确定变电站有遮挡动态目标位置方法研究

许为民，辜勤英，李 正

（1.江西上饶供电公司，江西上饶 334000；2.上海申瑞电网控制系统有限公司，上海 200000）

0 引言

变电站的作业安全一直是电网安全的重要方面。利用定位技术对变电站的作业安全实施管控是一个阶段性的飞跃[1]。由于变电站作业安全管控的目标不仅有静态的设备等目标，更多的是活动的人、车辆等动态目标，因此对这些移动目标进行准确定位就成为变电站作业安全管控系统的基础条件之一[2]。

1 变电站内动态目标捕捉的意义

图像视觉信息是人类从客观事件获得信息的主要来源之一。随着计算机网络、通信以及微电子技术的飞速发展，视频监控以其直观、方便和信息内容丰富等特点，日益受到重视，在变电站中得到广泛应用[3]。

变电站的作业安全更关心的操作、巡视、施工、参观时的有关人员与车辆等动态的目标，多数事故都是由于动态目标的有意或无意不恰当移动而引起的。因此，对移动目标进行实时跟踪和准确定位，一旦发现有危险因素时及时提醒告警，对变电站的作业安全至关重要。对变电站内动态目标进行实时捕捉跟踪与定位，对于变电站的作业安全管控具有重要意义[4]。

2 有遮挡情况下确定动态目标位置的难点

动态目标捕捉技术在人工智能领域有着广泛的应用，利用摄像机对画面动态目标进行捕捉并还原其在空间中的实际位置是该项技术的关键。

对一些简单的情况，计算机可以实现动态目标的定位，但是对于动态目标被遮挡时的情况，由于监控画面无法显示被遮挡的目标，因而普通的定位算法可能会失效。如果系统要求知道该目标的位置信息，那么就会产生难以预计的问题[5]。因此，作为变电站作业安全管控系统方面的应用，研究一种基于人工智能技术的图像遮挡处理方法是亟需解决的问题。

3 变电站内有遮挡情况下确定动态目标位置的处理过程

经过理论上的研究、实验室仿真、以及现场实际应用检验，对确定有遮挡情况下动态目标的位置，采用如下的处理过程，如图1所示。

根据上述处理过程，在目标被遮挡条件下进行逻辑判断，有效解决了画面无法显示被遮挡的目标，进而无法对被遮挡目标进行定位计算的问题。

图1 变电站内有遮挡情况下确定动态目标位置的处理过程

4 具体实施方式

人的视觉是借助大脑对目标位置的不断记忆来实现当目标从视野消失后对其位置的判断的，这种原理表明只要让计算机能够记录下来动态目标的轨迹和移动的速度，就可以在目标消失的短时间内估算出其位置。基于以上原理，对具体的实现方法说明如下[6]。

步骤1：判断动态目标是否有遮挡。

由于在遮挡发生时动态目标的位置信息会突然消失，因此当发现动态目标位置信息消失时，系统判断为其静止或者被遮挡，但是遮挡与静止的唯一区别在于过一段时间后目标的位置不同，如果目标位置信息再次出现时与其消失的位置有一段距离，系统就判断为目标被遮挡了，否则就是静止。

步骤2：判断遮挡物自身的状态。

根据遮挡物的移动状态可以把遮挡分为静止遮挡物和移动遮挡物两类。被遮挡物从遮挡发生开始之后存在着可能静止、按原来方式运动或者改变方式运动等三种可能性，不同的移动方式对被遮挡物体的位置判断影响很大，本方法对各种可能的情形分别做出了有效的处理，使系统能够作出准确的判断。

该步骤在确定动态目标方式被遮挡情况后，判断遮挡物是静止状态还是移动状态，若遮挡物为静止状态则转入步骤3进行静止遮挡物的计算处理；若遮挡物为移动状态则转入步骤4进行移动遮挡物的计算处理。

