一种适用于变电站巡检机器人的仪表识别方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于变电站巡检机器人的仪表识别方法，包括以下步骤：1）机器人开始巡检任务，采集仪器设备图像信息；2）利用改进的SIFT特征匹配算法处理采集到的信息，实现仪表定位；3）SIFT特征点提取完成之后，采用准欧氏距离的二次匹配算法进行特征点的匹配；4）将步骤3）中得到的图像信息进行预处理；5）通过快速Hough变换识别仪表的指针；6）仪表刻度识别读取，完成仪表识别工作。本发明专利技术提高了特征点匹配的准确度的同时加快了匹配的速度，能够更加准确地、实时快速地定位仪表设备在采集图像中的准确位置；大大的降低了传统Hough变换的计算量，加快了指针提取的速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像识别
，特别涉及一种适用于变电站巡检机器人的仪表识别方法。
技术介绍
目前，我国大部分变电站的日常运维一般采用人工巡检的方式，利用手持设备或者通过人工抄表记录的方式对变电站内各个设备依次进行故障排查。为了克服在人工巡检的过程中因为巡检设备数量庞大、种类繁多、人力投入成本高等问题，一些变电站不得不更新电力设备、仪表，通过自动化变电站系统将变电站现场设备的运行状态转化为数字信号发送到后端的控制中心，但是对于一些传统的已经处于高负荷运行状态的变电站设备，由于设备更换成本高、施工难度大、施工窗口期短等问题，很难完全实现真正的数字化。因此，为了解决人工巡检中遇到的问题，同时又避免更新设备带来高昂的费用，变电站自主巡检机器人既是解决这一问题的最佳途径。在机器人巡检的过程中要实时的获取设备的状态图像，并通过一套图像处理、分析、识别算法得到当前设备的状态信息。电力系统的变电站种类繁多、数量庞大的指针仪表，如气压表、温度表、油温表、避雷器表等等。由于设备仪表长时间的暴露在室外的强光照条件下，红色指针发生严重的褪色现象或者在背光的条件下，红色特征表示的并不是特别的明显，所以采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种适用于变电站巡检机器人的仪表识别方法，其特征在于：包括以下步骤：1）机器人开始巡检任务，采集仪器设备图像信息；2）利用改进的SIFT特征匹配算法处理采集到的信息，实现仪表定位，所述改进的SIFT特征匹配算法包括步骤a1）~a4)：a1）以关键点为中心，做一个半径为8个像素的圆形窗口，以确定关键点的邻域范围，然后分别以1、2、3、4、5、6、7个像素为半径，以关键点为圆心的同心圆，将邻域区域划分为8个子区域;a2）统计8个字区域内每一个像素的灰度累加值，并记为，为了保证SIFT算法的光照不变性，需要将归一化，即：a3）利用一阶数值差分计算这8个子区域的灰度累加值的差分值，如下面公式所示：a4...

【技术特征摘要】
1.一种适用于变电站巡检机器人的仪表识别方法，其特征在于：包括以下步骤：1）机器人开始巡检任务，采集仪器设备图像信息；2）利用改进的SIFT特征匹配算法处理采集到的信息，实现仪表定位，所述改进的SIFT特征匹配算法包括步骤a1）~a4)：a1）以关键点为中心，做一个半径为8个像素的圆形窗口，以确定关键点的邻域范围，然后分别以1、2、3、4、5、6、7个像素为半径，以关键点为圆心的同心圆，将邻域区域划分为8个子区域;a2）统计8个字区域内每一个像素的灰度累加值，并记为，为了保证SIFT算法的光照不变性，需要将归一化，即：a3）利用一阶数值差分计算这8个子区域的灰度累加值的差分值，如下面公式所示：a4）用归一化灰度累加值和灰度累加值的差分值构成特征点的描述符，即得到一个简化的16维描述符：；3）SIFT特征点提取完成之后，采用准欧氏距离的二次匹配算法进行特征点的匹配；所述准欧氏距离的二次匹配算法包括步骤b1）~b4)：b1）设为基准...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵发全，陈如申，黎勇跃，
申请(专利权)人：杭州申昊科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33