一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法技术

本发明专利技术涉及计算机视觉技术以及信号处理技术，具体涉及一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，具体包括以下步骤：获取含有边界特征点的配电柜面板图像；提取配电柜面板图像中的边界特征点；对含有边界特征点的配电柜面板图像进行透视投影变换，得到矫正后的配电柜目标图像；对矫正后的配电柜目标图像进行目标区域背景移除，提取包含开关序列的目标区域二值图像；再进行分组，得到每组开关的组头区域和组成员区域；对二值图像进行形态学滤波；对经形态学滤波后的二值图像中组头区域和组成员区域进行判别性特征提取，识别开关的开闭状态。本发明专利技术的有益效果在于,其能够充分利用开关序列在水平和垂直方向的几何约束信息实现开关区域聚类。现开关区域聚类。现开关区域聚类。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉技术以及信号处理技术，具体涉及一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法。

技术介绍

[0002]随着电网规模日益扩大，变电站配电柜数量与日俱增，配电柜面板一系列开关的开闭状态直接关系到临近小区日常用电量。目前对开关状态的检查是由巡检员的日常巡检来实现的，而人为不可控因素，比如巡检疲劳、开关状态误判断会导致配电功能失效，进而造成小区日常供电不足、电气设备受损等后果。采用视觉方法来自动检测配电柜面板的开关状态能极大地弥补人工巡检的缺陷，提高检测效率、降低人力成本，同时也能减少人为不可控因素对设备状态检测带来的潜在威胁。但是现有的基于视觉的开关状态识别方案针对任意视角拍摄的图像，存在边框提取失效、选择的特征判别性不高、状态识别通用性不强等问题，大大制约了视觉自动检测在配电柜开关状态识别的应用。

