基于区域风险等级划分的变电站监控摄像头布局方法

技术领域

本发明涉及电气设备及电气工程技术领域，具体涉及一种基于区域风险等级划分的变电站监控摄像头布局方法。

背景技术

视频监控技术在变电站安全监控与管理工作方面具有广阔应用前景，随着人工智能技术的飞速发展，“无人值班”已成为变电站自动化发展的必然趋势，也是智能变电站发展的最终目标，目前220kV及以下电压等级的变电站已基本实现无人值守，500kV变电站正在进入少人值守的阶段，其中摄像头终端优化布局发挥着重要作用，摄像头终端优化布局决定了视频监控系统对变电站人员和设备安全监控的覆盖率，有利于提高对变电站人身和设备的实时监控水平，从而大大降低人身伤亡和设备故障停电风险。

摄像头布局优化问题的实质是寻找适当的位置和方位角，使得摄像头阵列的监控覆盖区域面积最大。值得注意的是，这个问题的优化模型可能会根据摄像头的型号参数而变化(例如，摄像头的类型、潜在位置、方位角等)。因此，其优化目标主要反映特定的安全监控需求，如最大限度地提高监控覆盖率，或者多视角监控覆盖重叠面积等。此外，由于变电站中的各种建筑、设备大小不一，高度也不同，将变电站的立体图简化为平面图进行监控摄像头的布点应用时，需要考虑区域重要性(或者风险程度)及建筑设备之间的遮挡情况，当某区域的设备越重要或该区域附近的设备相互遮挡问题越突出、安全风险越大时，则该区域要求的监控清晰度级别越高，摄像头布置的越密集。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够合理布局摄像头，保障监控覆盖、减小监控盲区的基于区域风险等级划分的变电站监控摄像头布局方法。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于区域风险等级划分的变电站监控摄像头布局方法，其包括以下步骤：

步骤S1：计算所要采用的监控摄像头的视场角，进而得到多个多数监控摄像头所构成阵列的监控覆盖区域模型；

步骤S2：基于各个所述监控摄像头的视场角，利用Bresenham直线算法对变电站的监控范围内的每个点进行可视性分析；

步骤S3：根据不同所述监控摄像头的类型、潜在位置和方位角集合，构建二维监控状态表；

步骤S4：根据所述变电站的监控范围内的空场地和障碍物集合，构建所述变电站的黑白二值平面图；

步骤S5：计算所述变电站的黑白二值平面图上的各个点与障碍物之间最短的欧几里德距离，从而划分区域风险等级；

步骤S6：定义考虑区域风险等级水平的摄像头监控覆盖成本函数，以最大化成本函数为优化目标，利用贪婪搜索算法对优化模型进行求解，得到变电站监控摄像头布局方案。

所述步骤S1中，所述监控摄像头的视场角F为：

所述监控摄像头的有效监控范围r的计算公式为：

所述步骤S2中，对监控覆盖范围内的每个点进行可视性分析，若该点与所述监控摄像头起始点的连线在视场角范围内，且没有与障碍物相交，则标记为“可见”，否则标记为“不可见”，从而获得所述可视性分析结果。

所述步骤S3中，所述监控摄像头的类型有K种，每个所述监控摄像头的方位角有O中，所述摄像头安装位置有L个，则第l个所述摄像头安装位置上所述监控摄像头的状态总数NS＝K×O；所述二维监控状态表CS定义为：

所述步骤S4中，将三维的变电站监控覆盖区域化简为二维俯视平面图，图中包含空场地集合A＝a

所述步骤S5中，计算立所述黑白二值平面图上每一个网格点A

利用多个边界值划分m个的欧几里得距离区间，则依据计算出的最短的欧几里德距离所处的欧几里得距离区间，划分区域风险等级而得到各个风险区域，m为大于或等于3的整数。

所述步骤S6中，定义考虑区域风险等级水平的摄像头监控覆盖成本函数

C

由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：本发明提供的一种基于区域风险等级划分的变电站监控摄像头布局方法，这种方法对于构建高效、经济的变电站安全监控系统布局设计极为重要，能够满足变电站不同区域的监控需求，在有限数量的终端摄像头基础上，保障对重点高风险区域的监控覆盖，实现有限监控资源的差异化优化配置，从而有效减少监控盲区，减小欠监控带来的风险。

