【技术实现步骤摘要】
基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别方法及系统
本专利技术涉及电子信息
，具体涉及基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别方法及系统。
技术介绍
在大型机房的设备管理维护领域，通常需要对大量设备的状态进行监控，及时排查设备异常并做出相应处理。常见的作法是人工监控，具体来说是由相关技术人员对设备的状态指示灯进行辨别，较为常见的设备指示灯颜色分布为绿色表示设备正常运行，黄色和红色表示设备告警。通过人工对各个指示灯颜色的读取确定当前设备的运行状态，从而对告警设备进行进一步维护。人工监控的效率比较低下，且其准确性受到监控人状态的影响，存在不可控因素。本专利技术旨在通过图像处理技术解决此问题，实现设备指示灯颜色状态的自动识别。设备指示灯颜色状态的自动识别是机器人技术、智能机房管理等应用领域必须解决的关键技术之一。目前，国内已经有一些设备指示灯颜色状态识别方案，包括：专利技术专利“一种指示灯状态识别方法和装置”，申请号201710210043.6，专利技术人周婷等，该方案通过将采集到图像中的指示灯颜色与预置颜色模板库中的颜色进行匹配得到颜色识别结果，其准确率依赖于预置颜...
【技术保护点】
1.基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别方法，其特征在于，包括：S1：在指示灯所在区域设置颜色校准标记，并采集指示灯所在区域的实时图像；S2：处理实时图像生成预处理图像，并定位预处理图像中的指示灯；S3：以预处理图像中包含指示灯的局部图像作为识别感兴趣图像，并根据颜色校准标记对识别感兴趣图像颜色校准；S4：对颜色校准后的识别感兴趣图像颜色识别。
【技术特征摘要】
1.基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别方法，其特征在于，包括：S1：在指示灯所在区域设置颜色校准标记，并采集指示灯所在区域的实时图像；S2：处理实时图像生成预处理图像，并定位预处理图像中的指示灯；S3：以预处理图像中包含指示灯的局部图像作为识别感兴趣图像，并根据颜色校准标记对识别感兴趣图像颜色校准；S4：对颜色校准后的识别感兴趣图像颜色识别。2.根据权利要求1所述的基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别方法，其特征在于，步骤S1包括以下子步骤：对图像采集设备进行校准，并对指示灯所在区域进行初步对准；利用图像采集设备采集指示灯所在区域的实时图像。3.根据权利要求1所述的基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别方法，其特征在于，步骤S2包括以下子步骤：根据已有的标准模板图像对实时图像进行刚性匹配生成预处理图像；所述标准模板图像上包含指示灯位置信息；根据标准模板图像上的指示灯位置信息对预处理图像中指示灯进行定位。4.根据权利要求1所述的基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别方法，其特征在于，步骤S3包括以下子步骤：抽取颜色校准标记上像素的颜色空间分量值，并以根据颜色校准标记上像素在颜色空间中分量值的偏移量对识别感兴趣图像进行颜色校准。5.根据权利要求4所述的基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别方法，其特征在于，所述颜色空间采用RGB颜色空间，所述颜色校准标记采用标准灰色；所述颜色校准标记上像素在RGB颜色空间中的偏移量为(ΔR，ΔG，ΔB)，识别感兴趣图像中像素在RGB颜色空间中的分量值为(R，G，B)；根据下式得出颜色校准后识别感兴趣图像中像素在RGB颜色空间中的分量值：式中ΔR为颜色校准标记上像素在RGB颜色空间中红色的偏移量；ΔG为颜色校准标记上像素在RGB颜色空间中绿色的偏移量；ΔB为颜色校准标记上像素在RGB颜色空间中蓝色的偏移量；R为识别感兴趣图像中像素在RGB在颜色空间中红色的分量值；G为识别感兴趣图像中像素在RGB在颜色空间中绿色的分量值；B为识别感兴趣图像中像素在RGB在颜色空间中蓝色的分量值；为颜色校准后识别感兴趣图像中像素在RGB颜色空间中的红色分量值；为颜色校准后识别感兴趣图像中像素在RGB颜色空间中的绿...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，常健，曾愚，王鑫，龚艳，潘可佳，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司信息通信公司，
类型：发明
国别省市：四川,51
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