技术实现思路

[0003]针对现有的配电柜开关视觉自动识别的缺陷，本方法能快速、可靠地检测出面板开关阵列区域的边框，提取判别性好、通用性强的特征，具有较好的识别准确率和运算效率。
[0004]本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，包括以下步骤：
[0005]1)在配电柜面板的四个角点处分别设置边界特征点，获取含有边界特征点的配电柜图像；所述配电柜图像包含开关序列；
[0006]2)提取配电柜图像中的边界特征点；若提取边界特征点失败，则返回步骤1)重新提取边界特征点，反之，若边界特征点提取成功，则进入到下一步骤；
[0007]3)对含有边界特征点的配电柜图像进行透视投影变换，得到矫正后的配电柜目标图像；
[0008]4)对矫正后的配电柜目标图像进行目标区域背景移除，提取包含开关序列的目标区域二值图像；
[0009]5)对二值图像通过聚类进行分组，得到开关序列中每组开关的组头区域和组成员区域；
[0010]6)对二值图像进行形态学滤波；
[0011]7)对经形态学滤波后的二值图像中组头区域和组成员区域进行判别性特征提取，识别开关的开闭状态。
[0012]所述步骤2)中提取配电柜图像的边界特征点，具体包括以下步骤：
[0013]步骤1：通过Canny边缘检测方法提取配电柜图像中的边缘信息；
[0014]步骤2：将边缘信息通过霍夫变换提取配电柜图像边缘的四个角点位置，即边界特
征点。
[0015]所述步骤1中通过Canny边缘检测方法提取图像的边缘信息，具体包括以下步骤：
[0016]步骤1.1：预先设定RGB阈值来提取配电柜图像的角点区域；配电柜图像边缘为图像边框；
[0017]步骤1.2：通过Canny边缘检测方法来提取角点区域的边界特征点边缘信息，即边界特征点区域轮廓。
[0018]所述步骤2中利用霍夫变换计算得到配电柜图像中边界特征点区域轮廓的中心点坐标，即边界特征点，
[0019]记为{P1，P2，P3，P4}，
[0020]其中，P1＝(x1，y1)为图像边框左上方的角点坐标，P2＝(x2，y2)为图像边框右上方的角点坐标，P3＝(x3，y3)为图像边框左下方的角点坐标，P4＝(x4，y4)为图像边框右下方的角点坐标。
[0021]步骤3)，具体包括以下步骤：
[0022]通过透视投影变换后四个边界特征点对应坐标其中为变换后图像边框左上方的角点坐标；为变换后图像边框右上方的角点坐标；为变换后图像边框左下方的角点坐标；为变换后图像边框右下方的角点坐标；
[0023]根据边界特征点{P1，P2，P3，P4}和透视投影变换后的边界特征点计算透视投影变换矩阵T，计算模型如下：
[0024][0025]其中，为变换后图像边框边界特征点的横坐标，为变换后图像边框角点的纵坐标，x
i
为图像边框的角点横坐标，y
i
为图像边框的角点纵坐标；
[0026]对原始的配电柜图像Img
ori
中每个点I＝(x，y)计算，得到对应的透视投影变换后的每个点进而得到透视投影变换后的校正后的配电柜目标图像Img
new
。
[0027]所述步骤4)对矫正后的配电柜目标图像进行目标区域背景移除，具体包括以下步骤：
[0028]对Img
new
做背景移除，设定背景区域的RGB三通道颜色差分阈值{T
rg
，T
gb
，T
rb
}；
[0029]如果Img
new
中点处的RGB分量满足
[0030][0031]则构成的为背景区域，并将分别赋值为0；
[0032]在背景移除的基础上，再次设定前景区域的RGB三通道颜色差分阈值{F
rg
，F
gb
，
F
rb
}；
[0033]如果Img
new
中点处的RGB分量满足
[0034][0035]则构成开关序列对应的目标区域，将分别赋值为255，得到前景区域；
[0036]生成开关序列的目标区域的二值图像
[0037]所述步骤5)对二值图像通过开关区域聚类进行分组，具体包括以下步骤：
[0038]步骤1：确定每组开关的组头区域；
[0039]步骤2：根据组头区域通过最近邻方法来得到每组开关的组成员区域。
[0040]所述确定每组开关的组头区域，具体为：
[0041]配电柜面板上有n
r
行、n
c
列开关构成开关序列，则配电柜面板上开关的总体数量是n
c
·
n
r
，即开关数量为n
c
·
n
r
；
[0042]根据得到的二值图像中所有开关区域按行寻找开关组头区域，其模型为：
[0043][0044]当某区域同时满足如下的两个约束条件时，则该区域为组头区域，所述组头区域中的开关区域即为每组开关的组头区域：
[0045]行约束条件：RMS(G(i，k)(y)，G(i，k+1)(y)，
…
，G(i，k+n
c
)(y))≤τ
y
[0046]列约束条件：RMS(D(i，k+1)(x)，D(i，k+2)(x)，
…
，D(i，k+n
c
)(x))≤τ
x
[0047]其中，约束模型中的x和y分别代表每组开关的组头区域中心点处的行坐标和列坐标，RMS(
·
)函数代表均方根误差；)函数代表均方根误差；表示相邻两组区域中心在y方向的差，1≤m≤n
c
，τ
y
、τ
x
分别为行约束和列约束的阈值。
[0048]所述步本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在配电柜面板的四个角点处分别设置边界特征点，获取含有边界特征点的配电柜面板图像；所述配电柜面板图像包含开关序列；2)提取配电柜图像中的边界特征点；若提取边界特征点失败，则返回步骤1)重新提取边界特征点，反之，若边界特征点提取成功，则进入到下一步骤；3)对含有边界特征点的配电柜图像进行透视投影变换，得到矫正后的配电柜目标图像；4)对矫正后的配电柜目标图像进行目标区域背景移除，提取包含开关序列的目标区域二值图像；5)对二值图像通过聚类进行分组，得到开关序列中每组开关的组头区域和组成员区域；6)对二值图像进行形态学滤波；7)对经形态学滤波后的二值图像中组头区域和组成员区域进行判别性特征提取，识别开关的开闭状态。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，所述步骤2)中提取配电柜图像的边界特征点，具体包括以下步骤：步骤1：通过Canny边缘检测方法提取配电柜图像中的边缘信息；步骤2：将边缘信息通过霍夫变换提取配电柜图像边缘的四个角点位置，即边界特征点。3.根据权利要求2所述的一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，所述步骤1中通过Canny边缘检测方法提取图像的边缘信息，具体包括以下步骤：步骤1.1：预先设定RGB阈值来提取配电柜图像的角点区域；配电柜图像边缘为图像边框；步骤1.2：通过Canny边缘检测方法来提取角点区域的边界特征点边缘信息，即边界特征点区域轮廓。4.根据权利要求2所述的一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，所述步骤2中利用霍夫变换计算得到配电柜图像中边界特征点区域轮廓的中心点坐标，即边界特征点，记为{P1,P2,P3,P4}，其中，P1＝(x1,y1)为图像边框左上方的角点坐标，P2＝(x2,y2)为图像边框右上方的角点坐标，P3＝(x3,y3)为图像边框左下方的角点坐标，P4＝(x4,y4)为图像边框右下方的角点坐标。5.根据权利要求1或4所述的一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，步骤3)，具体包括以下步骤：通过透视投影变换后四个边界特征点对应坐标其中为变换后图像边框左上方的角点坐标；为变换后图像边框右上方的角点坐标；为变换后图像边框左下方的角点坐标；为变换后图像边框右
下方的角点坐标；根据边界特征点{P1,P2,P3,P4}和透视投影变换后的边界特征点计算透视投影变换矩阵T，计算模型如下：其中，为变换后图像边框边界特征点的横坐标，为变换后图像边框角点的纵坐标，x
i
为图像边框的角点横坐标，y
i
为图像边框的角点纵坐标；对原始的配电柜图像Img
ori
中每个点I＝(x,y)计算，得到对应的透视投影变换后的每个点进而得到透视投影变换校正后的配电柜目标图像Img
new
。6.根据权利要求1所述的一种基于视觉的配电柜开关状态自动识别方法，其特征在于，所述步骤4)对矫正后的配电柜目标图像进行目标区域背景移除，具体包括以下步骤：对Img
new
做背景移除，设定背景区域的RGB三通道颜色差分阈值{T
rg
,T
gb
,T
rb
}；如果Img
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中点处的RGB分量满足则构成的为背景区域，并将分别赋值为0；在背景移除的基础上，再次设...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁炜，张吟龙，苑明哲，苑旭东，王恺，李世明，彭士伟，夏晔，
申请(专利权)人：广州中国科学院沈阳自动化研究所分所，
类型：发明
国别省市：