附图说明

附图1为本发明的基于区域风险等级划分的变电站监控摄像头布局方法的流程图。

附图2为本发明的基于区域风险等级划分的变电站监控摄像头布局方法的框架图。

附图3为本发明的实施例中建立的黑白二值平面图。

如图4所示为本发明的实施案例中表示风险等级划分的色块图。

具体实施方式

下面结合附图所示的实施例对本发明作进一步描述。

实施例一：如附图1和附图2所示，一种基于区域风险等级划分的变电站监控摄像头布局方法，其包括以下步骤：

步骤S1：计算所要采用的监控摄像头的视场角，进而得到多个多数监控摄像头所构成阵列的监控覆盖区域模型。

监控摄像头的视场角F为：

式中，w

将其代入式(2)，最终得到摄像机视场角F和焦距f的表达式为：

步骤S2：基于各个监控摄像头的视场角，利用Bresenham直线算法对变电站的监控范围内的每个点进行可视性分析。

该步骤具体为：依托步骤S1得到的各监控摄像头的视场角F，利用Bresenham直线算法对监控覆盖范围内的每个点进行可视性分析，若该点与监控摄像头起始点的连线在视场角范围内，且没有与障碍物相交，则标记为“可见”，否则标记为“不可见”，从而获得可视性分析结果。

步骤S3：根据不同监控摄像头的类型、潜在位置和方位角集合，构建二维监控状态表。

该步骤具体为：监控摄像头的类型有K种，每个监控摄像头的方位角有O中，摄像头安装位置有L个，则第l个摄像头安装位置上监控摄像头的状态总数NS＝K×O。根据不同监控摄像头的类型K、潜在位置L和方位角集合O，构建二维监控状态表CS，其中，每个位置l上的监控状态集合S＝{s

其中，c

其中，

步骤S4：根据变电站的监控范围内的空场地和障碍物集合，构建变电站的黑白二值平面图。

该步骤具体为：将三维的变电站监控覆盖区域化简为二维俯视平面图，图中包含空场地集合A＝a

步骤S5：计算变电站的黑白二值平面图上的各个点与障碍物之间最短的欧几里德距离，从而划分区域风险等级。

该步骤具体为：计算立黑白二值平面图G上每一个网格点A

式中：m＝3即划分出三个等级的风险区域，v

步骤S6：定义考虑区域风险等级水平的摄像头监控覆盖成本函数，以最大化成本函数为优化目标，利用贪婪搜索算法对优化模型进行求解，得到变电站监控摄像头布局方案。

该步骤具体为：定义考虑区域风险等级水平的摄像头监控覆盖成本函数，其值为各风险等级下的区域覆盖成本的加权求和：

其中，C

C

S

以最大化所有位置上的监控覆盖成本函数为优化目标：

利用贪婪搜素算法搜索每个位置l上的摄像头最优型号及方位角参量，最终得到最优的变电站监控系统布局方案。

一个具体的案例如下：

以具体的某地区220kV变电站为例，其具体步骤如下：

步骤S1：选用三种类型的监控摄像头，其型号参数如表1所示，根据式(1)-(3)，计算得到其视场角：F

表1摄像头的型号配置参数

步骤S2：依托步骤S1得到的各摄像头的视场角F，利用Bresenham直线算法对监控覆盖范围内的每个点进行可视性分析。具体方法为：若该点与摄像头起始点的连线在视场角范围内，且没有与障碍物相交，则标记为“可见”(二进制图像赋值为1)，否则标记为“不可见”(二进制图像赋值为0)。

步骤S3：根据不同摄像头的类型K＝3(k＝1,2,3)、潜在位置L＝10(l＝1,2,3,…,10)和方位角O＝5(o＝30)的集合，构建监控状态表CS。其中，每个位置l上的监控状态集合S＝{s

式中，

步骤S4：将三维的变电站监控覆盖区域化简为二维俯视平面图，图中包含空场地集合以及障碍物集合，建立黑白二值平面图G，如图3所示。

步骤S5：计算平面图G上每一个网格点A

步骤S6：依托步骤S5得到的最短距离d，为图G上每个点A

式中：v

步骤S7：定义考虑区域风险等级水平的摄像头监控覆盖成本函数，其值为各风险等级下的区域覆盖成本的加权求和：

其中，

C

式中：C

以最大化所有位置(L＝10)上的监控覆盖成本函数为优化目标：

/>

利用贪婪搜素算法搜索每个位置l上的摄像头最优型号k

上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。