【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，尤其涉及一种用于指针式仪表的数据标注方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、指针式仪表由于具有结构简单、使用方便、性能稳定、成本较低等特点，长期以来在国家电网、工业控制、汽车船舶等领域，以及我们的日常生活中得到了广泛的应用。但对于指针式仪表，由于没有提供数据传送接口，这样就很难实现数据的自动采集和实时监控，以满足自动化的需求。同时，指针式仪表在电力领域中被广泛应用，特别是在变电站等高温、高压、高辐射的恶劣环境中，目前大量的工业仪表需要人工参与记录读数，人工记录带来的工作强度大、人力成本高、即时性差、效率低、误差高等缺点。因此通过图像识别模型自动识别指针式仪表的读数具有巨大的实用意义。
2、为了通过图像识别模型自动识别指针式仪表的读数，本领域研究人员致力于使用深度学习算法来解决指针式仪表的自动读数问题，而深度学习算法的训练需要大量高质量的数据集，尤其是面向图像分割算法的语义分割标注数据。
3、然而，相关技术中，针对指针式仪表的数据标注数据大多采用传统标注方法，即依赖于人工描点标注实现，由于指针式仪表图片数据中包含着非常多的细小刻度区域，如果使用人工描点标注，将耗费大量时间导致效率严重低下。
4、因此，急需一种能够对指针式仪表进行高效率数据标注的方法。
技术实现思路
1、本专利技术各实施例提供一种用于指针式仪表的数据标注方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中存在的无法对指针式仪表进行高效率数据标注的问题。p>
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案为：
3、根据本专利技术的一个方面，一种用于指针式仪表的数据标注方法，所述方法包括：获取指针式仪表的原图，对所述原图中所述指针式仪表的刻度区域和指针区域进行粗标注，得到所述指针式仪表的粗标注数据；基于形态学的图像处理算法，对所述标注图中进行了粗标注的刻度区域和指针区域进行形态学特征提取，得到包含刻度区域和指针区域的形态学特征图；在所述形态学特征图中进行刻度区域和指针区域的连通，得到所述指针式仪表的细标注数据。
4、在一个示例性实施例中，基于形态学的图像处理算法，对所述标注图中进行了粗标注的刻度区域和指针区域进行形态学特征提取，得到包含刻度区域和指针区域的形态学特征图包括对所述标注图进行二值化处理，得到与刻度区域和指针区域相关的二值化图像；确定与刻度区域和指针区域相关的二值化图像中的多个结构元素区域，并对每一个结构元素区域进行形态学闭运算，得到包含刻度区域和指针区域的形态学特征图。
5、在一个示例性实施例中，对每一个结构元素区域进行形态学闭运算，得到包含刻度区域和指针区域的形态学特征图包括对多个结构元素区域进行形态学闭运算的遍历，以遍历到的结构元素区域为当前一个结构元素区域；所述遍历包括：将当前一个结构区域内的像素最小值作为当前一个结构区域内各像素点的值；和/或，将当前一个结构区域内的像素最大值作为当前一个结构区域内各像素点的值；直至所有结构元素区域完成遍历，得到包含刻度区域和指针区域的形态学特征图。
6、在一个示例性实施例中，在所述形态学特征图中进行刻度区域和指针区域的连通，得到所述指针式仪表的细标注数据包括对所述形态学特征图中的前景像素进行连通域标记，得到至少包含刻度区域和指针区域的多个图像区域；基于各图像区域在所述形态学特征图中的面积占比，对各图像区域进行筛选，得到所述指针式仪表的细标注数据；所述细标注数据用于指示分别被标记为刻度区域和指针区域的图像区域。
7、在一个示例性实施例中，对所述形态学特征图中的前景像素进行连通域标记，得到至少包含刻度区域和指针区域的多个图像区域包括对所述形态学特征图的每一行像素进行扫描，将一行中连续的前景像素标记为一个连续区域，并配置相应的区域标记；基于各行中连续区域与前一行中连续区域之间是否存在重叠区域，生成等价序列，所述等价序列包括位于不同行的连续区域所对应的区域标记，用于指示位于不同行的连续区域属于同一个连通域；根据等价序列指示的属于同一个连通域的连续区域，对所述形态学特征图中的前景像素重新进行连通域标记，得到至少包含刻度区域和指针区域的多个图像区域。
8、在一个示例性实施例中，根据等价序列指示的属于同一个连通域的连续区域，对所述形态学特征图中的前景像素进行重新标记，得到至少包含刻度区域和指针区域的多个图像区域包括确定各等价序列对应的连通域标记；查找所述形态学特征图中各连续区域所属的等价序列，根据查找到的等价序列所对应的连通域标记对各连续区域进行重新标记；基于重新标记后的各连续区域，得到至少包含刻度区域和指针区域的多个图像区域。
9、在一个示例性实施例中，本专利技术还包括将所述指针式仪表的细标注数据作为训练数据；利用所述训练数据对初始的图像识别模型进行训练；待训练完成，得到具有对所述指针式仪表的原图进行图像识别能力的图像识别模型。
