TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 13, No. 3, March 2 015,  pp. 441 ~ 44 DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 13i3.721 0          441     Re cei v ed  No vem ber 2 0 , 2014; Re vi sed  De cem ber 2 9 ,  2014; Accep t ed Jan uary 1 5 , 2015   PDF Ba sed Icing Image Recognition Applied to Online  Early Warning System for Transmissio n  Lines      Xin Yin 1 , X u   Chen* 2 , Erta o Lei 2 , Jinrui Tang 2 , Hong  Wang 1 , Minghao Wen 2   1 School of Elec trical an d Elect r onic En gin eer i ng, T he Univer sit y  of Manc he ster,    Oxford R oad,  Manch e ster M13 9PL, U.K.  2 State Ke y  La b o rator y  of Adva nced El ectr om agn etic Eng i ne erin g and T e ch nol og y,   Huaz hon g Un i v ersit y  of Sci e n c e and T e chno log y , W uha n 4 300 74, Ch ina   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : chen xu _h ust@qq.com       A b st r a ct   T h is pap er pro poses  an o n li n e  early w a rn in g te chn i qu e a nd the pr ob abi lity distrib u tio n  functio n   (PDF ) base d  ic ing  i m a ge r e co gniti on for  over hea d p o w e r tra n smissio n  l i n e s . T he  mai n  fu nction ality  of th e   online ear ly warning system for over head  transmission li nes firstly s u ggested in t h is  paper is the early   w a rning of ic in g, forest fire, lightin g, insu lato flashover, co nductor  gal lop i ng an d inv a si o n  w h ich is bas e d   on a schem of the online inspection  system  for the transmission lines wi th optical fibre comm unic ation  techno lo gy. As  a c a se stu d y,  the  early  w a rnin g of  ic in g is   disc ussed   in   this pap er and  a  co mpreh ens i v icing  e a rly w a r n in g sch e m h a s be en  pro p o s ed: the  lo c a l mete oro l og ical   cond itio ns  a n d  mech an ical  data   are  applied for  the  initial criteria  of the icing  ear ly  warning  system and the PD bas ed im age recognition  techno lo gy is then  used to fi nally  deci de th e icin con d iti on of trans mis s ion l i nes, w h i c h can b e   mo r e   effectively de al t w i th  than co mplex p i ctures a c quir ed at tow e rs.    Ke y w ords :   overh ead  pow er trans missi on  lines, o n l i ne  e a rly w a rnin g, p r oba bil i ty distri butio n functi on,  icing   imag e recog n iti o n         Copy right  ©  2015 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  The po wer  system is one  of the most compl e x indu strial sy stem s in the wo rld, who s function ality is to tran sform the prima r y energy  into elect r ical energy by powe r  ge neratin g   device s . Th electri c ity is  distrib u ted to  the ce ntre  of load by p o wer tr a n smissi on, tran sform i ng  as  well  a s   distribution  sy stem, an d the n  co nverte d to  othe kind s o f  ene rgy a m o ng  whi c h  po wer  transmission system  takes a  responsi b ility for power energy  transmi s sion. F aults of  transmissio n lines  will not only pose a threat to  the safe and sta b l e  operation o f  power  syste m itself, but also cau s e p o wer u s ers’ hu g e  loss. As the  high pa ce of  mode rn po we r grid a nd  sm art  grid con s tru c tions, the hi gh-voltag e-le vel tr ansmi ssion line s  ha ve becom e more a nd m o re  popul ar, whi c h requi re s hi gh relia bility for power  su pply of the transmi ssion li nes. Howeve r ,   transmissio n  lines m a y easily broke d o wn a nd  ev en be com e   a disa ste r  b e ca use they are  exposed in th e air  all yea r  l ong a nd influ enced by  the   adverse  clim ate. Some tra n smi ssi on lin es  are eve n  set  across the b ogs, de se rts  and mo untai n s . Therefore, we ne ed to condu ct in-dep th  study on the  early wa rni ng tech nolog y of trans mi ssi on line so  that we ca n find faults o f   transmissio n line in time, whi c h gu ara n t ees the  safe ty operation  of transmi ssi on line an d its   device s .   