基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法技术

本发明专利技术公开一种基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，包括以下步骤：获取待识别的指示灯区域的图像，对图像进行校正及区域划分，得到单个指示灯区域；使用HSV空间的S分量聚类方法对单个指示灯区域内的指示灯定位；基于HSV阈值结合各颜色分量比例与分布情况识别指示灯状态。本发明专利技术具有较好的定位效果，并且鲁棒性强。具有良好的稳定性。为变电站继保室中电气控制柜保护指示灯状态识别工程实现提供了新的途径。了新的途径。了新的途径。

【技术实现步骤摘要】
基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法


[0001]本专利技术涉及变电站内设备的工作状态监控
，特别涉及一种基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法。

技术介绍

[0002]指示灯作为电力系统运行中的重要的指示装置，主要显示了变电站断路器的分合闸位置，绿色指示灯点亮说明断路器在分闸位置，红色指示灯点亮说明断路器在合闸位置，其巡检成为电力运维的一项重要工作。由于巡检过程中指示灯数量较多，工作特点繁琐，以机器视觉代替人工巡检引起了越来越多的关注。机器视觉代替人工巡检时，指示灯的工作状态识别准确率尤为关键，一旦识别错误，会错误判断变电站断路器的工作状态，可能会引起严重的后果。
[0003]对断路器指示灯工作状态的识别，就是对指示灯颜色识别。现有技术中，一种方式是选择RGB空间对指示灯进行提取，利用形状提取指示灯并在RGB空间中设定红、黄、绿的颜色阈值进行识别。或者将输入的指示灯图像从原始RGB颜色空间映射到11维颜色属性空间，进行颜色特征的有效提取，并通过指示灯的颜色及形状特征找出信号指示灯位置，最后，通过指示灯中心位置的像素及边缘像素对比以识别指示灯的状态。此类方法可针对多颜色目标进行提取，但由于RGB空间中R、G、B三要素的相关性，RGB值在不同的光照环境下其值差异较大，导致分割结果较差，识别准确率下降。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，可以解决现有技术中选择RGB空间对指示灯进行提取和识别时分割结果差，识别准确率不高的问题。/>[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
[0006]基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，包括以下步骤：
[0007]获取待识别的指示灯区域的图像，对图像进行校正及区域划分，得到单个指示灯区域；
[0008]使用HSV空间的S分量聚类方法对单个指示灯区域内的指示灯定位；
[0009]基于HSV阈值结合各颜色分量比例与分布情况识别指示灯状态。
[0010]进一步的，所述对图像进行校正及区域划分包括：
[0011]采用高斯高通滤波器对图像进行光照增强处理；
[0012]采用透视变换技术对图像进行畸变校正，得到校正后的图像；
[0013]以单个指示灯为单元对校正后的图像进行分割。
[0014]进一步的，所述的以单个指示灯为单元对校正后的图像进行分割包括：
[0015]对完整的指示灯区域图像进行S分量聚类分割法提取指示灯并转化为二值图像；
[0016]对二值图像进行水平和垂直投影，分别统计投影峰值的个数；
[0017]分别用水平和垂直的像素累积和来描述其投影坐标值；
[0018]获取投影坐标值的峰值点个数，以其为分割基准，将完整的指示灯区域分割为若干个单个指示灯区域。
[0019]进一步的，当所述单个指示灯区域包括开关，并且开关和指示灯分别位于单个指示灯区域的上半部分和下半部分时，将单个指示灯区域从中间分成两部分，保留指示灯所在的部分，去除开关所在的部分。
[0020]进一步的，去除开关所在的部分后，还包括去除标识牌的步骤：判断单个指示灯区域中连通域的圆度，当连通域的圆度大于0.8，则保留连通域，否则将连通域删除。
[0021]进一步的，所述基于HSV阈值结合各颜色分量比例与分布情况识别指示灯状态包括：
[0022]分别对每个单个指示灯区域的指示灯颜色跟踪；
[0023]分别对每个单个指示灯区域的指示灯状态识别。
[0024]进一步的，所述分别对每个单个指示灯区域的指示灯颜色跟踪包括：对正常亮、熄灭和异常亮三种状态下的指示灯进行HSV色彩变换，将HSV空间划分成步长为1的颜色区间，计算H、S、V各分量落在区间内的像素数量。