步骤3：静止状态遮挡物处理：统计动态目标运行方式信息，确定动态目标遮挡位置。

对于遮挡物为静止物体的情形，根据遮挡发生前获得的动态目标位置信息描绘出动态目标的运动轨迹，并以此估算出其平均移动速度；从目标消失那一刻开始将动态目标的位置设定为遮挡位置，其中遮挡位置根据动态目标的移动速度、相应的遮挡时间以及运动轨迹所对应的轨迹几何关系来综合确定。

步骤4：针对移动遮挡物，判断其对动态目标遮挡的类型。

对于遮挡物为移动物体的情形，首先根据移动遮挡物对动态目标遮挡持续时间的长短来判断移动遮挡物对动态目标为瞬时遮挡还是跟随遮挡；若遮挡持续时间很短，则判断为瞬时遮挡，可采用上述步骤（3）中的方式来确定计算动态目标的位置；若遮挡持续时间长，则判断为跟随遮挡，并转入步骤（5）进行处理。

步骤5：确定动态目标的位置。

该步骤中根据遮挡发生时动态目标遮挡位置相对于移动的遮挡物的位置关系，利用相应的几何关系形成相应的位置坐标性，并以此来计算出遮挡物移动时动态目标的遮挡位置。

本方法的实施需要实时通过影像图画来确定动态目标的实际位置，基于公式（1）来确定动态目标的实际位置信息：

其中X，Y是影像画面中物体的像素坐标，xw，yw是物体在地面的实际坐标，L是通过预标定方法所确定的参考系数。

预标定方法是当摄像机位置等参数发生变化后的一种系统矫正方法，可以更准确地确定复杂状态下动态目标的位置。具体到本方法中，通过对公式（1）进行变换，得到2个关于系数L的线性方程组：

由于该方程组包含8个未知数，因此要想完全获得系数就需要8个对应的方程。注意到每一个地面坐标与对应的画面坐标都有式（1）的关系，所以每一对这样的点便提供了2个方程，本方法利用4个预标定点来初始化各个L的系数，当得到8个线性方程组以后，使用高斯-约当消去法来解除各个L的系数。

再利用上述预标定方法得到的L系数，通过公式（2）得到了：

当地面坐标系建立好了以后，利用式（3）所代表的坐标就给出了地面上点的实际位置。

各个L系数确定之后，再通过式（1）式来反解出地面坐标关于画面像素坐标的关系式即可。

这种转换的目的在于仅仅通过画面的像素坐标就能计算出它在地面的实际位置坐标，而无需关心摄像机的内部与外部参数，以满足变电站作业安全管控系统的应用场景。

基于上述的影像实际位置识别方法，若给定摄像画面中的一个点P（2，2），那么它在画面的像素坐标就是（2，2），按照本方法进行转换以后，就可以得到地面坐标p（10，10），那么这个p就是摄像画面中位置为（2，2）的点P所代表的地面实际位置。

5 结束语

随着智能电网建设的快速推进，变电站的作业安全管控凸显其重要性，采用先进、可靠的技术手段对变电站的作业安全进行无缝管控势在必行。基于人工智能计算机视觉定位技术的变电站作业安全管控，将对变电站安全起到重要作用。该系统研究出一系列图像处理、模式识别、滤波变换、精确定位、工作模式建模等关键技术，不仅大大提高了系统的可用性和实用性，而且还可以拓展到其它应用领域，有广阔的发展前景。

[1]谷月雁，司刚，刘清瑞.无线定位技术在变电站作业安全管理中的应用[J].电气技术，2102（12）78-81.

[2]郑文勇.对变电站安全运行的探讨[J].广东科技，2008（52）142-143.

[3]冈萨雷斯.数字图像处理（第二版）[M].北京：电子工业出版社，2010.

[4]林军.变电站安全管理的几点看法[J].广西电业，2008（9）28-29.

[5]田莹，苑玮琦.遗传算法在图像处理中的应用[J].中国图象图形学报，2007（3）389-396.

[6]张永良，李忠海.图像处理算法的效果评价标准分析[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2006（2）.