绝缘子覆冰类型辨识方法、装置、存储介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种绝缘子覆冰类型辨识方法，包括：获取覆冰图像；对覆冰图像进行预处理后进行切分采样处理，获得若干个样本图像块；根据预设的绝缘子材质类型和预设的绝缘子覆冰类型，得到多个图像模板组；根据图像模板组的颜色特征、纹理特征、梯度特征构建颜色知识库、纹理知识库和梯度知识库；获取待辨识覆冰图像，从中提取出待辨识绝缘子覆冰图像块，并提取待辨识颜色特征、待辨识纹理特征和待辨识梯度特征；并进行特征匹配，得到颜色关联度、纹理关联度、梯度关联度；计算得到平均关联度；对所述待辨识绝缘子覆冰图像块的绝缘子材质类型和绝缘子覆冰类型进行判断。本发明专利技术能够辨识绝缘子的材质及绝缘子上的覆冰类型，为智能抗冰提供技术支撑。冰提供技术支撑。冰提供技术支撑。

【技术实现步骤摘要】
绝缘子覆冰类型辨识方法、装置、存储介质及设备


[0001]本专利技术涉及输配电
，尤其涉及一种绝缘子覆冰类型辨识方法、装置、存储介质及设备。

技术介绍

[0002]极端冰雪天气会引起运行于大气环境下的输电线路绝缘子产生覆冰现象。这种覆冰现象会降低绝缘子的机械性能与电气性能，严重时更会引发线路闪络跳闸、绝缘子掉串、导线断裂乃至杆塔倒塌，威胁电网的安全稳定，造成经济损失乃至人员伤亡。
[0003]然而，不同的覆冰类型给不同材质的绝缘子带来的风险存在差异，对应的除冰方法也不同，传统的图像处理方法无法同时辨识绝缘子的材质及绝缘子上的覆冰类型。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种绝缘子覆冰类型辨识方法、装置、存储介质及设备，以解决现有技术中无法同时辨识绝缘子的材质及绝缘子上的覆冰类型。本专利技术基于自然场景下架空线路的覆冰监测图像，获取绝缘子覆冰图像的知识库，能够辨识绝缘子的材质及绝缘子上的覆冰类型，从而更接近于冰雪天气下输电线路覆冰绝缘子的实际运行维护需要，为输电线路的智能抗冰提供技术支撑。
[0005]本专利技术实施例提供了一种绝缘子覆冰类型辨识方法，包括：
[0006]获取覆冰监测装置采集到的覆冰图像；
[0007]对所述覆冰图像进行预处理，获得多张目标图像，对多张所述目标图像进行切分采样处理，获得若干个样本图像块；
[0008]根据预设的绝缘子材质类型和预设的绝缘子覆冰类型，对若干个所述样本图像块进行分组，得到多个图像模板组；
[0009]根据所述图像模板组中每个样本图像块的颜色特征构建颜色知识库，根据所述图像模板组中每个样本图像块的纹理特征构建纹理知识库，并根据所述图像模板组中每个样本图像块的梯度特征构建梯度知识库；
[0010]获取待辨识覆冰图像，并从所述待辨识覆冰图像中提取出包含绝缘子覆冰区域的待辨识绝缘子覆冰图像块，并从所述待辨识绝缘子覆冰图像块中提取所述待辨识绝缘子覆冰图像块的待辨识颜色特征、待辨识纹理特征和待辨识梯度特征；
[0011]将所述待辨识颜色特征、所述待辨识纹理特征、所述待辨识梯度特征分别在所述颜色知识库、所述纹理知识库、所述梯度知识库中进行特征匹配，得到颜色关联度、纹理关联度、梯度关联度；
[0012]根据所述颜色关联度、所述纹理关联度和所述梯度关联度，计算得到所述待辨识绝缘子覆冰图像块与每个所述图像模板组的平均关联度；
[0013]基于所述平均关联度对所述待辨识绝缘子覆冰图像块的绝缘子材质类型和绝缘子覆冰类型进行判断。
[0014]进一步地，所述根据所述图像模板组中每个样本图像块的颜色特征构建颜色知识库，包括：
[0015]获取所述图像模板组中每个样本图像块的R、G、B三个颜色通道的强度和频数；