To ove r com e  the difficu lty of transmissi on li ne  insp ecto a nd ea rly wa rning,  an   insp ectio n  sy stem for the  transmissio line is  pr opo sed in thi s  p a per,  whi c co nsi s ts of to wer   terminal s,  fib r e-opti c  com m unication systems and   the  ma ster stati on. Due t o  la rge  amo unt  of  real -time dat a, such as i m age s and p i cture s  at ea ch towe r alo ng with long -distan c e line s , a   novel fibre-o p tic commu ni cation  syste m  is p r e s ent ed, whi c h i s  based o n  t he fusi on  spl i cing   techni que s o f  the optical  fibre comp osite  ove r he ad groun wire (OPG Ws) an d Ethern e passive o p tical networks (EPONs). The  informatio of the ea rly warning i s   o b tained f r om  the  online in sp ect i on syste m  of overhe ad tra n smi ssi on lin es. Pape rs [1 ] have analyzed the re al time   perfo rman ce  of the EPON system for b e tter monitorin g Based  on th e inform ation  acq u ire d  by  the tran smi ssi on line  ea rly wa rning  system,  influen ce s of  all  kind s of  disa sters  on  the tran smi ssion line  an corre s p ondin g  ea rly warni n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 13, No. 3, March 2 015 :  441 – 4 4 8   442 method s can   be studie d . The  m a in  fu nction alit ies of  the  onli n e   early wa rnin for overh e ad  transmissio n lines that a r sug g e s ted in  this pap er  a r e  early wa rnin g of icing, forest fire, lighti ng,  insul a tor flashover, co ndu ctor gall oping  and invasi o n . Only som e  of those function alities  are   sele cted a n d  used a c cording to different area s in pra c tice.  Among natu r al disa sters  that  transmissio n lines suffe r,  icing  i s  one o f   the  mo st  se riou s threats.  The  extra  weight cau s ed   by  icing  will  cau s seve re  sa g [2], and the n  the di scha rge to the  obj ects  belo w   wi ll cau s e  the  short  circuit. Me an while, the  con ducto r g a llopi ng  would  po ssibly o c cur when th e shrou ded i c e fall o f f.  Even more, severe i c ing  wi ll cau s e th e rupture  of   the transmissio n lines and  th e tower  collap s e.  Traditio nal m e thod s for ici ng mo nitorin g  an d corre s pondi ng d e vice can  be  divided into  two   categ o rie s One type  u s es  se nsors [ 3 , 4] like   g r avity sen s or,  ca pa citan c e  se nsor, vibration   sen s o r  and  climate se nso r , which h a disa dvanta g e s  of less info rmation a nd  accuracy. Th e   other u s e s  m a chi ne like de icing robot [5] and airc raft [6], which i s  e x pensive a n d  not all-wh eth e r.   The pa pe r is outlined  as  follows. Secti on 2  introdu ces the  co nst r uction  of the  online  early wa rnin g  system for o v erhea d tran smissio n   line s  and  schem es of six pra c tical online e a rly  warning. Se ction 3  cho o ses the  worst  disa ster  intro duced in  sect ion 2  and  propo se s the i c ing  image  re cog n i tion ba sed  o n  PDF a s   wel l  as  comp re h ensive i c in warning  meth od. The l a st t w o   se ction s  a r e  the expe ri ment re sult s of  the ici n g imag e re cognition  ba sed on P D F  and   con c lu sio n s.       2. Online Early  Warning Sy stem for O v erhead T r an smission Lines   2.1. Cons tru c tion of the  Online Early   Warni ng Sy stem for Ov erhead Tra n s m ission Line  The propo se d online e a rly  warning  syst em for  the transmi ssion li nes  con s i s ts  of tower  terminal s in stalled at e a ch towe r al on g the tran smissi on li ne s, fibre o p tic com m uni cat i on   system s an d  the maste r   station,  which is  sho w n i n  Figu re 1. T he lon g -di s ta nce tran smi s sion  lines  are  sup ported  by the  insul a tors, which  are  in stalled at the  transmi ssion  towe rs alon the  route. Th e to wer  sp an i s  g enerally seve ral hu nd red  meters, and t he tower te rm inals  are i n st alled  at each to we r. The local m onitorin g  data  sampl ed by the towe r terminals a r e transmitted to t he  maste r  statio n throug h the fibre-o p tic comm uni cat i on system s based o n  the optical fi bre  comp osite ov erhe ad g r ou n d  wire s (OPG Ws).       