本申请公开了一种基于图像的指针表识别方法及装置，通过提取仪表图片特征将表盘位置提前；根据分割算法将表盘分割为刻度、指针和文字图像；将指针图像进行轮廓处理得到第一点位数组，根据第一点位数组拟合出表盘的圆心和半径；将文字图像进行轮廓处理得到第二点位数组；根据第一点位数组和第二点位数组的欧式距离匹配绑定表盘数字和刻度；获取指针图像中距离圆心最远的点；遍历第一点位数组，从第一点位数组中取出若干个点，计算取出的点与圆心、距离圆心最远的点的夹角；筛选出最小的两个夹角及其对应的表盘数字，计算出当前指针表所指示的值，提高了仪表检测精度、检测速度及鲁棒性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于图像的指针表识别方法及装置
[0001]本申请涉及表计识别
，具体涉及一种基于图像的指针表识别方法及装置。
技术介绍
[0002]仪表作为设备状态数据的显示终端，在变电站中有着广泛的应用，能够有效地保障变电站的安全稳定运转。指针式仪表因其能够在变电站室外环境中、恶劣的天气以及强电磁等条件下稳定的工作，所以在变电站中大量安装。在变电站中，仪表数据的读取与抄录，通常采用人工巡检的方式完成，但人工巡检经济成本高，有一定安全风险，且人工巡检工作内容单调重复，依赖工人经验，工人长时间工作易引起眼疲劳，导致误读，不利于管理水平提升。
[0003]现有的仪表读数自动识别方法采用目标检测的方式，通过识别指针式表盘和指针，得到指针的顶点point1和终点point2的像素坐标，计算出两点连线的角度A，然后调用后台配置接口得到指针表指示量程范围，与角度A进行等比换算得到指针读数。但是该方法无法精准的回归定位到指针点的位置，对于存在表盘旋转的情况，无法准确的从角度换算读数值，导致仪表读数识别精度差，且无法对颜色、光照变化有很好的鲁棒性。
技术实现思路
[0004]为此，本申请提供一种基于图像的指针表识别方法及装置，以解决现有技术存在的仪表读数自动识别方法对颜色和光照的鲁棒性差以及仪表读数识别精度差的问题。
[0005]为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
[0006]第一方面，一种基于图像的指针表识别方法，包括：
[0007]利用预先训练好的卷积神经网络模型提取仪表图片特征；
[0008]通过目标检测算法将表盘位置提前；
[0009]根据分割算法将表盘分割为刻度图像、指针图像和文字图像；
[0010]将所述指针图像进行轮廓处理得到指针轮廓点，将所述指针轮廓点组成第一点位数组；
[0011]根据所述第一点位数组拟合出表盘的圆心和半径；
[0012]将所述文字图像进行轮廓处理得到表盘数字，将所述表盘数字位置存入第二点位数组；
[0013]计算所述第一点位数组和所述第二点位数组的欧式距离，根据所述欧式距离匹配绑定表盘数字和刻度；
[0014]获取所述指针图像中距离所述圆心最远的点；
[0015]遍历所述第一点位数组，从所述第一点位数组中取出若干个点，计算取出的点与所述圆心、距离所述圆心最远的点的夹角；
[0016]筛选出最小的两个夹角及其对应的表盘数字，计算出当前指针表所指示的值。
[0017]作为优选，所述目标检测算法为YOLOV4。
[0018]作为优选，所述刻度图像、所述指针图像和所述文字图像均为mask图像。
[0019]作为优选，所述将所述指针图像进行轮廓处理得到指针轮廓点之前还包括：将所述指针图像进行腐蚀膨胀处理。
[0020]作为优选，所述将所述文字图像进行轮廓处理得到表盘数字，具体包括：
[0021]将所述文字图像进行轮廓处理；
[0022]根据轮廓将数字分割定位出来；
[0023]识别得到表盘数字。
[0024]作为优选，所述识别得到表盘数字时是通过ocr模型识别的。
[0025]作为优选，所述计算出当前指针表所指示的值时是根据第一公式计算得到的：
[0026]所述第一公式为：
[0027][0028]其中，a1，a2为最小的两个夹角，t1，t2为两个最小的夹角所对应的数字。
[0029]第二方面，一种基于图像的指针表识别装置，包括：
[0030]特征提取模块，用于利用预先训练好的卷积神经网络模型提取仪表图片特征；
[0031]表盘位置提前模块，用于通过目标检测算法将表盘位置提前；
[0032]分割模块，用于根据分割算法将表盘分割为刻度图像、指针图像和文字图像；
[0033]指针轮廓处理模块，用于将所述指针图像进行轮廓处理得到指针轮廓点，将所述指针轮廓点组成第一点位数组；
[0034]拟合模块，用于根据所述第一点位数组拟合出表盘的圆心和半径；
[0035]文字轮廓处理模块，用于将所述文字图像进行轮廓处理得到表盘数字，将所述表盘数字位置存入第二点位数组；
