基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法及装置制造方法及图纸

技术编号:18576369 阅读:29 留言:0更新日期:2018-08-01 11:25
本发明专利技术提供了基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法及装置,将获取到的图像采用边缘提取法,提取其构成部件轮廓,该构成部件包括一般性构成部件和决定性构成部件,与样本库进行匹配,完成初步分类;以设备部件之间的位置关系为特征,进一步提高分类的正确性;根据同种设备构成部件比例关系不变和不同设备构成部件比例关系不同的特征,用来区分部件构成类型,外观差异较小的设备,最终完成设备分类。本发明专利技术能够较准确的完成对变电站高压设备的分类识别,识别准确度高。

Image recognition method and device for high voltage equipment based on parts type and parts location

The invention provides a method and device for image recognition of high voltage equipment based on component type and component position. The obtained image is extracted by edge extraction, and its components are extracted. The components include general components and decisive components, matching the sample library and completing the preliminary classification; The position relationship between components is characteristic, and the correctness of the classification is further improved. According to the constant proportion of the components of the same equipment and the different characteristics of the proportion of the components of different equipment components, the equipment is used to distinguish the components of the components and the smaller appearance difference. Finally, the classification of the equipment is completed. The invention can accurately classify and identify the substation's high-voltage equipment, and has high accuracy.

【技术实现步骤摘要】
基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法及装置
本专利技术属于变电站在线监测领域,特别涉及一种基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法及装置。
技术介绍
目前变电站的站区面积不断扩大,运行环境愈加复杂,通常釆用人工巡视和其他传统巡视方式,简单依赖于巡视人员的感官和经验,很难做到全面准确巡检,给设备和电网安全运行带来各种隐患。利用巡检机器人辅助人员对设备进行巡视,就能规避隐患,对设备进行可靠的巡检。随着智能巡检机器人的广泛应用,变电站日常巡检工作中会产生越来越多的图像信息。针对海量图像信息,对不同设备图像的分类问题亟待解决。目前主流的图像分类方法是计算机视觉,计算机视觉作为人类视觉的模拟,图像视信息成为它的处理对象,图像视信息包括诸如形状、位置、颜色、纹理等图像特征,计算机视觉利用这些图像特征进行识别分类。由于变电站的高压设备的体积比较大,巡检机器人采集的图像可能只包含了设备中的某几个部件的图像,而不是设备全部部件的图像,这些图像中包含的信息比较少,因此,对设备类型的判断存在一定的困难,而且识别的结果也不准确。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法及装置,用于解决现有技术中对变电站高压设备图像信息识别不准确的问题。为实现上述目的,本专利技术的技术方案是:一种基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法,包括十个方法方案:方法方案一,步骤如下:构成部件识别步骤:采集待识别设备的图像信息,识别其中的构成部件;将识别出的构成部件与样本库中各类型设备的构成部件进行匹配;位置识别步骤:确定识别出的构成部件之间的位置关系,将这些位置关系与样本库中各类型设备的对应构成部件的位置关系进行匹配;判断确定步骤:根据匹配结果确定待识别设备的类型。方法方案二,在方法方案一的基础上,在位置关系识别完成后,确定识别出的构成部件之间的比例关系,将这些比例关系与样本库中各类型设备的对应构成部件的比例关系进行匹配。方法方案三,在方法方案二的基础上,通过计票方式确定匹配结果:当匹配成功时,对相应的设备类型进行计票;最终票数最高的设备类型为待识别设备的类型。方法方案四,在方法方案三的基础上,通过计票方式确定匹配结果:当匹配成功时,结合权重对相应的设备类型进行计票;最终票数最高的设备类型为待识别设备的类型。方法方案五,在方法方案四的基础上,,样本库中各类型设备的构成部件分为一般性构成部件和决定性构成部件;所述决定性构成部件的权重高于所述一般性构成部件的权重。方法方案六、方法方案七、方法方案八、方法方案九、方法方案十,分别在方法方案一、方法方案二、方法方案三、方法方案四、方法方案五的基础上,对采集待识别设备的图像信息,采用边缘提取法提取其构成部件轮廓,识别其中的构成部件。本专利技术还提供了基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别装置,包括四个装置方案:装置方案一,包括如下单元:构成部件识别单元:用于采集待识别设备的图像信息,识别其中的构成部件;将识别出的构成部件与样本库中各类型设备的构成部件进行匹配;位置识别单元:用于确定识别出的构成部件之间的位置关系,将这些位置关系与样本库中各类型设备的对应构成部件的位置关系进行匹配;判断确定单元:用于根据匹配结果确定待识别设备的类型。装置方案二,在装置方案一的基础上,还包括用于在位置关系识别完成后,确定识别出的构成部件之间的比例关系,将这些比例关系与样本库中各类型设备的对应构成部件的比例关系进行匹配的单元。装置方案三,在装置方案二的基础上,通过计票方式确定匹配结果:当匹配成功时,对相应的设备类型进行计票;最终票数最高的设备类型为待识别设备的类型。装置方案四,在装置方案三的基础上,通过计票方式确定匹配结果:当匹配成功时,结合权重对相应的设备类型进行计票;最终票数最高的设备类型为待识别设备的类型。本专利技术的有益效果是:本专利技术通过将获取到的图像与样本库进行匹配,识别其中的构成部件,将识别出的构成部件与样本库中各类型设备的构成部件进行匹配;然后确定识别出的构成部件之间的位置关系,将这些位置关系与样本库中各类型设备的对应构成部件的位置关系进行匹配,根据匹配结果确定变电站高压设备的类型,提高了高压设备类型判断的准确性。进一步地,在对高压设备构成部件以及构成部件位置关系识别后,为了进一步提高高压设备类型判断的准确性,以及保证将高压设备的全部构成部件识别出来,还可以对构成部件的比例关系进行识别,将识别出的构成部件之间的比例关系,与样本库中各类型设备的对应构成部件的比例关系进行匹配,根据匹配结果最终确定高压设备的类型。本专利技术的识别准确度高,识别过程容易实现。附图说明图1为变电站高压设备图像识别方法的流程图;图2为变电站高压设备的构成部件种类示意图;图3-1为采集的变电站高压设备图像示意图;图3-2为边缘提取法提取的变电站高压设备图像的轮廓效果图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的说明:本专利技术的一种基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法的实施例:一种基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法,将高压设备构成部件分为一般性构成部件和决定性构成部件并进行初步分类,接着以构成部件相对位置关系和构成部件比例关系为特征参量,进行图像匹配,并基于权重投票机制完成智能分类,识别方法的具体步骤如下:1、将获取到的设备样本图像采用边缘提取法,提取其构成部件轮廓,如图3-1和3-2所示,与样本库中的高压设备进行匹配,为表1中所示的每个样本设备的构成部件类型进行投票,完成第一轮投票,从而完成初步分类。边缘提取法,指依据边缘是邻近点灰度有明显变化的像素点的集合,选取合适的算子与基准图像做卷积,对图像进行分割,得到目标对象轮廓;本实施例采用Canny算子,是对图像导数分割原理的实例化,是在计算过程中采取的具体处理方法。设备的构成部件包括一般性构成部件和决定性构成部件,如图2所示,其中,一般性构成部件指不能对高压设备类型区分起到决定性作用或是仅有部分图像中存在的部件;决定性构成部件指全部图像中都存在的且对设备类型区分能起到决定性作用的部件。上述的投票对于步骤1指,当样本中存在一般性构成部件时,为表1中包括该一般性构成部件的设备记1票,当样本中存在决定性构成部件时,为表1中包括该决定性构成部件的设备记2票,当一般性构成部件和决定性构成部件同时存在时,为表1中包括一般性构成部件和决定性构成部件的设备记3票,从而完成对表1中各个高压设备的投票。也就是说,对于一般性构成部件的权重是决定性构成部件的权重的二分之一;作为其他实施方式,也可以设置其他权重值,例如,将一般性构成部件的权重设置成决定性构成部件的权重的三分之一,需要注意的是,一般性构成部件的权重必须小于决定性构成部件的权重。当然,如果不考虑将高压设备的构成部件分成一般性构成部件和决定性构成部件,也不可以不区分一般性构成部件和决定性构成部件的权重。2、以步骤1中的得票数较多的高压设备为基础,并以设备样本图像中构成部件的位置关系为特征,将设备样本图像中构成部件的水平距离关系,垂直距离关系与样本库中的高压设备构成部件的位置关系进行匹配,并投票,该投票机制指若满足位置关系记1票,完成第二轮投票,从而完成对表2中的高压设备的构成部件的位置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法,其特征在于,步骤如下:1)构成部件识别步骤:采集待识别设备的图像信息,识别其中的构成部件;将识别出的构成部件与样本库中各类型设备的构成部件进行匹配;2)位置识别步骤:确定识别出的构成部件之间的位置关系,将这些位置关系与样本库中各类型设备的对应构成部件的位置关系进行匹配;3)判断确定步骤:根据匹配结果确定待识别设备的类型。