[0016]根据所述强度和频数，生成所述R、G、B三个颜色通道的多个颜色分量直方图；
[0017]按R、G、B顺序串联多个所述颜色分量直方图，得到所述图像模板组中每个样本图像块的全局颜色直方图；其中，所述全局颜色直方图为所述颜色特征；
[0018]通过对所述全局颜色直方图进行归一化处理，构建颜色知识库。
[0019]进一步地，所述根据所述图像模板组中每个样本图像块的纹理特征构建纹理知识库，包括：
[0020]将所述图像模板组中每个样本图像块转为8位灰度图像块；
[0021]通过遍历所述灰度图像块，对所述灰度图像块进行局部二值模式计算，以获取多个LBP值和生成LBP纹理图；
[0022]通过遍历所述LBP纹理图的像素点，对所述LBP纹理图进行改进的局部二值模式计算，生成第一纹理图；
[0023]将所述第一纹理图均分为n2个纹理图像块，顺时针遍历读取所述纹理图像块中模式编号的频数，生成多个纹理直方图；其中，n≥1，n为整数；
[0024]级联多个所述纹理直方图，得到所述图像模板组中每个样本图像块的全局纹理直方图；其中，所述全局纹理直方图为所述纹理特征；
[0025]通过对所述全局纹理直方图进行归一化处理，构建纹理知识库。
[0026]进一步地，所述通过遍历所述LBP纹理图的像素点，对所述LBP纹理图进行改进的局部二值模式计算，生成第一纹理图，包括：
[0027]将所述灰度图像块对应的模式编号转为多个8位二进制数，分别统计每个所述二进制数中相邻位从0到1或从1到0的跳变数，得到每个所述二进制数的总跳变数，将总跳变数小于等于预设阈值的所述二进制数依次计入均衡模式表；
[0028]开始遍历所述LBP纹理图的像素点，当所述LBP值为所述均衡模式表内的二进制数，且所述LBP值不是0或255的二进制数时，读取所述LBP值对应的所述均衡模式表内的二进制数的模式编号，并将所述模式编号替代所述LBP值写入所述LBP纹理图的像素点；其余的所述LBP值置0，生成第一纹理图。
[0029]进一步地，所述根据所述图像模板组中每个样本图像块的梯度特征构建梯度知识库，包括：
[0030]对所述图像模板组中每个样本图像块进行伽马变换，得到伽马图像块；
[0031]采用Sobel算子计算所述伽马图像块在x、y方向上的梯度，并计算所述伽马图像块中每个像素点的合梯度；
[0032]根据所述合梯度，将所述伽马图像块转换为梯度图，用滑窗遍历所述梯度图，生成多个梯度直方图；
[0033]顺时针依次级联多个所述梯度直方图，得到所述图像模板组中每个样本图像块的全局梯度直方图；其中，所述全局梯度直方图为所述梯度特征；
[0034]通过对所述全局梯度直方图进行归一化处理，构建梯度知识库。
[0035]相应地，本专利技术实施例还提供了一种绝缘子覆冰类型辨识装置，包括：
[0036]获取覆冰图像模块，用于获取覆冰监测装置采集到的覆冰图像；
[0037]获取样本图像块模块，用于对所述覆冰图像进行预处理，获得多张目标图像，对多张所述目标图像进行切分采样处理，获得若干个样本图像块；
[0038]获取图像模板组模块，用于根据预设的绝缘子材质类型和预设的绝缘子覆冰类型，对若干个所述样本图像块进行分组，得到多个图像模板组；
[0039]构建知识库模块，用于根据所述图像模板组中每个样本图像块的颜色特征构建颜色知识库，根据所述图像模板组中每个样本图像块的纹理特征构建纹理知识库，并根据所述图像模板组中每个样本图像块的梯度特征构建梯度知识库；
[0040]提取待辨识特征模块，用于获取待辨识覆冰图像，并从所述待辨识覆冰图像中提取出包含绝缘子覆冰区域的待辨识绝缘子覆冰图像块，并从所述待辨识绝缘子覆冰图像块中提取所述待辨识绝缘子覆冰图像块的待辨识颜色特征、待辨识纹理特征和待辨识梯度特征；
