【技术实现步骤摘要】
一种对开式刀闸状态的实时精确检测方法
本专利技术涉及图像识别
，特别涉及一种对开式刀闸状态的实时精确检测方法。
技术介绍
刀闸是高压开关电器中使用次数非常频繁的一种电器，在电路中起隔离作用。在实际应用中，由于刀闸的长期运转，会出现刀闸闭合或打开不到位的情形，该情形会导致刀闸的左右刀闸臂之间产生电弧。电弧是一种气体放电现象，电流通过某些绝缘介质产生的瞬间火花可能，会造成火灾或威胁人身安全；此外，电弧温度极高，容易把绝缘材料烧毁，造成漏电事件或造成刀闸设备损坏；因此，刀闸的闭合状态需要准确的检测。检测对开式刀闸的实时状态，实践中主要需要依靠人工观测；在现有技术中，也通过计算左右刀闸臂之间的角度判断刀闸的状态。目前计算左右刀闸臂之间的角度，国内外出现了许多计算方案，一种是对电路内部进行改动，增加传感器或者信号灯；一种是基于数字图像处理的方法，通过监控图像对刀闸的开关状态进行判断，在基于数字图像处理的方法中，由于背景复杂，左刀闸臂和右刀闸臂之间的角度计算精度较低，不能满足实际需求。
技术实现思路
为...
【技术保护点】
1.一种对开式刀闸状态的实时精确检测方法，其特征在于，包括：采集对开式刀闸的实时监控视频，获取视频的任一帧图像并根据其建立该型号刀闸臂的边界线模型并保存为模型文件，且根据模型文件计算刀闸臂的左中点、右中点、中点和中线；/n通过多种途径获取对开式刀闸的样本图像，利用深度学习对样本图像进行训练获取训练模型，利用训练模型对视频的第一帧图像进行检测，获取第一帧图像中所有的刀闸区域、刀闸状态以及绝缘子区域，再结合模型文件对第一帧图像中的刀闸臂和绝缘子进行定位，根据定位结果计算刀闸可信度，给定可信度阈值，若可信度低于可信度阈值则判断当前刀闸状态为无法检测，继续检测下一帧图像，直至获取第...
【技术特征摘要】
1.一种对开式刀闸状态的实时精确检测方法，其特征在于，包括：采集对开式刀闸的实时监控视频，获取视频的任一帧图像并根据其建立该型号刀闸臂的边界线模型并保存为模型文件，且根据模型文件计算刀闸臂的左中点、右中点、中点和中线；
通过多种途径获取对开式刀闸的样本图像，利用深度学习对样本图像进行训练获取训练模型，利用训练模型对视频的第一帧图像进行检测，获取第一帧图像中所有的刀闸区域、刀闸状态以及绝缘子区域，再结合模型文件对第一帧图像中的刀闸臂和绝缘子进行定位，根据定位结果计算刀闸可信度，给定可信度阈值，若可信度低于可信度阈值则判断当前刀闸状态为无法检测，继续检测下一帧图像，直至获取第一帧可信度大于可信度阈值的图像，将其标记为初始帧图像；
根据上述对刀闸臂的定位结果对视频的初始帧图像进行边缘检测，获取边缘线集合，计算初始帧图像中刀闸臂的左中点和右中点到边缘线集合中的每条边缘线的距离，将不在阈值范围内的距离所对应的边缘线剔除，获取更新边缘线集合；
利用中线将更新边缘线集合左右区分，分别获取左刀闸臂边缘线集合和右刀闸臂边缘线集合并进行对称配对，确定最终的左刀闸臂边缘线和右刀闸臂边缘线，计算左刀闸臂和右刀闸臂之间的初始夹角，判断初始帧图像中刀闸的实时状态；
同样的方式处理初始帧图像后的第二帧图像，若可信度低于可信度阈值则判断当前刀闸状态为无法检测，否则根据中线估算系统误差，确定第二帧图像中左刀闸臂和右刀闸臂之间的校正夹角，判断第二帧图像中刀闸的实时状态；
