模糊图像识别方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请公开了一种模糊图像识别方法、装置及设备。模糊图像识别方法包括获取拍摄设备对风力发电机拍摄的图像；响应于图像中包括风力发电机的叶片，将图像输入至模糊识别模型，得到模糊识别结果，模糊识别结果用于指示图像是否为模糊图像；其中，模糊识别模型用于识别图像中的模糊因素，模糊因素包括：发光要素、镜头附加要素、叶片轮廓像素点。根据本申请实施例，可以先识别图像中是否包括叶片，若图像中包括风力发电机的叶片，则基于模糊识别模型识别图像中的模糊因素，进而根据模糊识别结果判断图像是否为模糊图像，有效避免了采用模糊图像对风力发电机的叶片的故障情况进行检测，从而提高了对风力发电机的叶片故障检测的准确度。高了对风力发电机的叶片故障检测的准确度。高了对风力发电机的叶片故障检测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
模糊图像识别方法、装置及设备


[0001]本申请属于图像处理
，尤其涉及一种模糊图像识别方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]风能作为一种清洁的可再生能源，风力发电在能源发展战略中起重要作用，风力发电主要是靠风力发电机将风能转化为电能。风力发电机的叶片在运行时，可能会遇到如断裂、裂纹、结冰等故障，在相关技术中，通常通过云台相机拍摄风力发电机的图像来检测风力发电机的叶片是否出现这些故障，然而云台相机拍摄时可能受其他因素影响导致拍摄得到的图像较为模糊，若基于这些模糊图像进行检测，往往会导致检测结果的准确性较低。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种模糊图像识别方法、装置及设备，以解决风力发电机的叶片故障检测的准确度较低的技术问题。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种模糊图像识别方法，方法包括：
[0005]获取拍摄设备对风力发电机拍摄的图像；
[0006]响应于所述图像中包括所述风力发电机的叶片，将所述图像输入至模糊识别模型，得到模糊识别结果，所述模糊识别结果用于指示所述图像是否为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模糊图像识别方法，其特征在于，包括：获取拍摄设备对风力发电机拍摄的图像；响应于所述图像中包括所述风力发电机的叶片，将所述图像输入至模糊识别模型，得到模糊识别结果，所述模糊识别结果用于指示所述图像是否为模糊图像；其中，所述模糊识别模型用于识别图像中的模糊因素，所述模糊因素包括：发光要素、镜头附加要素、叶片轮廓像素点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于所述图像中包括所述风力发电机的叶片，将所述图像输入至模糊识别模型，得到模糊识别结果包括：响应于所述图像中包括所述风力发电机的叶片，将所述图像输入至模糊识别模型，识别所述图像中是否包括发光要素和镜头附加要素中的至少一者；响应于所述图像中包括发光要素和镜头附加要素中的至少一者，将所述图像确定为模糊图像；响应于所述图像中不包括发光要素和镜头附加要素这两者，获取所述图像中的叶片面积和所述叶片轮廓像素点；在所述叶片面积与所述叶片轮廓像素点的关系满足预设轮廓条件的情况下，将所述图像确定为模糊图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设轮廓条件为所述叶片面积与所述叶片轮廓像素点的数量的平方的关系满足预设阈值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别所述图像中是否包括发光要素和镜头附加要素中的至少一者，包括：将所述图像输入到模糊识别模型中的特征提取网络，通过所述特征提取网络提取所述图像中的特征，得到所述图像中的边缘特征和色彩特征；通过所述模糊识别模型中的路径聚合网络，对所述边缘特征和所述色彩特征进行特征组合，得到所述图像中的语义特征；基于所述图像中的语义特征，识别所述图像中是否包括发光要素和镜头附加要素中的至少一者。...

【专利技术属性】
技术研发人员：李岩松，宋建军，
申请(专利权)人：北京金风科创风电设备有限公司，
类型：发明
国别省市：