一种变电站压板设备状态识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种变电站压板设备状态识别方法及装置，通过获取变电站压板设备的初始采集图像；从初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域；对待识别图像区域进行深度重建，生成相对深度信息；根据计算得到的相对深度信息进行图论分割，将待识别图像区域分割为前景以及背景；将分割后的待识别图像区域输入至预先训练好的神经网络分类器中，输出待识别图像区域内压板设备的工作状态信息。本申请采用以深度信息重建的方式来确定图论分割的前景和背景，利用图论分割来分割图像，并利用训练后的神经网络来进行分割后图像的识别，对于光照和图像的质量要求较低，对现场光线干扰表现出较好的鲁棒性，识别准确性较高。

【技术实现步骤摘要】
一种变电站压板设备状态识别方法及装置
本专利技术涉及变电站
，特别是涉及一种变电站压板设备状态识别方法及装置。
技术介绍
随着计算机技术和网络通信技术的快速发展，电力系统自动化建设发展越加完善，尤其是在变电站的安全防范方面，广泛采用了最新的计算机技术、通讯技术以及图像处理技术，实施了诸如视频监控系统、入侵报警系统、SF6气体检测系统以及消防系统等等，这些子系统有机组成了变电站的安防辅助系统。继电保护屏上保护压板的投、退操作是变电站的倒闸操作中二次设备操作的主要项目。保护压板是保护装置联系外部接线的桥梁和纽带，关系到保护的功能和动作出口能否正常发挥作用。为避免人工操作的防误局限性，需对变电站室内控制柜中的压板设备的工作状态进行自动识别。现有的压板开关状态识别方法为利用图像灰度信息进行二值分割后再进行轮廓检测来识别，或者利用RGB或HSV的信息来进行分割和识别。而由于光照和灯光的不均匀，很容易造成分割错误，导致识别准确性不高识别方法的鲁棒性受到较大限制。鉴于此，提供一种鲁棒性较高、识别准确性较高的变电站压板设备状态识别方案是非常有必要的。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种变电站压板设备状态识别方法及装置，以解决现有识别方法鲁棒性较低、识别准确性较低的问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种变电站压板设备状态识别方法，包括：获取变电站压板设备的初始采集图像；从所述初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域；对所述待识别图像区域进行深度重建，生成相对深度信息；根据计算得到的所述相对深度信息进行图论分割，将所述待识别图像区域分割为前景以及背景；将分割后的所述待识别图像区域输入至预先训练好的神经网络分类器中，输出所述待识别图像区域内压板设备的工作状态信息。可选地，所述从所述初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域包括：预先采集变电站压板设备的模板图像，以预设大小的矩形标定框将所述模板图像上的各个压板设备划分为独立的区域；对所述初始采集图像以及所述模板图像进行配准；根据配置的矩形标定框依次从所述初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域执行后续识别的操作，直到所述初始采集图像中所有压板设备均识别完毕为止。可选地，所述对所述初始采集图像以及所述模板图像进行配准包括：对所述初始采集图像以及所述模板图像分别进行特征点匹配，并计算特征向量；根据所述特征向量确定由所述初始采集图像到所述模板图像进行透视变换的单映射矩阵；根据所述单映射矩阵对所述初始采集图像进行图像透视变换。可选地，所述对所述待识别图像区域进行深度重建，生成相对深度信息包括：计算所述待识别图像区域的灰度纹理特征；计算所述待识别图像区域的图像雾度；计算所述待识别图像区域的图像纹理梯度特征；将所述灰度纹理特征、所述图像雾度、所述图像纹理梯度特征按照预设权重组合为一个特征向量，利用高斯背景建模方法，生成相对深度信息。可选地，所述根据计算得到的所述相对深度信息进行图论分割，将所述待识别图像区域分割为前景以及背景包括：根据所述相对深度信息，以靠近相机的部分作为前景，远离相机的部分作为背景，生成一个掩模，进行图论分割后将所述待识别图像区域分割为前景以及背景。本专利技术还提供了一种变电站压板设备状态识别装置，包括：初始图像获取模块，用于获取变电站压板设备的初始采集图像；提取模块，用于从所述初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域；深度重建模块，用于对所述待识别图像区域进行深度重建，生成相对深度信息；图论分割模块，用于根据计算得到的所述相对深度信息进行图论分割，将所述待识别图像区域分割为前景以及背景；识别模块，用于将分割后的所述待识别图像区域输入至预先训练好的神经网络分类器中，输出所述待识别图像区域内压板设备的工作状态信息。可选地，所述提取模块包括：模板图像预建立单元，用于预先采集变电站压板设备的模板图像，以预设大小的矩形标定框将所述模板图像上的各个压板设备划分为独立的区域；配准单元，用于对所述初始采集图像以及所述模板图像进行配准；提取单元，用于根据配置的矩形标定框依次从所述初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域执行后续识别的操作，直到所述初始采集图像中所有压板设备均识别完毕为止。