与处理第二帧图像相同的方式依次处理下一帧图像，直至检测到刀闸停止运动，验证视频中刀闸运动的最终状态。
2.根据权利要求1所述的对开式刀闸状态的实时精确检测方法，其特征在于，利用中线将更新边缘线集合左右区分，分别获取左刀闸臂边缘线集合和右刀闸臂边缘线集合后，将左刀闸臂边缘线集合和右刀闸臂边缘线集合进行权重分配，将权重分配后的左刀闸臂边缘线集合和右刀闸臂边缘线集合进行对称配对。
3.根据权利要求1所述的对开式刀闸状态的实时精确检测方法，其特征在于，结合模型文件对第一帧图像中的刀闸进行定位的具体方式为：
利用训练模型对第一帧图像进行检测，获取第一帧图像中的所有刀闸区域及每个刀闸区域对应的刀闸状态，“闭合”和“虚合”状态的刀闸对应的所在区域为包含左右刀闸臂的整体矩形框区域，“打开”状态的刀闸对应的所在区域为包含左刀闸臂的左矩形框区域和包含右刀闸臂的右矩形框区域；对于“闭合”和“虚合”状态的刀闸同时获取其左右刀闸臂的接触点位置矩形框；
根据上述两个左侧端点和两个右侧端点获取闭合状态的刀闸的闭合四边形框区域，计算上述第一帧图像中整体矩形框区域、左矩形框区域、右矩形框区域分别与闭合四边形框区域的重叠面积；遍历第一帧图像中所有“闭合”和“虚合”状态的刀闸所在的区域，给定重叠面积阈值，获取包含左中点和右中点且重叠面积最大并大于重叠面积阈值的区域为最终的左右刀闸臂整体区域，同时计算左右刀闸臂的接触点位置矩形框的中心点并将其记为接触点，以过接触点且与该左右刀闸臂整体区域矩形框短边平行的中心直线为界限，左侧矩形框为左刀闸臂矩形框，右侧矩形框为右刀闸臂矩形框，实现对第一帧图像中“闭合”或“虚合”状态的刀闸定位；
若不存在上述包含左中点和右中点且重叠面积最大并大于重叠面积阈值的区域，则表明第一帧图像中待检测的刀闸的状态不是“闭合”或“虚合”状态，从所有“打开”状态的刀闸中实现刀闸定位，遍历第一帧图像中所有“打开”状态且重叠面积大于重叠面积阈值的刀闸所在的区域，获取包含左中点且重叠面积最大的区域记作第一打开左刀闸臂区域；获取包含右中点且重叠面积最大的区域记作第一打开右刀闸臂区域；遍历第一帧图像中所有“打开”状态且重叠面积小于等于重叠面积阈值的刀闸所在的区域，获取前两个包含左中点且重叠面积最大的区域记为左刀闸臂匹配区域；获取前两个包含右中点且重叠面积最大的区域记为右刀闸臂匹配区域；
计算任一个左刀闸臂匹配区域的4个顶点到左中点的距离并选取左侧最小距离，相比两个左侧最小距离并将较小的左侧最小距离对应的左刀闸臂匹配区域记为第二打开左刀闸臂区域；计算任一个右刀闸臂匹配区域的4个顶点到右中点的距离并选取右侧最小距离，相比两个右侧最小距离并将较小的右侧最小距离对应的右刀闸臂匹配区域记为第二打开右刀闸臂区域；
给定刀闸臂面积阈值，大于刀闸臂面积阈值的第一打开左刀闸臂区域记为最终左刀闸臂区域，否则大于刀闸臂面积阈值的第二打开左刀闸臂区域记为最终左刀闸臂区域；大于刀闸臂面积阈值的第一打开右刀闸臂区域记为最终右刀闸臂区域，否则大于刀闸臂面积阈值的第二打开右刀闸臂区域记为最终右刀闸臂区域，实现对第一帧图像中“打开”状态的刀闸定位。