Vis u a l  Im ag e I n f r ar ed   Im a g e Mi c r o c l i ma t e   Da t a I n f r ar ed  De te c t io n I m ag P r oc es s i ng Im a g C onp r e ss I m ag A nal y s is Li n e   Abn o r m i t y Wa r n i n g   S i gna l Sa m p l i n g To w e r   Info r m ati o n OP G W   C o m m uni c at i o n M a s t er  S t at i o n F aul t   C r i t er ion  Ag ori t h m E a rl y  W a rn i n g   f o Ic i n g E a rl y  W a rn i n g   f o L i gh t i ng E a rl y  W a rn i n g   f o Fo r e s t  Fi r e E a rl y  W a rn i n g   f o C o n duc t o r  G a ll opin g E a rl y  W a rn i n g   f o I n s u lat o r  F l as hove r Wa r n in g   S i gna l To w e r  Te r m i n a l E a rl y  W a rn i n g   f o I n va si o n     Figure 1. Onli ne early warn ing sy stem fo r the tran smi s sion lin es      The to we r terminal  con s i s ts of the  mea s ur ing  unit s , proce s sing  unit ,  energy supp lement   unit an d o p tical net work un it (O NU). Th e  mea s u r ing  u n its a r e  u s ed  to sampl e  th e de sired  dat a,  and the processing u n it is used to  colle ct the monito ring data, p r e - process the  data, uploa d the   data and rece ive the comm and sent  from  the master  station.  Fibre - opti c  co mmuni cation  is re alize d  ba sed  o n  the fu sion  spli cing t e ch niqu es of  OPGW  and Ethernet  passive optical net works (EPONs).  The system  can gua rante e  the real-ti m comm uni cati ons bet wee n   each to wer te rminal  an d th e ma ster stati on. Th e fun c t i onalitie s of t h e   maste r  statio n mainly incl ude data sto r age, dat a a nalysi s , data  querie s, re mote monitoring,  remote  control, system m anag em ent a nd syste m  co nfiguratio ns.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     PDF Based Icing Im age Reco gnition Ap plied to Onlin e Early  Wa rni ng Syst em  fo r… (Xin Yin)  443 2.2. Online Early  Warning  Scheme for  Ov erhead Transmission  Line  The  co ntents and  targets of the  ea rly wa rn i ng fo r the tran smi ssi on li ne should  be   identified ba sed on the  cha r acte ri stics of transmi ssion  lines a nd the  environm ent. It should me et   the early wa rning re quirem ents of all tra n smi ssi on lin es catastroph es, incl uding t he cata stro ph es  cau s e d  by typhoo n, lightni ng, mou n tain  fire, tree  gro w th an d en gi neeri ng  con s t r uctio n . In o r der   to reali z e the  early wa rnin g, the sup porting sy stem i s  nee ded to  obtain the m onitorin g  dat a in  real tim e . Th rough  analy z i ng the  monito ring  data,   the  potential  th re ats can   be di stingui sh ed, and   then early wa rning a nd faul t alarm ca n b e  sent out.   After analyzin g the influen ces cau s ed by  the di sa sters, the content of the early warning   for tra n smi s si on line s  i s   sugge sted  as  follows: ea rly wa rnin g of t he ove r he ad  line i c ing, t h e   mountain  fire  in the  tran smissi on  co rri dor, the  li ghti ng, the i n sul a tor fla s hove r , the  con d u c tor  gallopin g  a n d  inva sion.  These  conte n ts a r different a c co rdin g to the  fiel ds. Th e d e tailed   principle  will be discussed  as follows.   1) Online earl y warning for  icing  The i c ing  of  overhe ad li ne  mainly o c curs in  the  sout h of  China,  a nd the  meteo r ologi cal   con d ition s  [7] whi c h l ead  to icing  ge ne rally in clud es: 1. the tem peratu r and  the eq uipm ent   surfa c e tem p eratu r e is b e l o w 0d egree centigra de; 2.  