可选地，所述配准单元包括：特征向量计算子单元，用于对所述初始采集图像以及所述模板图像分别进行特征点匹配，并计算特征向量；确定子单元，用于根据所述特征向量确定由所述初始采集图像到所述模板图像进行透视变换的单映射矩阵；变换子单元，用于根据所述单映射矩阵对所述初始采集图像进行图像透视变换。可选地，所述深度重建模块包括：第一计算单元，用于计算所述待识别图像区域的灰度纹理特征；第二计算单元，用于计算所述待识别图像区域的图像雾度；第三计算单元，用于计算所述待识别图像区域的图像纹理梯度特征；建立单元，用于将所述灰度纹理特征、所述图像雾度、所述图像纹理梯度特征按照预设权重组合为一个特征向量，利用高斯背景建模方法，生成相对深度信息。可选地，所述图论分割模块具体用于：根据所述相对深度信息，以靠近相机的部分作为前景，远离相机的部分作为背景，生成一个掩模，进行图论分割后将所述待识别图像区域分割为前景以及背景。本专利技术所提供的变电站压板设备状态识别方法及装置，通过获取变电站压板设备的初始采集图像；从初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域；对待识别图像区域进行深度重建，生成相对深度信息；根据计算得到的相对深度信息进行图论分割，将待识别图像区域分割为前景以及背景；将分割后的待识别图像区域输入至预先训练好的神经网络分类器中，输出待识别图像区域内压板设备的工作状态信息。本申请采用以深度信息重建的方式来确定图论分割的前景和背景，利用图论分割来分割图像，并利用训练后的神经网络来进行分割后图像的识别，对于光照和图像的质量要求较低，对现场光线干扰表现出较好的鲁棒性，识别准确性较高。附图说明为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术所提供的变电站压板设备状态识别方法的一种具体实施方式的流程图；图2为本专利技术所提供的变电站压板设备状态识别方法中进行深度重建的流程图；图3为本专利技术所提供的变电站压板设备状态识别方法的一种具体实施方式的流程图；图4为后台传回的压板阵列初始采集图像示意图；图5为通过本专利技术实施例的矩阵标定框划分压板阵列示意图；图6为经透视变换和匹配后提取的ROI区域的一种具体实施方式示意图；图7为对ROI图像进行相对深度重建的一种具体实施方式示意图；图8为根据深度信息进行图论分割后得到的结果示意图；图9为用神经网络分类器得到的识别结果示意图；图10为本专利技术实施例提供的变电站压板设备状态识别装置的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种变电站压板设备状态识别方法，其特征在于，包括：获取变电站压板设备的初始采集图像；从所述初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域；对所述待识别图像区域进行深度重建，生成相对深度信息；根据计算得到的所述相对深度信息进行图论分割，将所述待识别图像区域分割为前景以及背景；将分割后的所述待识别图像区域输入至预先训练好的神经网络分类器中，输出所述待识别图像区域内压板设备的工作状态信息。

【技术特征摘要】
1.一种变电站压板设备状态识别方法，其特征在于，包括：获取变电站压板设备的初始采集图像；从所述初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域；对所述待识别图像区域进行深度重建，生成相对深度信息；根据计算得到的所述相对深度信息进行图论分割，将所述待识别图像区域分割为前景以及背景；将分割后的所述待识别图像区域输入至预先训练好的神经网络分类器中，输出所述待识别图像区域内压板设备的工作状态信息。2.如权利要求1所述的变电站压板设备状态识别方法，其特征在于，所述从所述初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域包括：预先采集变电站压板设备的模板图像，以预设大小的矩形标定框将所述模板图像上的各个压板设备划分为独立的区域；对所述初始采集图像以及所述模板图像进行配准；根据配置的矩形标定框依次从所述初始采集图像中提取出单个压板设备对应的待识别图像区域执行后续识别的操作，直到所述初始采集图像中所有压板设备均识别完毕为止。3.如权利要求2所述的变电站压板设备状态识别方法，其特征在于，所述对所述初始采集图像以及所述模板图像进行配准包括：对所述初始采集图像以及所述模板图像分别进行特征点匹配，并计算特征向量；根据所述特征向量确定由所述初始采集图像到所述模板图像进行透视变换的单映射矩阵；根据所述单映射矩阵对所述初始采集图像进行图像透视变换。4.如权利要求1至3任一项所述的变电站压板设备状态识别方法，其特征在于，所述对所述待识别图像区域进行深度重建，生成相对深度信息包括：计算所述待识别图像区域的灰度纹理特征；计算所述待识别图像区域的图像雾度；计算所述待识别图像区域的图像纹理梯度特征；将所述灰度纹理特征、所述图像雾度、所述图像纹理梯度特征按照预设权重组合为一个特征向量，利用高斯背景建模方法，生成相对深度信息。5.如权利要求4所述的变电站压板设备状态识别方法，其特征在于，所述根据计算得到的所述相对深度信息进行图论分割，将所述待识别图像区域分割为前景以及背景包括：根据所述相对深度信息，以靠近相机的部分作为前景，远离相机的部分作为背景，生成一个掩模，进行图论分割后将所述待识别图像区域分割为前景以及背景。6.一种变电站压板设备状态识别装置，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：李健，周昊，邵光亭，付崇光，
申请(专利权)人：山东鲁能智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37