本发明专利技术涉及图像处理技术领域，特别涉及一种电力井室墙面孔洞识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取待识别墙面区域的图像，并进行预处理；进行圆识别，获得图像中各个圆及对应坐标；进行簇区域识别，确定图像中一簇待识别孔洞所在的簇区域，得到簇区域图像；基于簇区域图像，进行轮廓识别，获取簇区域图像中各个管孔轮廓；根据预设的面积阈值，对簇区域图像中各个管孔轮廓进行分类；对各个圆进行筛选与判定，不属于簇区域内的圆直接筛除，属于簇区域内的圆，根据其最近邻的管孔轮廓的类别，判定圆的属性；输出筛选与判定后所得的各个圆的信息，包括各个圆的坐标及属性。本发明专利技术能够识别墙面上各个孔洞位置及属性。本发明专利技术能够识别墙面上各个孔洞位置及属性。本发明专利技术能够识别墙面上各个孔洞位置及属性。
【技术实现步骤摘要】
电力井室墙面孔洞识别方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种电力井室墙面孔洞识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着城市市政的推进，地下的电力井室(也称工井)错综复杂，维护、检修管线较为困难。智慧管线可在地下管理及保障地下空间安全中发挥重要作用。孔洞(或称管孔)识别是智慧管线的重要组成部分，例如，通过识别出孔洞内是否有电缆穿过，可计算出当前工井内剩余空孔洞数量，避免不必要的下井流程和重复挖孔。
[0003]目前，现有技术通常依赖人工记录或点云识别获得孔洞的信息，人工记录耗时且易错，点云识别则依赖比较稠密、相对完整且孔洞形状较为标准的点云，而地下电力井室环境复杂，又由于有激光扫描仪的性能限制以及井内电缆的遮挡影响，所得墙面点云常有缺失部分，会影响孔洞的标准性，导致识别的精度不高。
技术实现思路
[0004]基于现有技术难以准确识别地下电力井室墙面孔洞的问题，本专利技术实施例提供了一种电力井室墙面孔洞识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够定位孔洞位置，并确定孔洞内是否有穿过电缆。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种电力井室墙面孔洞识别方法，包括：
[0006]获取待识别墙面区域的图像，并进行预处理；其中，待识别墙面区域内包括一簇待识别的孔洞；预处理包括灰度化处理；
[0007]基于预处理后的图像，进行圆识别，获得图像中各个圆及对应坐标；
[0008]基于预处理后的图像，进行簇区域识别，确定图像中一簇待识别孔洞所在的簇区域，得到簇区域图像；
[0009]基于确定的所述簇区域图像，进行轮廓识别，获取所述簇区域图像中各个管孔轮廓；
[0010]根据预设的面积阈值，对获取的所述簇区域图像中各个管孔轮廓进行分类，将包围面积小于所述面积阈值的管孔轮廓归类为有线管孔轮廓，其余归类为空管孔轮廓；
[0011]对获得的各个圆进行筛选与判定，不属于簇区域内的圆直接筛除，属于簇区域内的圆，根据其最近邻的管孔轮廓的类别，判定圆的属性；若最邻近管孔轮廓为空管孔轮廓，则判定圆的属性为空管孔，若最邻近管孔轮廓为有线管孔，则判定圆的属性为有线管孔；
[0012]输出筛选与判定后所得的各个圆的信息，包括各个圆的坐标及属性。
[0013]可选地，所述基于预处理后的图像，进行圆识别，包括：
[0014]基于预处理后的图像，进行椭圆膨胀增大处理，得到膨胀图；
[0015]基于所述膨胀图，通过霍夫变换法，识别所述膨胀图中的各个圆。
[0016]可选地，所述基于预处理后的图像，进行簇区域识别，确定图像中一簇待识别孔洞
所在的簇区域，得到簇区域图像，包括：
[0017]基于预处理后的图像，进行轮廓识别，获得图像中的各个轮廓；
[0018]对识别到的各个轮廓进行过滤，去除其中明显不符管孔特征的轮廓；
[0019]对过滤后的轮廓进行膨胀，将该簇孔洞对应的各个轮廓融汇为一个整体；
[0020]基于融汇后所得的整体图案，求最大轮廓外接矩形，并提取四至坐标，作为簇区域坐标；
[0021]根据所述簇区域坐标，进行图像提取，提取出所述簇区域坐标对应区域内的图像，作为簇区域图像。
[0022]可选地，所述基于预处理后的图像，进行轮廓识别，包括：
[0023]基于预处理后的图像，进行高斯滤波处理，得到滤波图；
[0024]基于所述滤波图，进行二值化处理，得到二值图；
[0025]基于所述二值图，进行轮廓识别。
[0026]可选地，所述对识别到的各个轮廓进行过滤，去除其中明显不符管孔特征的轮廓，包括：
[0027]对识别到的各个轮廓进行面积过滤，去除其中包围面积小于预设的第一面积的轮廓；
[0028]对面积过滤后剩余的各个轮廓进行形状过滤，去除外接矩形长度或宽度超出相应的预设范围的轮廓。
[0029]可选地，所述基于融汇后所得的整体图案，求最大轮廓外接矩形，并提取四至坐标，包括：
[0030]基于融汇后所得的整体图案，进行轮廓识别；
[0031]对识别到的各轮廓，根据包围面积进行降序排列，确定其中的最大轮廓；
[0032]基于确定的最大轮廓，求外接矩形；
[0033]基于求得的外接矩形，确定四至坐标。
