列因素都制约智能视频分析发展。因此，在接下来的一段时间内，将是传统视频监控技术与智能视频分析技术互补的并存状态，也是逐渐替代的一个过程。基于视频内容智能分析技术必将是变电站智能视频监控系统的发展方向和主流趋势，它的出现，在电力通信系统中应用必将是一个全新的技术革命，相信在不久的将来，智能视频分析技术会凭借对比传统视频技术的巨大优势，在电力系统智能电网建设中得到长足的发展。

[1] 梁笃国等.网络视频监控技术及应用[M].北京：人民邮电出版社，2009.9.

[2] 朱松林.变电站计算机监控系统及其应用[M].中国电力出版社，2008.6.

[3] 汪光华.视频监控全面解析与实例分析[M].机械工业出版社，2012.1.

[4] 万卫兵.智能视频监控中目标检测与识别[M].上海交通大学出版社，2010.1.

[5] 周艳.智能空间中定位参考点的优化选择[M].吉林人民出版社，2010.4.