【技术特征摘要】
1.一种基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法,其特征在于,步骤如下:1)构成部件识别步骤:采集待识别设备的图像信息,识别其中的构成部件;将识别出的构成部件与样本库中各类型设备的构成部件进行匹配;2)位置识别步骤:确定识别出的构成部件之间的位置关系,将这些位置关系与样本库中各类型设备的对应构成部件的位置关系进行匹配;3)判断确定步骤:根据匹配结果确定待识别设备的类型。2.根据权利要求1所述的基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法,其特征在于,在位置关系识别完成后,确定识别出的构成部件之间的比例关系,将这些比例关系与样本库中各类型设备的对应构成部件的比例关系进行匹配。3.根据权利要求2所述的基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法,其特征在于,通过计票方式确定匹配结果:当匹配成功时,对相应的设备类型进行计票;最终票数最高的设备类型为待识别设备的类型。4.根据权利要求3所述的基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法,其特征在于,通过计票方式确定匹配结果:当匹配成功时,结合权重对相应的设备类型进行计票;最终票数最高的设备类型为待识别设备的类型。5.根据权利要求4所述的基于部件种类和部件位置的高压设备图像识别方法,其特征在于,样本库中各类型设备的构成部件分为一般性构成部件和决定性构成部件;所述决定性构成部件的权重高于所述一般性构成部件的权重...

【专利技术属性】
技术研发人员:牧继清路光辉周水斌雍明超徐长福于华东张项安易永辉王龙阁龚东武
申请(专利权)人:许继集团有限公司许继电气股份有限公司许昌许继软件技术有限公司国家电网公司国网信息通信产业集团有限公司国网江苏省电力公司电力科学研究院
类型:发明
国别省市:河南,41

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