air rel a tive hu midity is above 85%; 3. win d   spe ed i s  g r e a ter tha n  1m /s. Ho weve r,  the exa c t rel a tionship b e twee n existin g  po we r fa cili ties  icing  con d itions an d meteo r ologi cal fa ctors i s  still a m a jor p r oble m , and the a c curacy of deci d in wheth e r ove r head lin e is  icing i s  very  low only by  the meteo r o l ogical co ndit i on. Whil e th e   existing meth ods,  su ch a s  weighi ng me thod and  met hod of lea d  tilt remain to b e  improved i n   terms of a c cura cy. Image  information  of ice  wa rnin g is favoure d  by  sch olars and o perat ion  depa rtment s f o r it s intuition  and  reliabilit y. Howe ver,  existing m e th ods are  usin g  photo s  ta ke n  at  the sce ne  an d de cidin g  th e ice-cove rin g  condition  b y  edgin g  det ection  an d co ntradi stinctio n of  the photo s  [8 ] before an after the icin g .  These  m e th ods h a ve disadvantag es o f  being affect ed   by the imag e  re solutio n  se nsitively and  poor ad apt ab ility under  different i c co n d itions. In  ord e to improve th e accu ra cy o f  early warni ng of t he tra n smi ssi on lin es i c ing,  com p reh e n s ive e a rly   warning m e t hod b a se d o n  the analy s es of t he  re al-time ima g e can  be u s ed. Be cau s e the   transmissio n lines ice cov e r is likely to  happen o n ly in a particul a r climate a n d  geog rap h ical  environ ment,  meteorologi cal co ndition combi ned  wi t h  the me cha n ic vari ation  can  be u s e d  as  the early wa rning criterio n, in which met eorol ogi ca l d a ta is provide d  by the micro-mete orol ogi cal  system. Th e n  the PDF - b a se d imag identificatio prop osed in  this pa per i s  use d  for  ea rly  warning. At the sam e  time, becau se t he temper atu r e of the icin g position i s  lowe r than th e   norm a l temp eratu r e, the i n frared  data  according  to t he mo nitorin g  po sition m a rked  in the  visible  image s ca n b e  use d  to improve the accu racy of the ea rly warning.   2) Onlin e ea rl y  warnin g for  forest fire   Overhe ad  lin e corrido r s a r e often  acro ss the  mo untai ns  and  the  wi lds.Fo re st fire  wo uld  pose a  se rio u s th reat to  the saf e  o peratio n of  li nes. T he tra d itional real -time fore st fi re   monitori ng b a se d on  3S tech nolo g y [9] can ' t monito r at all - we ath e r a nd full ti me condition.  Its  locatio n  a c cu racy  is not  hi gh a nd th us t he  small   ra n ge of fi re  ea rly wa rning   ca nnot b e  in  time.  The novel idea is as  follows : firs tly the infrared dete ction i s  used  as the initial  criteria, then  th e   monitori ng visible ima g e s  are u s ed to p r elimin ary de cide the m o u n tain fire ba sed on the im age   recognitio n  tech niqu e. Finally, combi n ed with  infrared imag e, pe riphe ra l se cu rity  environm ent  and mete orol ogical enviro n ment data,  the early   wa rning  ca n be  made. It ca n improve the  accuracy of the tran smi ssi on line corrid ors fo re st fire warning.   3) Onlin e ea rl y warnin g for  lighting   The lig hting  occu rs fre q uently in m a ny ar e a s. T he  h uge ele c trom agn etic  effects,  mechani cal effects and heating effe ct of the lightni ng current will result in  seri ous devices  damag e even  if there are  many lightnin g  prote c tion  device s . No w the method s of lighting e a rly  warning a r mostly based  on the overvoltage moni to ring cau s ed b y  lightning or the overcurre n ts  monitori ng. Other method s are use d  to locate  the lig hting are a  ba sed on the li ghting se nsors  and GPS. T he sugge ste d  method  ab out the lighti ng ea rly wa rning contain s  two aspe cts: a)   based on the  lighting mon i toring data a nd the loca l meteorologi cal  data,  the frequ en cy of the  lighting  can   be obtai ned.  