[0034]可选地，所述的电力井室墙面孔洞识别方法还包括：
[0035]显示获取的待识别墙面区域的图像，并在该图像上标示进行筛选与判定后所得的各个圆的位置及属性。
[0036]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种电力井室墙面孔洞识别装置，包括：
[0037]获取模块，用于获取待识别墙面区域的图像，并进行预处理；其中，待识别墙面区域内至少包括一簇待识别的孔洞；预处理包括灰度化处理；
[0038]圆识别模块，用于基于预处理后的图像，进行圆识别，获得图像中各个圆及对应坐标；
[0039]簇识别模块，用于基于预处理后的图像，进行簇区域识别，确定图像中一簇待识别孔洞所在的簇区域，得到簇区域图像；
[0040]轮廓识别模块，用于基于确定的所述簇区域图像，进行轮廓识别，获取所述簇区域图像中各个管孔轮廓；
[0041]轮廓分类模块，用于根据预设的面积阈值，对获取的所述簇区域图像中各个管孔轮廓进行分类，将包围面积小于所述面积阈值的管孔轮廓归类为有线管孔轮廓，其余归类为空管孔轮廓；
[0042]圆判定模块，用于对获得的各个圆进行筛选与判定，不属于簇区域内的圆直接筛除，属于簇区域内的圆，根据其最近邻的管孔轮廓的类别，判定圆的属性；若最邻近管孔轮廓为空管孔轮廓，则判定圆的属性为空管孔，若最邻近管孔轮廓为有线管孔，则判定圆的属性为有线管孔；
[0043]输出模块，用于输出筛选与判定后所得的各个圆的信息，包括各个圆的坐标及属性。
[0044]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本说明书任一实施例所述的电力井室墙面孔洞识别方法。
[0045]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行本说明书任一实施例所述的电力井室墙面孔洞识别方法。
[0046]本专利技术实施例提供了一种电力井室墙面孔洞识别方法、装置、电子设备及存储介质，本专利技术基于电力井室内待识别墙面区域的图像进行孔洞识别，一方面通过识别圆进行孔洞的定位，另一方面确定簇区域，在簇区域内进行管孔轮廓识别，再根据包围面积进行判别，若包围面积小于预设的面积阈值，则认为该管孔轮廓属于有线的管孔，否则属于空的管孔，最后综合识别到的圆与管孔轮廓信息，确定出簇区域内各个圆所代表的孔洞的位置及相应属性，完成孔洞识别。本专利技术直接基于待识别墙面区域的二维图像进行处理，自动化程度高，能够节省人工，且所需获取的信息量少，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力井室墙面孔洞识别方法，其特征在于，包括：获取待识别墙面区域的图像，并进行预处理；其中，待识别墙面区域内包括一簇待识别的孔洞；预处理包括灰度化处理；基于预处理后的图像，进行圆识别，获得图像中各个圆及对应坐标；基于预处理后的图像，进行簇区域识别，确定图像中一簇待识别孔洞所在的簇区域，得到簇区域图像；基于确定的所述簇区域图像，进行轮廓识别，获取所述簇区域图像中各个管孔轮廓；根据预设的面积阈值，对获取的所述簇区域图像中各个管孔轮廓进行分类，将包围面积小于所述面积阈值的管孔轮廓归类为有线管孔轮廓，其余归类为空管孔轮廓；对获得的各个圆进行筛选与判定，不属于簇区域内的圆直接筛除，属于簇区域内的圆，根据其最近邻的管孔轮廓的类别，判定圆的属性；若最邻近管孔轮廓为空管孔轮廓，则判定圆的属性为空管孔，若最邻近管孔轮廓为有线管孔，则判定圆的属性为有线管孔；输出筛选与判定后所得的各个圆的信息，包括各个圆的坐标及属性。2.根据权利要求1所述的电力井室墙面孔洞识别方法，其特征在于，所述基于预处理后的图像，进行圆识别，包括：基于预处理后的图像，进行椭圆膨胀增大处理，得到膨胀图；基于所述膨胀图，通过霍夫变换法，识别所述膨胀图中的各个圆。3.根据权利要求1所述的电力井室墙面孔洞识别方法，其特征在于，所述基于预处理后的图像，进行簇区域识别，确定图像中一簇待识别孔洞所在的簇区域，得到簇区域图像，包括：基于预处理后的图像，进行轮廓识别，获得图像中的各个轮廓；对识别到的各个轮廓进行过滤，去除其中明显不符管孔特征的轮廓；对过滤后的轮廓进行膨胀，将该簇孔洞对应的各个轮廓融汇为一个整体；基于融汇后所得的整体图案，求最大轮廓外接矩形，并提取四至坐标，作为簇区域坐标；根据所述簇区域坐标，进行图像提取，提取出所述簇区域坐标对应区域内的图像，作为簇区域图像。4.根据权利要求3所述的电力井室墙面孔洞识别方法，其特征在于，所述基于预处理后的图像，进行轮廓识别，包括：基于预处理后的图像，进行高斯滤波处理，得到滤波图；基于所述滤波图，进行二值化处理，得到二值图；基于所述二值图，进行轮廓识别。5.根据权利要求3所述的电力井室墙面孔洞识别方法，其特征在于，所述对识别到的各个轮廓进行过滤，去除其中明显不符管孔特征的轮廓，包括：对识别到的各个轮廓进行面积过滤，...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯纪翔，苗东菁，傅彦璋，刘昕，
申请(专利权)人：黑龙江拉普拉斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。