一种基于图像处理的换流站扫描检测方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像处理的换流站扫描检测方法、系统及介质，将换流站现场显示屏的实时照片经过一系列的图像处理过程获取数据检测结果，可最终会被显示在手机及电脑客户端，能够完全不影响换流站现有监控系统的工作、确实换流站现有监控系统内外网隔离情况下即可实现监控数据的网络化输出，防止换流站现有监控系统因为网络数据输出而暴露安全漏洞，为换流站人工智能监控提供了一种新型思路，在减少人工成本的同时，保证了监测的准确性，有利于换流站安全稳定运行，不仅适用于各换流站监视报警，还可广泛应用于除换流站以外的电力系统的许多场景。

A method, system and medium of converter station scanning detection based on image processing

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的换流站扫描检测方法、系统及介质
本专利技术属于换流站故障检测领域，具体涉及一种基于图像处理的换流站扫描检测方法、系统及介质。
技术介绍
随着信息技术的快速发展以及社会对公共安全的日益关注，智能扫描监控系统已经在国防军事、交通监控、敏感重要场合以及普通民用领域得到了广泛应用。智能扫描监控系统的快速发展带来的海量信息已经超出了人力的处理能力范围，智能化将是智能扫描技术发展的必然趋势。当前的智能扫描技术经历十几年的发展总体上已日趋成熟，但仍然还处在一个静态扫描阶段，主要存在两方面不足：一是静态扫描，二是分析评估功能较弱。从驱动IC的输出脚到像素点之间实行“点对点”的控制叫做静态驱动，也称静态扫描，传统的静态扫描分析都是基于语法解析或者编译器，这些方式分析代码的缺陷是以代码所匹配的规则模式(patterns)去评估代码，只要模式匹配或者相似就报出来，需要人工去分辨出其中的真假。在小量的代码前提下，简单的代码将不是问题，也是可以接受的，但是，如果是大量的代码，复杂的代码，传统的扫描技术将几乎不可行，因为它将大量浪费开发和安全审计人员的时间，有时人眼也无能为力。现阶段换流站的长期安全稳定运行需要工作人员的长期实时监测，发现了报警信息需要及时处理，在一天的时间里，严重的故障信息只有少数几条甚至没有，但需要有工作人员全程在现场监视，这花费了巨大的工作代价，浪费了大量的人员精力。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种基于图像处理的换流站扫描检测方法、系统及介质，将换流站现场显示屏的实时照片经过一系列的图像处理过程获取数据检测结果，可最终会被显示在手机及电脑客户端，能够完全不影响换流站现有监控系统的工作、确实换流站现有监控系统内外网隔离情况下即可实现监控数据的网络化输出，防止换流站现有监控系统因为网络数据输出而暴露安全漏洞，为换流站人工智能监控提供了一种新型思路，在减少人工成本的同时，保证了监测的准确性，有利于换流站安全稳定运行，不仅适用于各换流站监视报警，还可广泛应用于除换流站以外的电力系统的许多场景。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于图像处理的换流站扫描检测方法，实施步骤包括：1)获取换流站的监控中心显示屏的监控图像；2)对监控图像进行图像预处理、图像矫正、图像去噪、提取边缘信息，所述图像预处理具体是指进行图像灰度化处理；3)对监控图像进行字符分割和字符识别获得检测结果。可选地，步骤3)获得检测结果之后还包括进行预警检测的步骤，详细步骤包括：针对检测结果中的每一种数据，从预设的预警门槛值数据库中找出对应的预警门槛值，并判断该数据是否超出对应的预警门槛值，如果超出对应的预警门槛值则向指定的移动终端设备或者监控中心推送报警消息。可选地，步骤1)获取换流站的监控中心显示屏的监控图像具体是指通过机械臂上安装有摄像头的移动小车实现的，所述移动小车沿着监控中心显示屏附近地面或台面上铺设一条轨道运动以调节监控中心显示屏的拍摄角度以实现画面质量调节。可选地，步骤2)中的图像矫正具体是指采用逆向映射法进行矫正，所述采用逆向映射法进行矫正是指通过目标图像的坐标推导得出相应原图像的坐标，并用线性插值法对非整数坐标点的灰度进行判定，实现对失真图像进行非线性的矫正；其中非整数坐标点的灰度如下式所示：上式中，y为非整数坐标点的灰度，(x0,y0)、(x1,y1)为已知坐标，(x,y)为[x0,x1]区间内的某一数值，α表示为插值系数。可选地，步骤2)中的图像去噪具体是指采用均值滤波法对图像去噪，且采用均值滤波法对图像去噪的函数表达式如下式所示：g(x,y)＝1/m∑f(x,y)上式中，g(x,y)为处理后图像在像素点上的灰度，m为去噪图像模板中包含当前像素在内的像素总个数，f(x,y)为原始图像在像素点上的灰度。可选地，步骤2)中的提取边缘信息具体是指采用sobel算子提取图像边缘信息，且sobel算子如下式所示：上式中，Gx表示横向边缘检测图像；Gy表示为纵向边缘检测图像；G表示梯度大小；θ表示梯度方向。可选地，步骤3)的详细步骤包括：3.1)选用数学形态学方法对监控图像进行膨胀运算，将图像分割为几个连通的区域，并进行标记完成标签定位；3.2)对确定下来的连通区域进行字符分割，利用垂直投影法进行分割，将监控图像所有行灰度值累加，采用自适应阈值分割找出最佳的阈值分割点，将灰度图像转化为二值图像，最后利用水平垂直投影法找出字符与字符之间的边界点，从而分割出每一种数据字符；3.3)将每一种数据的字符使用机器学习模型进行识别，得到每一种数据的检测结果。可选地，步骤3.3)之前还包括训练机器学习模型的步骤，详细步骤包括：S1)获取换流站的监控中心显示屏的监控图像样本；S2)对监控图像样本进行样本扩充，所述扩充包括旋转、倾斜、变形、添加噪声、宽度变化中的一种或多种；S3)对样本后的监控图像样本进行图像预处理、图像矫正、图像去噪、提取边缘信息，所述图像预处理具体是指进行图像灰度化处理；S4)选用数学形态学方法对监控图像进行膨胀运算，将图像分割为几个连通的区域，并进行标记完成标签定位；S5)对确定下来的连通区域进行字符分割，利用垂直投影法进行分割，将监控图像所有行灰度值累加，采用自适应阈值分割找出最佳的阈值分割点，将灰度图像转化为二值图像，最后利用水平垂直投影法找出字符与字符之间的边界点，从而分割出每一种数据字符，针对分割出每一种数据字符设定标签，从而建立训练数据集；S6)通过训练数据集完成对机器学习模型的训练。此外，本专利技术还提供一种基于图像处理的换流站扫描检测系统，包括机械臂上安装有摄像头的移动小车，所述移动小车中设有控制终端，所述控制终端包括数据采集模块、微处理器、通讯模块以及电源模块，所述摄像头通数据采集模块和微处理器相连，所述微处理器和通讯模块相连，所述电源模块分别与数据采集模块、微处理器、通讯模块、摄像头相连，所述微处理器被编程或配置以执行所述基于图像处理的换流站扫描检测方法的步骤，或所述微处理器的存储介质上存储有被编程或配置以执行所述基于图像处理的换流站扫描检测方法的计算机程序。此外，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行所述基于图像处理的换流站扫描检测方法的计算机程序。和现有技术相比，本专利技术具有下述优点：本专利技术将换流站现场显示屏的实时照片经过一系列的图像处理过程获取数据检测结果，可最终会被显示在手机及电脑客户端，能够完全不影响换流站现有监控系统的工作、确实换流站现有监控系统内外网隔离情况下即可实现监控数据的网络化输出，防止换流站现有监控系统因为网络数据输出而暴露安全漏洞，为换流站人工智能监控提供了一种新型思路，在减少人工成本的同时，保证了监测的准确性，有利于换流站安全稳定运行，不仅适用于各换流站监视报警本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的换流站扫描检测方法，其特征在于实施步骤包括：/n1)获取换流站的监控中心显示屏的监控图像；/n2)对监控图像进行图像预处理、图像矫正、图像去噪、提取边缘信息，所述图像预处理具体是指进行图像灰度化处理；/n3)对监控图像进行字符分割和字符识别获得检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的换流站扫描检测方法，其特征在于实施步骤包括：
1)获取换流站的监控中心显示屏的监控图像；
2)对监控图像进行图像预处理、图像矫正、图像去噪、提取边缘信息，所述图像预处理具体是指进行图像灰度化处理；
3)对监控图像进行字符分割和字符识别获得检测结果。