Whe n  the f r e quen cy is  off-limits, the  o p timal control  mea s ureme n ts  sho u ld be taken, su ch as redu cing the transmi ss ion lo ad; b) the cu rrent in the overhe ad groun wire s is m onit o red to lo cate  the lighting locatio n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 13, No. 3, March 2 015 :  441 – 4 4 8   444 4) Onlin e ea rl y warnin g for  insul a tor flashover  In the sno w  melting or ot her severe weat her  con d itions, the solid , liquid and the ga s- borne parti cl es will cause  the decr ease of the insul a tor  electric  strength. Then  a flashover will  occur on the insulator [10] and  the  power outage  will appear.  At present, t he early  warning  method of the in sul a tor flash o ver are  mostly b a sed  on  the l e a k a ge  cu rre nt m onitorin g   or t h e   equivalent  sa lt depo sit de n s ity monito rin g , the reli abili ty of whi c h i s  not e noug h.  Method s b a sed  on the local  meteorologi cal data and the method s based on the  sound  wave  are sug g e s ted to  improve the a c cura cy of the early wa rni ng of the insu lator flash o ve r.  5) Onlin e ea rl y warnin g for  con d u c tor gal loping   The condu ct or gallo ping  [11] would o c cur  u nde r the co ndition s of the stro ng win d   (typhoon ), tra n smi ssi on li n e s i c in g etc.  The  con d u c to r gall opin g   ca n cau s e inte rpha se fla s ho ver,  fitting damage, etc. Then  line tr ip and blackout  will occur.  The accordi ng sensors should be  use d  for ea rly  wa rnin g of th e cond ucto r g a llopi ng  with  t he transmissi on lin e mo del . The  se nsors  inclu de the vibration  sen s o r s, di spla cem ent   sen s o r s,  ac cele rat i on sen s o r s,   et c.   6) Onlin e ea rl y warnin g for  invasio n   Tree  g r o w th  and  the  p a ssing  ma ch inerie s may  ca use th e  sh ort  ci rcui t of the   transmissio n lines. Th en the po wer  out age o r  the  transmi ssion li ne dama ge  will occu r. But the   early warni n g  of the invasi on ha s not b een g r eat ly a ddre s sed. Th e sug g e s ted  method s for t h e   early  wa rnin g  of the  inva si on  contai n two a s pe cts:  firstly the  co nd uctor  sag  wo uld b e  id entified   based on the  operating pa rameters of  the tran smissio n  lines a nd th e local mo nitoring d a ta, su ch   as the tem perature, then th e video surve illance is  u s e d  for the e a rl y warni ng of i n vasio n . For t h e   gro w th of the   tree b e lo w th e co ndu cto r , the meth od s b a se d on  the g r owth  spee can  be  used  as  the initial criteria.      3. Icing Image Reco gnitio n  for Ov erhead Po w e r Tr ansmission  Lines   In this sectio n, icing imag e recognitio n   for overhe ad  power tran sm issi on line s  b a se d on  PDF is explai ned an d a co mpre hen sive  icing  warning  method for o v erhea d tran smissio n  line  is  prop osed. Th e discu ssi on  are ma de in two sub-ch apt ers.     3.1. Icing Image Recogni tion Based  on Probabilit y  Density  Function  In orde r to si mplify the proce s sing, we  usua lly u s gray imag e. And we e s ta blish the   coo r din a te  system, in  which defin e d o wn di re cti on  a s  X  po sitive  axis, the  rig h t  dire ction  a s  Y  positive axis.  Then a ray image of M  line, N line ca n be  expresse d a s     (0 , 0 ) ( 0 , 1 ) (0 , - 1 ) (1 , 0 ) ( 1 , 1) ( 1 , N - 1 ) , ( M -1 , 0 ) ( M - 1 , 1 ) ( M -1 , N -1 ) ff f N ff f ff f       fx y  ()  (1)     Whe r e  ( , ) [0 , 2 1 ] k fx y ,  [0 , M 1 ] x , (, ) x yS S , y[ 0 , N 1 ] .The  gray level is  2 k L the  dynamic ra ng e of ima ge i s   [0 , L 1 ] . The hi ghe resol u tion the   spatial  and  g r ay have the  i m age i s   mo r e  de lica t e.  