【技术实现步骤摘要】
本申请涉及变电站旋钮档位识别领域，特别地涉及一种变电站旋钮档位识别方法、装置、存储介质以及电子设备。
技术介绍
1、此处提供的
技术介绍
描述的目的是总体地给出本申请的背景，本部分的陈述仅仅是提供了与本申请相关的背景，并不必然构成现有技术。
2、当前，变电站有许多大型设备仪器处于室外，放置于室外环境中，由于四周环境背景较为复杂，若直接监控室外设备则会受光线强度、雨雪等气候条件影响，就会导致监控难度增大；且室外大型仪器众多，监控摄像由于设备之间的遮挡，难以监控覆盖每一个角度，便存在漏检的风险。
3、因此，通常通过与室外设备相连接的室内设备来判断室外设备的状态，尤其是室内仪器的旋钮，旋钮的档位状态反应室外设备的状态；并且监控室内的旋钮仪器的难度要比直接监控室外设备的难度小得多，可以节省大量人力、财力和时间，提高管理效率。
4、当前条件下，变电站旋钮档位识别主要靠人工肉眼识别或基于图像进行识别来实现。其中，人工辨认最直观但具有主观性且工作量大，容易误检；而基于图像的变电站旋钮档位识别分为传统图像处理方式和深度学习方式，传统图像处理方式通过对图像用边缘检测算法得到图片中旋钮的边缘信息，然后通过霍夫直线检测得到图中所有直线段，设计直线的过滤方法去除掉无关直线，找到旋钮旋转时变化的直线，计算直线与水平方向或垂直方向的夹角，从而判断旋钮的旋转角度，最后判断得到旋钮的档位。传统图像处理方式的缺点在于容易受物体遮挡、光线等影响，鲁棒性低，精度有待提高；而当前的深度学习方式，在得到旋钮区域图像之后，利用卷积神经网络对
5、基于此，如何提供一种识别效率高、工作量少且识别精准的变电站旋钮档位识别方法，是本领域技术人员当前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述问题，本申请提出一种变电站旋钮档位识别方法、装置、存储介质及电子设备。能够根据监控变电站机柜面板的实时图像数据，通过计算机图像处理技术分割出面板的旋钮区域，检测出旋钮的两个关键点坐标，计算旋转角度从而判断旋钮档位。相比于传统的旋钮档位识别方法，能够实现节省人力和财力，且识别效率更高、识别更加精准。
2、本申请的第一个方面，提供了一种变电站旋钮档位识别方法，所述方法包括：
3、获取变电站内机柜的面板图像；
4、通过训练好的目标检测神经网络，从所述面板图像中提取目标旋钮的掩膜图像，并确定所述目标旋钮的旋钮类型；
5、通过训练好的关键点检测神经网络，从所述旋钮掩膜图像中确定所述目标旋钮的两个关键点；
6、根据所述两个关键点确定所述目标旋钮的旋转角度，并根据所述旋转角度和所述旋钮类型确定所述目标旋钮的档位。
7、进一步地，所述方法还包括：
8、在所述目标旋钮的档位满足预设条件的情况下，发出预警消息。
9、进一步地，所述获取变电站内机柜的面板图像，包括：
10、获取通过多台摄像机采集的所述变电站内所有机柜的面板图像。
11、进一步地，所述通过训练好的目标检测神经网络，从所述面板图像中提取目标旋钮的掩膜图像，包括：
12、通过训练好的目标检测神经网络对所述面板图像进行旋钮区域分割，以确定所述目标旋钮的掩膜图像。
13、进一步地，所述通过训练好的关键点检测神经网络，从所述旋钮掩膜图像中确定所述目标旋钮的两个关键点，包括：
14、通过训练好的关键点检测神经网络，对所述旋钮掩膜图像进行关键点检测以提取图像特征；其中，所述图像特征包括：颜色阈值特征、纹理特征以及边缘特征中的一项或多项；
15、根据所述图像特征确定所述目标旋钮的两个关键点。
16、进一步地，所述根据所述两个关键点确定所述目标旋钮的旋转角度，包括：
17、分别确定所述两个关键点的坐标；
18、根据所述两个关键点生成两点之间的线段，确定所述线段与垂直方向或水平方向间的夹角，并将所述夹角作为所述目标旋钮的旋转角度。
19、进一步地，发出所述预警消息的方式，包括：
20、电铃报警、警示灯报警以及在作业终端进行提示信息报警中的一项或多项。
21、本申请的第二个方面，提供了一种变电站旋钮档位识别装置，所述装置包括：
22、面板图像获取模块，用于获取变电站内机柜的面板图像；
23、掩膜图像确定模块，用于通过训练好的目标检测神经网络，从所述面板图像中提取目标旋钮的掩膜图像，并确定所述目标旋钮的旋钮类型；
24、关键点确定模块，用于通过训练好的关键点检测神经网络，从所述旋钮掩膜图像中确定所述目标旋钮的两个关键点；
25、档位确定模块，根据所述两个关键点确定所述目标旋钮的旋转角度，并根据所述旋转角度和所述旋钮类型确定所述目标旋钮的档位。
26、本申请的第三个方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，用以实现如上所述方法的步骤。
27、本申请的第四个方面，提供了一种电子设备，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述存储器和所述一个或多个处理器之间互相通信连接，该计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如上所述方法的步骤。
28、与现有技术相比，本申请的技术方案所具备的优点或有益效果包括：
29、本申请通过深度学习技术能够避免光照、拍摄角度和复杂纹理等因素对目标检测和关键点检测精确度的影响；通过深度学习精确分割提取旋钮区域，利用关键点检测提高旋钮档位识别的精确度。能够对相机视野内的所有目标旋钮进行监控，相比于现有技术，本申请所公开的方法具备识别准确度更高，并且更易于操作、人力成本更低等优点。可以应用于无人值守变电站巡检检测系统中，对于推进无人值守变电站智能化检测具有重要意义。
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1.一种变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述获取变电站内机柜的面板图像，包括：
4.根据权利要求1所述的变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述通过训练好的目标检测神经网络，从所述面板图像中提取目标旋钮的掩膜图像，包括：
5.根据权利要求1所述的变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述通过训练好的关键点检测神经网络，从所述旋钮掩膜图像中确定所述目标旋钮的两个关键点，包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述根据所述两个关键点确定所述目标旋钮的旋转角度，包括：
7.根据权利要求2所述的变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，发出所述预警消息的方式，包括：
8.一种变电站旋钮档位识别装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储的计算机程序，当被一个或
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的变电站旋钮档位识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述获取变电站内机柜的面板图像，包括：
4.根据权利要求1所述的变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述通过训练好的目标检测神经网络，从所述面板图像中提取目标旋钮的掩膜图像，包括：
5.根据权利要求1所述的变电站旋钮档位识别方法，其特征在于，所述通过训练好的关键点检测神经网络，从所述旋钮掩膜图像中确定所述目标旋钮的两个关键点，包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：覃蓉林，刘继永，马斌，华泽玺，孙自伟，庞艳杰，祝启飞，韩锦立，
申请(专利权)人：国能朔黄铁路发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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