[0025]进一步的，根据所述H、S、V各分量落在区间内的像素数量识别指示灯状态。
[0026]进一步的，所述识别指示灯状态的计算公式为：
[0027][0028]其中，S
o
表示橙色像素数量，S
y
表示黄色像素数量，S
r
表示红色像素数量，open表示指示灯状态为开，close表示指示灯状态为熄灭。
[0029]进一步的，所述指示灯状态为开包括正常亮状态状态和异常亮状态，当S
y
＞0时，表示异常亮状态，S
y
＝0时，表示正常亮状态。
[0030]本专利技术的基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，利用同态滤波对采集的图像进行增强和畸变校正，然后利用RGB阈值分割法对指示灯进行一次定位，并对一次定位结果进行行列投影，提取投影曲线的峰值将多行列的指示灯阵列识别转化为单元状态识别，最后结合各颜色分量比例与分布情况进行指示灯状态的智能判断。通过HSV空间的S分量聚类完成指示灯的二次定位，具有较好的定位效果，并且鲁棒性强。具有良好的稳定性。为变电站继保室中电气控制柜保护指示灯状态识别工程实现提供了新的途径。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1为本专利技术的基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法步骤图；
[0033]图2为畸变校正前的待识别的指示灯区域图像；
[0034]图3为畸变校正后的待识别的指示灯区域图像；
[0035]图4为指示灯区域图像转化为二值图像的示意图；
[0036]图5为对二值图像进行水平投影的示意图；
[0037]图6为对二值图像进行垂直投影的示意图；
[0038]图7为分割后的单个指示灯区域示意图；
[0039]图8为三种状态下H、S、V各分量落在区间内的像素数量示意图。
具体实施方式
[0040]下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
[0041]以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0042]本专利技术的基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，包括以下步骤：
[0043]步骤S1、获取待识别的指示灯区域的图像，对图像进行校正及区域划分，得到单个指示灯区域。
[0044]由于指示灯在采本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待识别的指示灯区域的图像，对图像进行校正及区域划分，得到单个指示灯区域；使用HSV空间的S分量聚类方法对单个指示灯区域内的指示灯定位；基于HSV阈值结合各颜色分量比例与分布情况识别指示灯状态。2.根据权利要求1所述的基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，其特征在于，所述对图像进行校正及区域划分包括：采用高斯高通滤波器对图像进行光照增强处理；采用透视变换技术对图像进行畸变校正，得到校正后的图像；以单个指示灯为单元对校正后的图像进行分割。3.根据权利要求2所述的基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，其特征在于，所述的以单个指示灯为单元对校正后的图像进行分割包括：对完整的指示灯区域图像进行S分量聚类分割法提取指示灯并转化为二值图像；对二值图像进行水平和垂直投影，分别统计投影峰值的个数；分别用水平和垂直的像素累积和来描述其投影坐标值；获取投影坐标值的峰值点个数，以其为分割基准，将完整的指示灯区域分割为若干个单个指示灯区域。4.根据权利要求3所述的基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，其特征在于，当所述单个指示灯区域包括开关，并且开关和指示灯分别位于单个指示灯区域的上半部分和下半部分时，将单个指示灯区域从中间分成两部分，保留指示灯所在的部分，去除开关所在的部分。5.根据权利要求4所述的基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，其特征在于，去除开关所在的部分后，还包括去除标识牌的步骤：判断单个指示灯区域中连...

【专利技术属性】
技术研发人员：邬蓉蓉，张炜，欧阳健娜，唐捷，黄志都，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：