4.根据权利要求3所述的对开式刀闸开合状态实时精确检测方法，其特征在于，“结合模型文件对第一帧图像中的绝缘子进行定位”的方式为：
根据模型文件获取左绝缘子标准中心线和右绝缘子标准中心线，利用训练模型对第一帧图像进行检测，获取第一帧图像中的所有绝缘子区域的绝缘子矩形框，遍历所有绝缘子矩形框，分别获取包含左中点的所有左绝缘子矩形框的左绝缘子集合和包含右中点的所有右绝缘子矩形框的右缘子集合；
计算每个绝缘子矩形框的实际中心线，给定左距离阈值，统计左绝缘子集合中的每条实际中心线上的点到左绝缘子标准中心线的距离小于左距离阈值的点数目，并统计其中的每条实际中心线斜率与左绝缘子标准中心线斜率的差值，再给定左斜率差阈值和左点数目阈值，斜率差小于左斜率差阈值，点数目最多且点数目大于左点数目阈值的绝缘子矩形框即为最终的左绝缘子矩形框，实现左绝缘子定位；
给定右距离阈值，统计右绝缘子集合中的每条实际中心线上的点到右绝缘子标准中心线的距离小于右距离阈值的点数目，并统计其中的每条实际中心线斜率与右绝缘子标准中心线斜率的差值，给定右斜率差阈值和右点数目阈值，斜率差小于右斜率差阈值，点数目最多且点数目大于右点数目阈值的绝缘子矩形框即为最终的右绝缘子矩形框，实现右绝缘子定位。
5.根据权利要求3所述的对开式刀闸开合状态实时精确检测方法，其特征在于，“根据定位结果计算刀闸可信度”的方式为：根据模型文件确定左中点和右中点之间的距离记为左右中点间距；对当前帧图像，根据定位结果获取左刀闸臂、右刀闸臂、左绝缘子、右绝缘子、以及左刀闸臂与右刀闸臂的接触点的矩形框，左右绝缘子矩形框短边长度为左右绝缘子宽度；
若存在左绝缘子矩形框，给定左比例阈值，计算左绝缘子宽度的一半与左右中点间距的比例，如果该比例小于左比例阈值，则左绝缘子对可信度的贡献率为0.2，否则贡献率为0；
若存在右绝缘子矩形框，给定右比例阈值，计算右绝缘子宽度的一半与左右中点间距的比例，如果该比例小于右的比例阈值，则右绝缘子对可信度的贡献率为0.2，否则贡献率为0；
若存在接触点矩形框，给定比例阈值，计算左右刀闸臂接触点矩形框的宽度的一半与左右中点间距的比例，如果该比例小于比例阈值，则接触点对可信度的贡献率为0.2，否则贡献率为0；
若存在左刀闸臂矩形框，则左刀闸臂对可信度的贡献率为0.2，否则贡献率为0；若存在右刀闸臂矩形框，则右刀闸臂对可信度的贡献率为0.2，否则贡献率为0；
对于打开状态的刀闸，由于不存在接触点，贡献率额外增加0.2；左刀闸臂、右刀闸臂、左绝缘子、右绝缘子、以及左刀闸臂与右刀闸臂的接触点对可信度贡献率的总和即为刀闸可信度，给定可信度阈值，若可信度大于可信度阈值，则对当前帧刀闸状态进行检测，若可信度小于给定阈值，则判断当前帧刀闸状态为无法检测。
6.根据权利要求1所述的对开式刀闸状态的实时精确检测方法，其特征在于，根据中线估算系统误差，确定第二帧图...
【专利技术属性】
技术研发人员：任大明，汪辉，
申请(专利权)人：南京鑫和汇通电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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