示功图识别方法和装置制造方法及图纸

本申请提供了一种示功图识别方法和装置，其中，该方法包括：根据示功图中各个像素点的第一灰度值，通过二值化处理得到像素点的第二灰度值；根据像素点的第二灰度值，得到各个像素点的梯度幅值和梯度方向的角度；根据各个像素点的梯度幅值和梯度方向的角度，得到示功图的梯度方向直方图；根据示功图的梯度方向直方图，识别示功图的类型。本申请通过利用示功图的梯度方向直方图识别示功图的类型，解决了现有的识别方法存在的识别效率低、识别准确率低的技术问题，提高了识别的速度和准确率；并且，由于可以直接根据示功图的图形获取梯度方向直方图，避免了对原数据的依赖，进一步提高了识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及油气生产
，特别涉及一种示功图识别方法和装置。
技术介绍
在油气生产过程中，示功图可以是由载荷随位移逐渐变化的关系曲线构成的封闭曲线，可以反应抽油机的工作状态。因此，示功图可以是油气生产管理的一种重要依据。根据示功图的类型和其他信息，可以对抽油机的工况进行诊断，进而可以快速掌握油井的工作状态，分析判断油井的参数是否合理，以油井的工作状态和油井参数为依据，可以及时地对油井进行调整，从而达到减少损耗、提高油气产量的目的。由于示功图在具体油气生产过程中的具有重要作用，因此，如何快速、准确地识别示功图的类型是一个比较重要的问题。目前，普遍采用的示功图识别方法一般可以分为两个阶段：特征提取和分类。其中，特征提取一般又可以进一步细分为：几何特征法、网格法、矢量特征法、灰度矩阵法、矩特征和频谱法。上述几种提取方法由于方法自身的局限性，大都只能提取到一些初级的特征量。但是，利用这些初级的特征量对示功图进行识别得到的结果的准确度往往不高。同时，由于上述几种方法大都需要使用示功图的原数据进行处理，而不同的示功图获取的方法和处理保存的方式不同，相应地，对原数据的处理需要采用不同的方式。具体处理时，往往会对所有的原数据统一采用一种方式处理，这样会对识别结果造成误差。此外，上述方法中的部分方法，例如矢量特征法和矩特征法等，由于方法自身设计的问题，易受到噪声的影响，导致识别结果准确度的降低。综合上述情况，现有的示功图识别方法在具体实施时，往往存在识别效率低和识别准确率低的技术问题。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种示功图识别方法和装置，通过利用示功图的梯度方向直方图识别示功图的类型，以达到解决现有识别方法中存在的识别准确率低和识别效率低的技术问题。本专利技术实施例提供了一种示功图识别方法，包括：根据待识别示功图中各个像素点的第一灰度值，对所述示功图进行二值化处理，得到所述示功图中各个像素点的第二灰度值；根据所述各个像素点的第二灰度值，求解得到所述各个像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度；根据所述各个像素点的梯度幅值和梯度方向的角度，求解得到所述示功图的梯度方向直方图；根据所述示功图的梯度方向直方图，识别所述示功图的类型。在一个实施方式中，所述根据待识别示功图中各个像素点的第一灰度值，对所述示功图进行二值化处理，得到所述示功图中各个像素点的第二灰度值，包括：将所述各个像素点中第一灰度值大于等于预设阈值的像素点的第二灰度值设为1；将所述各个像素点中第一灰度值小于所述预设阈值的像素点的第二灰度值设为0。在一个实施方式中，根据所述各个像素点的第二灰度值，求解得到所述各个像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度，包括：按照以下方式，求取所述各个像素点中编号为i，j的像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度：根据编号为i-1，j的像素点的第二灰度值、编号为i+1，j的像素点的第二灰度值、编号为i，j-1的像素点的第二灰度值和编号为i，j+1的像素点的第二灰度值，求解得到所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量和垂直方向梯度分量；根据所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量和垂直方向梯度分量，求解得到编号为i，j的像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度；其中，i为1到n之间的整数，j为1到m之间的整数，n×m为所述示功图中像素点的个数。在一个实施方式中，根据所述编号为i-1，j的像素点的第二灰度值、编号为i+1，j的像素点的第二灰度值、编号为i，j-1的像素点的第二灰度值和编号为i，j+1的像素点的第二灰度值，求解得到所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量和垂直方向梯度分量，包括：利用梯度算子对所述编号为i，j的像素点的第二灰度值在所述示功图中的水平方向和垂直方向做卷积运算，得到所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量I(i+1,j)-I(i-1,j)和所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的垂直方向梯度分量I(i,j+1)-I(i,j-1)，其中，I(i+1,j)为所述编号为i+1，j的像素点的第二灰度值，I(i-1,j)为所述编号为i-1，j的像素点的第二灰度值，I(i,j+1)为所述编号为i，j+1的像素点的第二灰度值，I(i,j-1)为所述编号为i，j-1的像素点的第二灰度值。在一个实施方式中，根据所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量和垂直方向梯度分量，求解得到编号为i，j的像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度，包括：根据所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量和垂直方向梯度分量，利用反正切函数，通过以下公式，求解得到所述编号为i，j的像素点的梯度幅值和梯度方向的角度：θ(i,j)＝arctan((I(i+1,j)-I(i-1,j))/(I(i,j+1)-I(i,j-1)))其中，R(i,j)为所述编号为i，j的像素点的梯度幅值，θ(i,j)为所述为编号为i，j的像素点的梯度方向的角度，I(i+1,j)为所述编号为i+1，j的像素点的第二灰度值，I(i-1,j)为所述编号为i-1，j的像素点的第二灰度值，I(i,j+1)为所述编号为i，j+1的像素点的第二灰度值，I(i,j-1)为所述编号为i，j-1的像素点的第二灰度值。在一个实施方式中，根据所述各个像素点的梯度幅值和梯度方向的角度得到所述示功图的梯度方向直方图，包括：将所述示功图划分为多个方格；统计获得所述多个方格中各个方格的梯度方向直方图；串联所述各个方格的梯度方向直方图，得到所述示功图的梯度方向直方图。在一个实施方式中，按照以下方式统计获得所述多个方格中当前方格的梯度方向直方图：根据所述当前方格中各个像素点的梯度方向的角度，将所述当前方格中的像素点，划分进多个不同的角度范围内；统计获得所述多个不同角度范围中各个角度范围的梯度幅值，其中，所述各个角度范围的梯度幅值是按照以下方式得到的：将当前角度范围内的各个像素点的梯度幅值进行累加，将累加结果作为所述当前角度范围的梯度幅值；根据所述多个角度范围中各个角度范围的梯度幅值，获得所述当前方格的梯度方向直方图。在一个实施方式中，将所述当前方格中的像素点，划分进多个不同的角度范围内，包括：根据所述示功图中各个像素点的梯度方向的角度，将所述当前方格中的像素点，划分进4个不同的角度范围内。在一个实施方式中，所述根据所述示功图的梯度方向直方图，识别所述示功图的类型，包括：将所述示功图的梯度方向直方图作为所述示功图的识别特征；将所述识别特征作为预设分类器的输入数据输入至所述预设分类器中，得到所述示功图的类型。在一个实施方式中，所述预设分类器是按照以下方式得到的：获取多个已标识类型的示功图作为训练样本；将所述训练样本输入初始分类器进行训练，得到所述预设分类器。基于相同的思路，本专利技术实施例还提供了一种示功图的识别装置，包括：第一获取模块，用于根据待识别示功图中各个像素点的第一灰度值，对所述示功图进行二值化处理，获取所述示功图中各个像素点的第二灰度值；第二获取模块，用于根据所述各个像素点的第二灰度值，获取所述各个像素点的梯度幅值和梯度方向的角度；求解模块，用于根据所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种示功图识别方法，其特征在于，包括：根据待识别示功图中各个像素点的第一灰度值，对所述示功图进行二值化处理，得到所述示功图中各个像素点的第二灰度值；根据所述各个像素点的第二灰度值，求解得到所述各个像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度；根据所述各个像素点的梯度幅值和梯度方向的角度，求解得到所述示功图的梯度方向直方图；根据所述示功图的梯度方向直方图，识别所述示功图的类型。