Then th e PDF [12] for a di screte va ria b le gray scal i  is  defined  a s  Equation  (2 and th e   CDF  (cumula t ive distributi on func tion ) i s  defined a s  Equation (3 ),  where the t h re shol d of th e   icing target is  (, ) sf x y t   (x, y ) 1 1 (i ) f pi MN    (2)     0 () ( i ) f i H fp    (3)     The ste p s of the PDF ba se d icing ima g e  reco gnition a r e as follo ws.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     PDF Based Icing Im age Reco gnition Ap plied to Onlin e Early  Wa rni n g Syst em  fo r… (Xin Yin)  445 1) Im age pre p ro ce ssi ng:  the image  preproc e s s i ng inc l udes   RGB to gray process i ng and  median  filter.  Conve r ting  RGB to gray re sults  f r om th a t  the gray im age n e ed s le ss  sto r ag e an can b e  pro c e s sed qui ckly with low pe rfo r man c e h a rd ware. What’ s  more, the det ail of gray image   is sufficient f o r ici ng d e ci sion. The m e d i an filteri ng i s  a method  of  ran k ing th pixel gray val u e   within a sli d i ng win d o w  a nd usi ng the  median in st ead of the central g r ay p i xel value. The   method i s  a  nonlin ear  sm oothing m e th od, and it ca n dedu ce im pulse interfe r ence of salt  and   pepp er n o ise  effectively. It can  also pro t ect t he ed ge  from dimin g  effectively. Con s id erin g the   pra c tical p e rf orma nce of the median filte r , 7×7  ma skin g median filte r  wa s u s ed in  this pape r.        (a) T he preproce s sed ima g e   (b) T he pa rtition blo c ks    Figure 2. Dia g ram of spa c e-ba se d imag e segm entati o n       2) Partitionin g The image  is partitione d into P×Q b l ocks in  spa c e sho w n in F i gure 2,   block is d enot ed as  symbol  A(i, j), where  [1 , ] , [ 1 , ] iP j Q 3) Cal c ulatio n:  The  imag e  re co gnition   need s to  det e ct the   comp arability of  gray scale   distrib u tion  of two a d ja cent  blocks. Supp ose th at  the  segmentatio n   has  bee n d o n e  in a  rul e  an the image is s e gmented  into m×n differ ent  blocks ( k×k whi c h  are  not ov erlap ped. T h en   cumul a tive grayscale di stri bution  hi stog ram, whi c h  is t he  Cumul a tive Di strib u tion  Fun c tion i n  the   sense  of probability, can  be calcul ated according to (2)  and  (3). Actually, it  is the gray level   distrib u tion fu nction (CDF).   4) Icin g criterion:  To de cid e  the area of  icing, the  si milarity must  be an alysed  amon g   neigh bou r’s  pixels  blo c ks of a  pictu r e, or th sa me blo c ks i n  pi cture s . T he a c cumul a tive   histog ram  fun c tion  cu rve of  adja c ent  blo c ks  1 () Hf  an 2 () Hf are  carrie d out  as sh own in  Fig u re   3. If the gray  distrib u tion  of the two  curv es i s   sim ila r, it is illu strated   that the two  curves bel ong  to  the sam e  are a . For the growin g and  co mbining of a r eas, it is ne cessary to giv e  a stand a rd  to   measure the  simila rity. The most  com m only used  standard is Ko lmogo rov-Sm imov crite r ia  and  Smoothed -Dif feren c e criteri a , as sh own in Equation (4 ) and Equ a tio n  (5).           Figure 3. The  grayscale di stribution  featu r es of the n e ighbo ring a r e a     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 13, No. 3, March 2 015 :  441 – 4 4 8   446 12 1 1 () ()                      ma x f Hf H f regi on mergi n g stay t Th e a m e T s       ( 4 )     12 2 2 () ()            f Hf H f re gi on m e r g i n g s ta y t h e sa m e T T        ( 5 )     If we ch oo se  as the i n itial sea r ch poi nt, we can  sea r ch th e eig h t adja c ent blo c ks  a s   sho w n in Fig u re 2(b). If the block satisfies the  K-S  criteria, it wi ll be combin ed with the start  block. T hen   we  ch oo se th e ne blo c as th cent ral  blo c k an se arch it s ei ght  adja c ent  blo c ks  until no blocks me et the crite r ia. This  pape r uses   Kolmogo rov-Simimov crit eria to judge  the   simila rity of blocks.     