一种基于图像识别的作业管理辅助系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，公开了一种基于图像识别的作业管理辅助系统，包括：采集模块、圈选模块、分析模块、识别模型库，可通过对图片数据中的目标区域进行圈选来快速的聚焦待分析位置，然后能够较为准确的获得圈选数据所对应设备或装置的相关分析类型，以便后续从对比数据庞大的识别模型库中选取合适的识别单元进行相似度对比，一方面减少了单个识别单元的训练时间和样本需求量，另一方面能够更加快速和准确的给出是否合规的判断结果，有利于施工作业现场的快速有效检查。于施工作业现场的快速有效检查。于施工作业现场的快速有效检查。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的作业管理辅助系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于图像识别的作业管理辅助系统。

技术介绍

[0002]电力设备运行现场，除遭受各种气候条件的侵袭外，还受有其它的外力破坏，如工程机械撞击杆塔，风筝等物体悬挂在导线上造成相间短路等，可能随时对电力设备的安全运行构成威胁。为了保证电力设备的安全运行，必须加强基建现场违章的巡视和检查，预见可能对电力施工产生威胁的人或物，及时发现影响电力施工的违章缺陷和危及电力设备安全运行的因素，以便快速停止违章操作或远程违章预警。
[0003]目前，电力基建现场主要采用现场巡检、远程监控等多种手段，获取了大量的监视数据，所涉及设备数量大，种类多，而每种设备可出现的故障及缺陷类型很多。专利技术人发现，在对违章缺陷和隐患的识别和判定方面多数依托巡检人员的经验，在巡视图像处理过程中，缺少图像智能化识别、缺陷自动化判定的算法，导致图像数据处理自动化程度低，人员工作效率低、劳动强度大，已经不能适应现代化电网建设与发展的需求。而且，及时能够对可疑点或者缺陷进行自动识别判断，但是由于设备、装置或区结构场景复杂众多，难以保证自动判断的精准度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于图像识别的作业管理辅助系统，解决以下技术问题：
[0005]如何提升作业管理中可疑点、故障或缺陷的自动判断准确度和效率。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0007]一种基于图像识别的作业管理辅助系统，包括：
[0008]采集模块，用于获取包含目标作业区域的图片数据；
[0009]圈选模块，与所述采集模块连接，用于根据输入的圈选指令对所述图片数据中的目标区域进行圈选，并获取对应的圈选数据；
[0010]分析模块，与所述圈选模块连接，用于根据所述圈选数据获取分析类型；
[0011]识别模型库，与所述分析模块连接，若所述分析类型正确时，所述识别模型库根据所述判断调出相应的识别单元对所述圈选数据进行识别，输出是否合规的判断；若所述分析类型错误，则所述圈选模块根据新的圈选指令重新获取圈选数据；
[0012]其中，所述识别单元为经过训练的神经网络模型。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述圈选模块包括：
[0014]触摸显示单元，用于显示所述图片数据以及接收所述圈选指令；
[0015]指令处理单元，与所述触摸显示单元连接，用于根据所述圈选指令确定相应的指定范围区域；
[0016]区域处理单元，用于对所述指定范围区域进行处理得到所述圈选数据；
[0017]其中，所述圈选指令包括手指在所述触摸显示单元的触摸屏上的闭合滑动轨迹；所述指定范围区域为预设尺寸的矩形框，所述矩形框的重心与所述闭合滑动轨迹所围成闭合轮廓的重心位置重合。
[0018]作为本专利技术进一步的方案：所述圈选指令还包括重点圈标；
[0019]所述重点圈标为在所述闭合滑动轨迹生成后，在所述闭合滑动轨迹内部继续用手指在所述触摸显示单元的触摸屏上生成的闭合轨迹；
[0020]所述重点圈标与所述闭合轮廓的重心位置连线上的点，作为所述矩形框的重心的备选位置。
[0021]作为本专利技术进一步的方案：所述对所述指定范围区域进行处理得到所述圈选数据包括：
[0022]计算所述闭合滑动轨迹所围成轮廓所包含的像素数量；
[0023]根据所述像素数量设定所述预设尺寸；
[0024]将所述矩形框所围成的图像等比例缩放为所述预设尺寸的所述指定范围区域。
[0025]作为本专利技术进一步的方案：所述对所述指定范围区域进行处理得到所述圈选数据包括：
[0026]对所述指定范围区域进行光线均衡化得到预处理区域；
[0027]对所述预处理区域进行降噪处理得到所述圈选数据；
[0028]其中，所述光线均衡化包括：
[0029]对所述指定范围区域的图像进行归一化；