2.根据权利要求1所述的基于图像处理的换流站扫描检测方法，其特征在于，步骤3)获得检测结果之后还包括进行预警检测的步骤，详细步骤包括：针对检测结果中的每一种数据，从预设的预警门槛值数据库中找出对应的预警门槛值，并判断该数据是否超出对应的预警门槛值，如果超出对应的预警门槛值则向指定的移动终端设备或者监控中心推送报警消息。


3.根据权利要求1所述的基于图像处理的换流站扫描检测方法，其特征在于，步骤1)获取换流站的监控中心显示屏的监控图像具体是指通过机械臂上安装有摄像头的移动小车实现的，所述移动小车沿着监控中心显示屏附近地面或台面上铺设一条轨道运动以调节监控中心显示屏的拍摄角度以实现画面质量调节。


4.根据权利要求1所述的基于图像处理的换流站扫描检测方法，其特征在于，步骤2)中的图像矫正具体是指采用逆向映射法进行矫正，所述采用逆向映射法进行矫正是指通过目标图像的坐标推导得出相应原图像的坐标，并用线性插值法对非整数坐标点的灰度进行判定，实现对失真图像进行非线性的矫正；其中非整数坐标点的灰度如下式所示：



上式中，y为非整数坐标点的灰度，(x0,y0)、(x1,y1)为已知坐标，(x,y)为[x0,x1]区间内的某一数值，α表示为插值系数。


5.根据权利要求1所述的基于图像处理的换流站扫描检测方法，其特征在于，步骤2)中的图像去噪具体是指采用均值滤波法对图像去噪，且采用均值滤波法对图像去噪的函数表达式如下式所示：
g(x,y)＝1/m∑f(x,y)
上式中，g(x,y)为处理后图像在像素点上的灰度，m为去噪图像模板中包含当前像素在内的像素总个数，f(x,y)为原始图像在像素点上的灰度。


6.根据权利要求1所述的基于图像处理的换流站扫描检测方法，其特征在于，步骤2)中的提取边缘信息具体是指采用sobel算子提取图像边缘信息，且sobel算子如下式所示：



上式中，Gx表示横向边缘检测图像；Gy表示为纵向边缘检测图像；G表示梯度大小；θ表示梯度方向。


7.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱添益，康文，蒋久松，毛志平，郑映斌，张宏，熊富强，章建军，周展帆，王梦玲，叶天舒，李宇文，邵珂，彭舟，黄晨，王应坤，刘源，田桂花，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，国网湖南省电力有限公司检修公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43