10、根据本专利技术的一个方面，一种用于指针式仪表的数据标注装置，所述装置包括：粗标注模块，用于获取指针式仪表的原图，对原图中所述指针式仪表的刻度区域和指针区域进行粗标注，得到指针式仪表的粗标注数据；图像处理模块，用于基于形态学的图像处理算法，对标注图中进行了粗标注的刻度区域和指针区域进行形态学特征提取，得到包含刻度区域和指针区域的形态学特征图；细标注模块，用于在形态学特征图中进行刻度区域和指针区域的连通，得到指针式仪表的细标注数据。
11、根据本专利技术的一个方面，一种电子设备，包括处理器及存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如上所述的用于指针式仪表的数据标注方法。
12、根据本专利技术的一个方面，一种存储介质，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如上所述的用于指针式仪表的数据标注方法。
13、根据本专利技术的一个方面，一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序存储在存储介质中，计算机设备的处理器从存储介质读取计算机程序，处理器执行计算机程序，使得计算机设备执行时实现如上所述的用于指针式仪表的数据标注方法。
14、在上述技术方案中，本专利技术实现了对指针式仪表进行高效率的数据标注。
15、具体而言，本专利技术首先获取指针式仪表的原图，使用标注工具对原图进行粗标注，得到标注图，即通过标注仪表刻度和指针的大致区域，然后使用滤波器对该标注图进行形态学闭运算，得到处理后的标注图，对处理后的标注图进行连通域标记，得到多个相互独立的被标记的连通域及该区域的几何信息，根据区域的几何信息对连通域进行划分，得到刻度区域和指针区域，即通过图像处理获取精确的刻度和指针分割区域，通过先粗标注后使用图像处理算法的方式答复降低了数据标注的复杂性和时间成本，完成了对指针式仪表进行高效率的数据标注。
16、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。
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1.一种用于指针式仪表的数据标注方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于形态学的图像处理算法，对所述标注图中进行了粗标注的刻度区域和指针区域进行形态学特征提取，得到包含刻度区域和指针区域的形态学特征图，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对每一个结构元素区域进行形态学闭运算，得到包含刻度区域和指针区域的形态学特征图，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述形态学特征图中进行刻度区域和指针区域的连通，得到所述指针式仪表的细标注数据，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述形态学特征图中的前景像素进行连通域标记，得到至少包含刻度区域和指针区域的多个图像区域，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据等价序列指示的属于同一个连通域的连续区域，对所述形态学特征图中的前景像素进行重新标记，得到至少包含刻度区域和指针区域的多个图像区域，包括：
7.如权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：>
8.一种用于指针式仪表的数据标注装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器、以及至少一条通信总线，其中，
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的用于指针式仪表的数据标注方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于指针式仪表的数据标注方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于形态学的图像处理算法，对所述标注图中进行了粗标注的刻度区域和指针区域进行形态学特征提取，得到包含刻度区域和指针区域的形态学特征图，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对每一个结构元素区域进行形态学闭运算，得到包含刻度区域和指针区域的形态学特征图，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述形态学特征图中进行刻度区域和指针区域的连通，得到所述指针式仪表的细标注数据，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述形态学特征图中的前景像素进行连通域标记，得到至少包含...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅焕，陈世峰，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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