[0041]特征匹配模块，用于将所述待辨识颜色特征、所述待辨识纹理特征、所述待辨识梯度特征分别在所述颜色知识库、所述纹理知识库、所述梯度知识库中进行特征匹配，得到颜色关联度、纹理关联度、梯度关联度；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种绝缘子覆冰类型辨识方法，其特征在于，包括：获取覆冰监测装置采集到的覆冰图像；对所述覆冰图像进行预处理，获得多张目标图像，对多张所述目标图像进行切分采样处理，获得若干个样本图像块；根据预设的绝缘子材质类型和预设的绝缘子覆冰类型，对若干个所述样本图像块进行分组，得到多个图像模板组；根据所述图像模板组中每个样本图像块的颜色特征构建颜色知识库，根据所述图像模板组中每个样本图像块的纹理特征构建纹理知识库，并根据所述图像模板组中每个样本图像块的梯度特征构建梯度知识库；获取待辨识覆冰图像，并从所述待辨识覆冰图像中提取出包含绝缘子覆冰区域的待辨识绝缘子覆冰图像块，并从所述待辨识绝缘子覆冰图像块中提取所述待辨识绝缘子覆冰图像块的待辨识颜色特征、待辨识纹理特征和待辨识梯度特征；将所述待辨识颜色特征、所述待辨识纹理特征、所述待辨识梯度特征分别在所述颜色知识库、所述纹理知识库、所述梯度知识库中进行特征匹配，得到颜色关联度、纹理关联度、梯度关联度；根据所述颜色关联度、所述纹理关联度和所述梯度关联度，计算得到所述待辨识绝缘子覆冰图像块与每个所述图像模板组的平均关联度；基于所述平均关联度对所述待辨识绝缘子覆冰图像块的绝缘子材质类型和绝缘子覆冰类型进行判断。2.如权利要求1所述的绝缘子覆冰类型辨识方法，其特征在于，所述根据所述图像模板组中每个样本图像块的颜色特征构建颜色知识库，包括：获取所述图像模板组中每个样本图像块的R、G、B三个颜色通道的强度和频数；根据所述强度和频数，生成所述R、G、B三个颜色通道的多个颜色分量直方图；按R、G、B顺序串联多个所述颜色分量直方图，得到所述图像模板组中每个样本图像块的全局颜色直方图；其中，所述全局颜色直方图为所述颜色特征；通过对所述全局颜色直方图进行归一化处理，构建颜色知识库。3.如权利要求1所述的绝缘子覆冰类型辨识方法，其特征在于，所述根据所述图像模板组中每个样本图像块的纹理特征构建纹理知识库，包括：将所述图像模板组中每个样本图像块转为8位灰度图像块；通过遍历所述灰度图像块，对所述灰度图像块进行局部二值模式计算，以获取多个LBP值和生成LBP纹理图；通过遍历所述LBP纹理图的像素点，对所述LBP纹理图进行改进的局部二值模式计算，生成第一纹理图；将所述第一纹理图均分为n2个纹理图像块，顺时针遍历读取所述纹理图像块中模式编号的频数，生成多个纹理直方图；其中，n≥1，n为整数；级联多个所述纹理直方图，得到所述图像模板组中每个样本图像块的全局纹理直方图；其中，所述全局纹理直方图为所述纹理特征；通过对所述全局纹理直方图进行归一化处理，构建纹理知识库。4.如权利要求3所述的绝缘子覆冰类型辨识方法，其特征在于，所述通过遍历所述LBP
纹理图的像素点，对所述LBP纹理图进行改进的局部二值模式计算，生成第一纹理图，包括：将所述灰度图像块对应的模式编号转为多个8位二进制数，分别统计每个所述二进制数中相邻位从0到1或从1到0的跳变数，得到每个所述二进制数的总跳变数，将总跳变数小于等于预设阈值的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建蓉，文屹，范强，王冕，杨涛，时磊，何锦强，廖永力，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：