3.2. Compre hensiv e Icin g Warning M e thod  for Ov erhead T r an smission Line  In orde r to  improve th e accu ra cy of t he tran smissi on lin e s  ice ea rly warning,   comp re hen si ve  ea rly  warning method  based on  t h e   analy s e s   of  the  real-tim e image s can  be   use d . Becau s e the  tran smissi on lin es ice  cove r is  likely to ha pp en only in  a  particula r cli m ate  and geo grap hical envi r on ment, meteorologi cal co ndi tions co mbin ed with the mech ani c varia t ion  can  be  u s ed  as the  ea rly wa rnin crit erion,  in  whi c meteo r olo g ical  data  is  provide d  by  the   micro-m e teorologi cal sy ste m . Then the  PDF-b a s ed i m age id entification p r o p o s ed in this  pa per  is used for e a rly wa rning.  At the same time, bec au se the tempe r ature of the icing p o sition  is  lowe r tha n  t he n o rm al te mperature, t he infr ared  data a c cordi ng to th e m onitorin g  p o sition  marked in th e visible ima ges  can  be u s ed to imp r o v e the accuracy of the ea rly warning.  The   s p ec ific  pr oc es se s  ar e   s h ow n  in  F i g u r e   4 .       Lo ad  i m a g e P r e p r o ce ss i n g I m ag re c ogn i t i o te ch n o l o g y M o ni t o r i n g  da t a   a c q u i s it io n J udg e w h e t h e r   ic i n g  e x is t s St a r t W het h e r t h e   m e t e or a l og i c a l  d a t a   m e et   t h e  i c c ond i t i ons I n f r a r e d  i m ag t e m p er a t ure   m e s u rem ent  d a t a No Ye s C o m p r e h ens i v e pr e - wa r n in g  ic i n g   ju dgm e n t Ye s No     Figure 4. The  comp reh e n s i v e early wa rn ing method fo r tran smi ssio n  line icin g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     PDF Based Icing Im age Reco gnition Ap plied to Onlin e Early  Wa rni ng Syst em  fo r… (Xin Yin)  447 4. Experiment Re sults   To verify the  icing ima ge reco gnition  ba sed on PDF, experim ents  have been m ade as  follows. In Fi gure  5, the i c ing  tran smi s sion  li ne  i s  e x tracted by  calcul ating CDF  (Cumul ative  Distri bution F unctio n ) of a d jacent  blo c ks having be e n  divided. We divide Figu re 5(a) into 3 × blocks  a n d   e a ch   blo c k ha a   resolution  of 200×26 6. Thre e adja c e n t blocks hav e been labell ed  as 2, 1 A , 2, 2 A , and  3, 1 A  in F i gure  5 ( a) by  sp atial  segm entati on.  Usi ng the  alg o rit h m of p a rtitio ned   matrix, the CDF of three bl ocks a r sho w n in Figu re  5(b )     (a) di agram o f  the adjace n t blocks  (b)  CDF  of block A(2,1 ) , A(2,2) and A(3,1)    Figure 5. The  partitioning a nd CDF cal c u l ation re sults      The previou s  experime n t based on 3 × 3 blocks  of segmentatio can ju dge the  area, but  roug hly. To  g e t the a c cu ra te area  whe r e the i c in g i s , there  are m o re  se gme n tation bl ocks  are  made in Fig u re 6.          Figure 6. Partitioning into  more bl ocks and u s ing i c in g crite r ion       In Figu re 6, t he ima ge i s   divided into  8 × 11  blo c ks  a nd the  se arching u n it is  a  4×4 a r ea i n   each block. T he starte r of the se arch alg o rithm can be  one arbitr ary  point identified in block A 2, 1   and A 2,2  as sh own in Fig u re  5(a).       5. Conclusio n   The ba si c task and  prin cipl e of the early  warning i s  propo sed in the  pape r. Base  on this,   the sup portin g  system a n d  the  hierarchical  con s tru c tion of the  early wa rni n g techn o logy  is   discu s sed. T he real-tim e  image  of t he tra n smission line  an d  other relate d information  is   colle cted by the remote m easurin g and  controlli ng  terminal s install ed at each to wer. Th e ma ss  informatio n is tran sferre d  timely by p a ssiv e optica l  fibre co mm unication techniqu e ba se d on  50 100 150 20 0 25 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Gr ey  L e v e l P r o b a b ilit y     A ( 2, 2) A ( 2, 1) A ( 3, 1) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 13, No. 3, March 2 015 :  441 – 4 4 8   448 OPGW. An  effective earl y  warni ng  mech ani sm  i s  e s tabli s he d by synthe tically analyzing   monitori ng d a t a. Based  on  the su ppo rtin g syste m , th e  mission a nd  prin ciple  of si x early wa rni n g   are di scusse d.  