[0030]对归一化后的所述指定范围区域进行直方图均衡化；
[0031]将经过直方图均衡化的像素值转化为与原图像相同灰度级的像素值后，得到所述预处理区域。
[0032]作为本专利技术进一步的方案：所述降噪处理包括：
[0033]对所述预处理区域中的像素值进行加权平均，针对每一个像素点的值，都由其本身值和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到；
[0034]通过用离散化窗口滑窗卷积去扫描图像中的每一个像素，并确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代窗口中心像素点的值。
[0035]作为本专利技术进一步的方案：所述识别单元将所述圈选数据与预设数据库中与所述分析类型相关的数据进行对比判断，根据相似度做出是否合规的判断；
[0036]当所述圈选数据与合规数据对比，相似度为第一相似度，与不合规数据对比，相似度为第二相似度时；
[0037]若所述第一相似度与所述第二相似度的差值大于第一预设阈值，则取较大的一项为判断结果；
[0038]若所述第一相似度与所述第二相似度的和值大于第二预设阈值，则重新进行圈选数据的生成；
[0039]若所述第一相似度与所述第二相似度的差值小于第三预设阈值，则更换所述合规数据和所述不合规数据，重新进行合规判断。
[0040]本专利技术的有益效果：本专利技术可通过对图片数据中的目标区域进行圈选来快速的聚
焦待分析位置，然后能够较为准确的获得圈选数据所对应设备或装置的相关分析类型，以便后续从对比数据庞大的识别模型库中选取合适的识别单元进行相似度对比，一方面减少了单个识别单元的训练时间和样本需求量，另一方面能够更加快速和准确的给出是否合规的判断结果，有利于施工作业现场的快速有效检查，辅助管理人员进行现场作业管理，提升管理效率。
附图说明
[0041]下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。
[0042]图1为本专利技术中作业管理辅助系统的模块连接示意图；
[0043]图2为本专利技术中的圈选示意图。
具体实施方式
[0044]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0045]请参阅图1和图2所示，本专利技术为一种基于图像识别的作业管理辅助系统，包括：
[0046]采集模块，用于获取包含目标作业区域的图片数据；
[0047]圈选模块，与所述采集模块连接，用于根据输入的圈选指令对所述图片数据中的目标区域进行圈选，并获取对应的圈选数据；
[0048]分析模块，与所述圈选模块连接，用于根据所述圈选数据获取分析类型；
[0049]识别模型库，与所述分析模块连接，若所述分析类型正确时，所述识别模型库根据所述判断调出相应的识别单元对所述圈选数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的作业管理辅助系统，其特征在于，包括：采集模块，用于获取包含目标作业区域的图片数据；圈选模块，与所述采集模块连接，用于根据输入的圈选指令对所述图片数据中的目标区域进行圈选，并获取对应的圈选数据；分析模块，与所述圈选模块连接，用于根据所述圈选数据获取分析类型；识别模型库，与所述分析模块连接，若所述分析类型正确时，所述识别模型库根据所述判断调出相应的识别单元对所述圈选数据进行识别，输出是否合规的判断；若所述分析类型错误，则所述圈选模块根据新的圈选指令重新获取圈选数据；其中，所述识别单元为经过训练的神经网络模型。2.根据权利要求1所述的基于图像识别的作业管理辅助系统，其特征在于，所述圈选模块包括：触摸显示单元，用于显示所述图片数据以及接收所述圈选指令；指令处理单元，与所述触摸显示单元连接，用于根据所述圈选指令确定相应的指定范围区域；区域处理单元，用于对所述指定范围区域进行处理得到所述圈选数据；其中，所述圈选指令包括手指在所述触摸显示单元的触摸屏上的闭合滑动轨迹；所述指定范围区域为预设尺寸的矩形框，所述矩形框的重心与所述闭合滑动轨迹所围成闭合轮廓的重心位置重合。3.根据权利要求2所述的基于图像识别的作业管理辅助系统，其特征在于，所述圈选指令还包括重点圈标；所述重点圈标为在所述闭合滑动轨迹生成后，在所述闭合滑动轨迹内部继续用手指在所述触摸显示单元的触摸屏上生成的闭合轨迹；所述重点圈标与所述闭合轮廓的重心位置连线上的点，作为所述矩形框的重心的备选位置。4.根据权利要求2所述的基于图像识别的作业管理辅助系统，其特征在于，所述对所述指定范围区域进行处理得到所述圈选数据包括：计算所述闭合滑动...

【专利技术属性】
技术研发人员：董强，牛涛涛，
申请(专利权)人：安徽国信类脑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：