基于人工智能的电力图纸拓扑关系的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的电力图纸拓扑关系的检测方法，属于电力图纸智能识别技术领域，所述方法包括：利用目标检测技术获取接线图中各电气图元的位置和种类信息，并保存至xml文件；对接线图进行预处理，所述预处理包括去除各电气图元和母线，保留连接线；使用轮廓跟踪算法，对完成预处理操作后的接线图进行连接线外轮廓提取操作；根据获取的各电气图元的位置和提取的各连接线外轮廓坐标信息，解析出各连接线与电气图元的连接关系；将各连接线与电气图元的连接关系转换为各电气图元的拓扑连接关系。本发明专利技术能够对标量格式图纸进行检测，检测效率高。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的电力图纸拓扑关系的检测方法
本专利技术涉及电力图纸智能识别
，特别是指一种基于人工智能的电力图纸拓扑关系的检测方法。
技术介绍
获取电力系统的拓扑关系是电力系统中其他工序的基础，其中智能的拓扑关系检测更是利用人工智能厂站建设的根基。电力系统图纸大多以jpg、png、pdf等标量文件格式进行保存。传统的拓扑关系检测技术一般是基于dxf、dwg或以xml为载体的SVG(可缩放的矢量图形)格式的文件进行的，无法直接对标量格式的图纸进行检测，而将标量格式的电力系统图纸转换为传统拓扑关系检测技术所需的格式需要大量的人工操作。此外，很多传统的拓扑关系检测技术的效率比较低下，需要耗费大量时间。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于人工智能的电力图纸拓扑关系的检测方法，其能够对标量格式图纸进行检测，检测效率高。为解决上述技术问题，本专利技术提供技术方案如下：一种基于人工智能的电力图纸拓扑关系的检测方法，包括：利用目标检测技术获取接线图中各电气图元的位置和种类信息，并保存至本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的电力图纸拓扑关系的检测方法，其特征在于，包括：/n利用目标检测技术获取接线图中各电气图元的位置和种类信息，并保存至xml文件；/n对接线图进行预处理，所述预处理包括去除各电气图元和母线，保留连接线；/n使用轮廓跟踪算法，对完成预处理操作后的接线图进行连接线外轮廓提取操作；/n根据获取的各电气图元的位置和提取的各连接线外轮廓坐标信息，解析出各连接线与电气图元的连接关系；/n将各连接线与电气图元的连接关系转换为各电气图元的拓扑连接关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电力图纸拓扑关系的检测方法，其特征在于，包括：
利用目标检测技术获取接线图中各电气图元的位置和种类信息，并保存至xml文件；
对接线图进行预处理，所述预处理包括去除各电气图元和母线，保留连接线；
使用轮廓跟踪算法，对完成预处理操作后的接线图进行连接线外轮廓提取操作；
根据获取的各电气图元的位置和提取的各连接线外轮廓坐标信息，解析出各连接线与电气图元的连接关系；
将各连接线与电气图元的连接关系转换为各电气图元的拓扑连接关系。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用目标检测技术获取接线图中各电气图元的位置和种类信息，并保存至xml文件之前，包括：
将接线图转换为图片格式。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用目标检测技术获取接线图中各电气图元的位置和种类信息，并保存至xml文件，包括：
对相同种类的电气图元赋予id属性，以区分开多个同种类部件。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对接线图进行预处理，包括：
进行高斯滤波平滑处理，去除接线图中部分无用细节，过滤图像中存在的噪声。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对接线图进行预处理，包括：
进行色彩空间转换，将接线图转为灰度图；
对灰度图进行二值化处理。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对接线图进行预处理，包括：
在去除母线的过程中，对母线区域内的连...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿玉杰，李昊，王杉，马强，罗鲁东，张媛，刘子鑫，宋雪萌，张玉卉，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司青岛供电公司，国家电网有限公司，山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37