[0036]第一计算模块，用于计算所述第一点位数组和所述第二点位数组的欧式距离，根据所述欧式距离匹配绑定表盘数字和刻度；
[0037]获取模块，用于获取所述指针图像中距离所述圆心最远的点；
[0038]遍历模块，用于遍历所述第一点位数组，从所述第一点位数组中取出若干个点，计算取出的点与所述圆心、距离所述圆心最远的点的夹角；
[0039]第二计算模块，用于筛选出最小的两个夹角及其对应的表盘数字，计算出当前指针表所指示的值。
[0040]第三方面，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现基于图像的指针表识别方法的步骤。
[0041]第四方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于图像的指针表识别方法的步骤。
[0042]相比现有技术，本申请至少具有以下有益效果：
[0043]本申请提供了一种基于图像的指针表识别方法及装置，包括：通过提取仪表图片特征将表盘位置提前；根据分割算法将表盘分割为刻度、指针和文字图像；将指针图像进行轮廓处理得到第一点位数组，根据第一点位数组拟合出表盘的圆心和半径；将文字图像进行轮廓处理得到第二点位数组；根据第一点位数组和第二点位数组的欧式距离匹配绑定表
盘数字和刻度；获取指针图像中距离圆心最远的点；遍历第一点位数组，从第一点位数组中取出若干个点，计算取出的点与圆心、距离圆心最远的点的夹角；筛选出最小的两个夹角及其对应的表盘数字，计算出当前指针表所指示的值。本申请通过仪表区域的检测提取，利用最小夹角点的方式来确定距离顶点最近的两个刻度点，从而计算度数，提高了仪表检测精度、检测速度及鲁棒性。
附图说明
[0044]为了更直观地说明现有技术以及本申请，下面给出几个示例性的附图。应当理解，附图中所示的具体形状、构造，通常不应视为实现本申请时的限定条件；例如，本领域技术人员基于本申请揭示的技术构思和示例性的附图，有能力对某些单元(部件)的增/减/归属划分、具体形状、位置关系、连接方式、尺寸比例关系等容易作出常规的调整或进一步的优化。
[0045]图1为本申请实施例一提供的一种基于图像的指针表识别方法流程图；
[0046]图2为本申请实施例一提供的指针分割示意图；
[0047]图3为本申请实施例一提供的文字定位分割示意图；
[0048]图4为本申请实施例一提供的识别结果示例图。
具体实施方式
[0049]以下结合附图，通过具体实施例对本申请作进一步详述。
[0050]在本申请的描述中：除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”等旨在区别本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像的指针表识别方法，其特征在于，包括：利用预先训练好的卷积神经网络模型提取仪表图片特征；通过目标检测算法将表盘位置提前；根据分割算法将表盘分割为刻度图像、指针图像和文字图像；将所述指针图像进行轮廓处理得到指针轮廓点，将所述指针轮廓点组成第一点位数组；根据所述第一点位数组拟合出表盘的圆心和半径；将所述文字图像进行轮廓处理得到表盘数字，将所述表盘数字位置存入第二点位数组；计算所述第一点位数组和所述第二点位数组的欧式距离，根据所述欧式距离匹配绑定表盘数字和刻度；获取所述指针图像中距离所述圆心最远的点；遍历所述第一点位数组，从所述第一点位数组中取出若干个点，计算取出的点与所述圆心、距离所述圆心最远的点的夹角；筛选出最小的两个夹角及其对应的表盘数字，计算出当前指针表所指示的值。2.根据权利要求1所述的基于图像的指针表识别方法，其特征在于，所述目标检测算法为YOLOV4。3.根据权利要求1所述的基于图像的指针表识别方法，其特征在于，所述刻度图像、所述指针图像和所述文字图像均为mask图像。4.根据权利要求1所述的基于图像的指针表识别方法，其特征在于，所述将所述指针图像进行轮廓处理得到指针轮廓点之前还包括：将所述指针图像进行腐蚀膨胀处理。5.根据权利要求1所述的基于图像的指针表识别方法，其特征在于，所述将所述文字图像进行轮廓处理得到表盘数字，具体包括：将所述文字图像进行轮廓处理；根据轮廓将数字分割定位出来；识别得到表盘数字。6.根据权利要求5所述的基于图像的指针表识别方法，其特征在于，所述识别得到表盘数字时是通过ocr模型识别的。7.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵凤艳，张洪军，李红，王佳俊，
申请(专利权)人：北京尚优力达科技有限公司，
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。