Based  on  th e characte ri stic of i c ing  e a rl y warning,  the P D F-ba sed  imag re cog n ition   techn o logy i s  appli ed fo r icing  early  warning.  T he syntheti c  icing criteri on is e s tabli s he d   combi ned  with the micro c l i mate, mech anics mea s u r ement and in frare d  therm a l image, whi c h   can  enh an ce  the accu ra cy and real-ti m e pe rform a nce  of the e a rly wa rni ng.  The  simulati on   results  ba sed  on the  actu al  icing  imag e from th e  sce n e  prove the v a lidity of the  prop osed P D F - based imag e recognitio n  m e thod.       Ackn o w l e dg ements   This  resea r ch  was  su ppo rted by the Nat i onal Natural Scien c e Fo u ndation of  Ch ina (No.  5127 7084 ).       Referen ces   [1]  Qu Jun-su o. A securit y  co mmunicati on s c heme for R e alT i me EPON.  T E LKOMNIKA Indon esia n   Journ a l of Elec trical Eng i ne eri n g . 201 2; 10(5) : 1073-1 0 7 6 [2]  F a rzane h M, Savad jiev K. Sta t istical an al ys is  of  field d a ta fo r precip itatio n i c ing accr etio on ov erhe ad  po w e r lin es.  IEEE Trans on Power Deliv ery.  200 5; 20(2): 10 80-1 087.   [3]  Ma GM, Li  C R , Jia ng J,  et  al. A  n o vel   optica l  l o a d  c e ll  use d   in  ici ng m onit o rin g  on  ov erhe ad   transmissio n  li nes.  Col d  Reg i ons Scie nce a nd T e chn o l ogy . 2012; 71: 67- 72. 201 2.   [4]  Gan Yan, Liu  Cha o , Ruan Ji ang jun, et al. Anal ys is of Weak Positi on in  Overhead li ne  under He a v Icing Co nditi o n  b y  F i n i te Eleme n t Method.  T E LKOMNIKA Indones ian Jo urna l of Electrica l   Engi neer in g . 2014; 12( 7): 501 1-50 21.   [5]  Yang YM, W ang YN, Yu a n  XF , et al. Neura l  net w o rk-bas ed self -learn i n g  cont rol for po w e r   transmissio n  li ne de icin g rob o t.  Neural C o mputin g & Appl ic ations . 20 13; 2 2 (5): 969- 98 6.  [6]  Liu  X, Yan g  JJ, Z hu M, et al.  System D e sig n  of T r ansmissi on Li ne Icin g Detectio n Bas ed on R e mot e   Control Model  Aircraft . Proceedi ngs of 2 0 1 2  2nd Inter nati o nal  C onfer enc e on C o mp uter  Scienc e And   Net w ork T e chn o lo g y . 2 0 1 2 ; 424-4 28.   [7]  Savad jiev K, F a rzan eh M. M ode lin g of ici n an d ice s h e ddi ng o n  ov er hea d po w e r l i nes b a sed  on  statistical an al ysis of meteorol ogic a l dat a.  IEEE Trans on Power Deliv ery.  200 4; 19(2): 71 5-72 1.  [8]  Maciej B. Di git a l ima ge pr oce ssing i n  meas ureme n t of ice  thickness o n  po w e r transmi ssion l i nes:  a   roug h set appr oach. W i nn ipe g : Univers i t y  of  Manitob a ; 200 2.  [9]  W ang Ji a, F eng Z h o ngke,  Study on F o r e st F i re Spre ad Mo del B a s ed o n  MODIS Imag e .2 010  Internatio na l C onfere n ce o n  Multimed ia  T e chno log y  (ICMT ) . 2010; 1(5): 2 9 -31.   [10]  F ontana E, Ma rtins JF , Oliveira SC, et al. Se nsor  Net w o r k for Monitor i n g  the  State of Po ll ution  of Hig h- Voltag e Insul a tors Via Satel lit e.  IEEE Transactions on Power Delivery . 2 0 1 2 ; 27(2): 95 3-9 62.   [11]  Ma GM, Li  CR, Jian g J, et  al.  A Passiv e  Op ti cal F i b e r An e m ometer for W i nd S p e ed M e asurem ent o n   High-V o lta g e  Overhea T r ansmission  Lin e s.  IEEE Transactions on Instr u mentation  and  Measur e m ent . 201 2; 61(2): 53 9-54 4.  [12]  H W ang. Boun ded D y n a mic S t ochastic Distri butio ns Mod e ll i ng an d Co ntrol ,  Springer-V erl ag. 199 9.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.