【技术实现步骤摘要】
一种电力设备识别方法及装置
本专利技术涉及信息通信和人工智能
，具体涉及一种电力设备识别方法及装置。
技术介绍
在工业应用中，目标识别和检测已经成为自动驾驶、智能监控、军事侦查和内容检索等领域的核心技术，高速智能识别技术已经成为目前各大人工智能公司生产的智能设备的主要技术。传统目标识别和检测算法在某些简单应用或者特定场景中已经取得了较好的效果，但在电力场景中，电力设备容易受到光照变化、角度变化、部分遮挡、形变、模糊和背景干扰的影响，且电力设备结构复杂、类型繁多、同一种类型设备相似度高，其所处的室内外复杂环境给识别造成了较大困难，使得目标识别变得极具挑战性。因此，本领域需要一种可以有效解决上述影响因素对目标识别和检测的影响的电力设备识别方法。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的是一种电力设备识别方法及装置，基于电力设备图像的绝对距离、颜色特征、纹理特征和形状特征进行识别，提高了电力设备识别的准确率。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：本专利技术提供一种电力设备识别方法，其改进之处在于，所述方法包括：获取待识别电力设备的图像，将所述待识别电力设备的图像分割为多个图像区域；提取所述待识别电力设备各图像区域的图像特征；基于所述待识别电力设备各图像区域的图像特征和预先构建的电力设备图像特征库，对所述待识别电力设备的图像进行识别。优选的，在所述获取待识别电力设备的图像之后，在将所述待识别电力设备的图像分割为多个图像区域之前，包...
【技术保护点】
1.一种电力设备识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待识别电力设备的图像，将所述待识别电力设备的图像分割为多个图像区域；/n提取所述待识别电力设备各图像区域的图像特征；/n基于所述待识别电力设备各图像区域的图像特征和预先构建的电力设备图像特征库，对所述待识别电力设备的图像进行识别。/n
【技术特征摘要】
1.一种电力设备识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待识别电力设备的图像，将所述待识别电力设备的图像分割为多个图像区域；
提取所述待识别电力设备各图像区域的图像特征；
基于所述待识别电力设备各图像区域的图像特征和预先构建的电力设备图像特征库，对所述待识别电力设备的图像进行识别。
2.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，在所述获取待识别电力设备的图像之后，在将所述待识别电力设备的图像分割为多个图像区域之前，包括：
依次利用图像去噪算法、图像增强算法、图像复原算法和图像分割算法对待识别电力设备的图像进行预处理。
3.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述将所述待识别电力设备的图像分割为多个图像区域，包括：
基于预设图像区域总数N，将所述待识别电力设备的图像分割为N个图像区域。
4.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述图像特征包括如下种类：
颜色特征、纹理特征和形状特征。
5.如权利要求书4所述的方法，其特征在于，所述提取待识别电力设备各图像区域的图像特征，包括：
按下述方法获取待识别电力设备第i个图像区域的图像特征：
获取第i个图像区域对应的颜色直方图，将颜色直方图中各颜色占比作为所述第i个图像区域的颜色特征；
建立第i个图像区域对应的马尔科夫随机场模型，将马尔科夫随机场模型中各像素点的像素坐标和像素值作为所述第i个图像区域的纹理特征；
利用傅里叶描述子方法获得第i个图像区域中各边界点的曲率值、质心距离和复坐标，将其作为所述第i个图像区域的形状特征；
其中，i∈[1,N]，N为预设图像区域总数。
6.如权利要求书4所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别电力设备各图像区域的图像特征和预先构建的电力设备图像特征库，对所述待识别电力设备的图像进行识别，包括：
根据图像特征的预设识别优先级，将待识别电力设备各图像区域的第一种类图像特征与预先构建的电力设备图像特征库中对应种类的图像特征进行匹配；
若待识别电力设备各图像区域的第一种类图像特征的匹配成功率达到预设阈值，则成功识别出所述待识别电力设备的设备ID，将未匹配成功的所述待识别电力设备相应图像区域的该种类图像特征写入电力设备图像特征库；否则继续待识别电力设备各图像区域的下一种类图像特征的匹配，直至待识别电力设备各图像区域的同一种类图像特征的匹配成功率达到预设阈值或者全部种类图像均经过特征匹配后结束识别；
若全部种类图像均经过...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯战胜，彭林，韩海韵，王鹤，徐敏，王刚，于海，鲍兴川，朱亮，何志敏，孙蓉，邵剑，刘伟，
申请(专利权)人：全球能源互联网研究院有限公司，国家电网有限公司，国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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