【技术特征摘要】
1.一种示功图识别方法，其特征在于，包括：根据待识别示功图中各个像素点的第一灰度值，对所述示功图进行二值化处理，得到所述示功图中各个像素点的第二灰度值；根据所述各个像素点的第二灰度值，求解得到所述各个像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度；根据所述各个像素点的梯度幅值和梯度方向的角度，求解得到所述示功图的梯度方向直方图；根据所述示功图的梯度方向直方图，识别所述示功图的类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待识别示功图中各个像素点的第一灰度值，对所述示功图进行二值化处理，得到所述示功图中各个像素点的第二灰度值，包括：将所述各个像素点中第一灰度值大于等于预设阈值的像素点的第二灰度值设为1；将所述各个像素点中第一灰度值小于所述预设阈值的像素点的第二灰度值设为0。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述各个像素点的第二灰度值，求解得到所述各个像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度，包括：按照以下方式，求取所述各个像素点中编号为i，j的像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度：根据编号为i-1，j的像素点的第二灰度值、编号为i+1，j的像素点的第二灰度值、编号为i，j-1的像素点的第二灰度值和编号为i，j+1的像素点的第二灰度值，求解得到所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量和垂直方向梯度分量；根据所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量和垂直方向梯度分量，求解得到编号为i，j的像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度；其中，i为1到n之间的整数，j为1到m之间的整数，n×m为所述示功图中像素点的个数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述编号为i-1，j的像素点的第二灰度值、编号为i+1，j的像素点的第二灰度值、编号为i，j-1的像素点的第二灰度值和编号为i，j+1的像素点的第二灰度值，求解得到所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量和垂直方向梯度分量，包括：利用梯度算子对所述编号为i，j的像素点的第二灰度值在所述示功图中的水平方向和垂直方向做卷积运算，得到所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量I(i+1,j)-I(i-1,j)和所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的垂直方向梯度分量I(i,j+1)-I(i,j-1)，其中，I(i+1,j)为所述编号为i+1，j的像素点的第二灰度值，I(i-1,j)为所述编号为i-1，j的像素点的第二灰度值，I(i,j+1)为所述编号为i，j+1的像素点的第二灰度值，I(i,j-1)为所述编号为i，j-1的像素点的第二灰度值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量和垂直方向梯度分量，求解得到编号为i，j的像素点的第二灰度值的梯度幅值和梯度方向的角度，包括：根据所述编号为i，j的像素点的第二灰度值的水平方向梯度分量和垂直方...

【专利技术属性】
技术研发人员：胥小马，李金诺，龚仁彬，汤林，李群，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11