【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字图像处理领域，提供了一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法及装置。
技术介绍
1、变电站液位计型表计检测技术是电力系统中一项重要的技术，其背景源于电力系统对安全、稳定和高效运行的需求。在变电站中，油浸式变压器是关键的电力设备，其正常运行对电力系统的可靠性至关重要。为了确保变压器的安全运行，需要实时监测变压器液位，以防止液位异常导致设备故障或事故。
2、传统的变电站液位计型表计检测方法主要依赖于人工巡检，通过观察变压器的液位指示器或液位计来获取液位信息。然而，人工巡检存在一定的局限性，如检测精度不高、实时性差、工作量大等。为了提高液位检测的准确性和实时性，降低运维成本，研究人员和技术人员开始探索利用现代传感技术、通信技术和计算机技术来实现变电站液位检测的自动化。
3、近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，其在变电站液位检测领域的应用也日益受到关注。计算机视觉技术通过模拟人类视觉系统，使计算机能够识别和理解图像信息，从而实现对变电站液位的自动检测和分析。
4、然而，现有的液位检测技术仍然面临着诸多挑战。例如，复杂的环境中的光线、阴影、反射等干扰因素会影响检测的准确性；产品本身的多样性和复杂性也使得液位检测算法需要不断地优化和调整。此外，随着工业生产节奏的不断加快，对检测技术的要求也越来越高，需要实现实时、高效、精准的检测。
5、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法。该方法采用了一种图像分割网络对液位计型表计图像进行处理，分割出液
技术实现思路
1、本专利技术旨在提高变电站场景中对液位计型表计的自动读数准确性和效率。该算法通过目标检测、图像分割和模式识别等技术，实现对液位计型表计的实时、精确读数，并具有较好稳定性和扩展性。
2、本专利技术为了实现上述目的，采用以下技术方案：
3、本专利技术提了一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法，包括以下步骤：
4、步骤1：训练表计检测模型和液位分割模型；
5、步骤2：采集变电站中待读数表计的可见光图像；
6、步骤3：使用表计检测模型检测出表计在图像中的roi区域，裁剪该roi图像，获取只包含表计的roi图像；
7、步骤4：使用液位分割模型分割出特征图集合，同时获取置信度最大的特征图作为当前液位计的掩膜，并获取对应的id；
8、步骤5：根据id选择相应的后处理算法对提取的掩膜进行后处理，计算液位读数。
9、上述技术方案中，步骤1包括以下步骤：
10、步骤1.1、采集包含液位计型表计和背景的图像；
11、步骤1.2、使用labelme标注工具标注液位计区域的平行外接矩形，得到液位计检测数据集；
12、步骤1.3、将标注完成的数据集进行裁剪，得到只包含液位计的roi图像；
13、步骤1.4、使用labelme标注工具roi图像中目标区域的多边形，得到液位分割数据集；
14、步骤1.5、将液位计检测数据集和液位分割数据集分别输入到目标检测模型和分割模型进行训练，得到液位计检测模型和液位分割模型。
15、上述技术方案中，根据表计识别方法的不同将特征图划分为四种类型：
16、游标型：识别游标区域的中心位置作为液位读数；
17、液位型：识别液位区域的凸包上边线中心作为液位读数；
18、浮标型：识别浮标区域的凸包下边线中心作为液位读数；
19、圆形油位：识别液位区域的上端最长边中心作为液位读数。
20、上述技术方案中，步骤5包括以下步骤：
21、步骤5.1、对步骤4中获取的掩膜进行阈值分割，得到目标区域的二值图像；
22、步骤5.2、对二值图像进行闭运算，合并不连续的区域；
23、步骤5.3、对二值图像进行轮廓查找，得到初选轮廓；
24、步骤5.4、计算初选轮廓中的每个区域的平均置信度，选取置信度最大的轮
25、廓作为目标区域轮廓，平均置信度计算公式如下：
26、
27、其中region表示轮廓区域，pix表示轮廓内的像素，score表示pix像素位置的置信度，area表示轮廓面积，conf表示平均置信度；
28、步骤5.5、根据相应的id选取凸包检测算法进行读数检测；
29、步骤5.6、使用凸包检测算法计算轮廓凸包，遍历凸包中所有节点，去除角度变化小于阈值的点，合并两边，该步骤的主要效果是合并相邻的较短的平直边。
30、步骤5.6.1、使用凸包检测算法计算轮廓凸包：对步骤5.3中获取的初选轮廓，应用凸包检测算法，计算出该轮廓的凸包，凸包是一个最小凸多边形，能够包含该轮廓内所有的点；
31、步骤5.6.2、遍历凸包中所有节点：对计算出的凸包，遍历其中的每一个节点；
32、步骤5.6.3、去除角度变化小于阈值的点：对于凸包中的每一个节点，计算其相邻两边的夹角，如果该夹角的变化小于设定的阈值，则认为该点在一条平直边上，将其从凸包中去除；
33、步骤5.6.4、合并两边：去除该点后，原本由该点分隔的两边就会合并为一条新的边；
34、步骤5.7、根据边的倾斜角度、位置和长度选择最上或最下且倾斜角度小于阈值的长边作为液位线。该步骤的主要目的为过滤过于倾斜的长边，保留相对水平的长边作为液位线，提高液位线识别的准确率。
35、步骤5.8、计算液位线中点的y值作为液位位置；
36、步骤5.9、将液位所在像素值转化为百分比读数，计算公式如下：
37、
38、其中y为液位所在像素的y坐标，h为roi图像的高度，value为读数值。
39、本专利技术提供了一种基于计算机视觉的液位计型表计读数装置，包括以下模块：
40、训练模块，用于训练表计检测模型和液位分割模型；
41、图像采集模块，用于采集变电站中待读数表计的可见光图像；
42、roi区域检测与裁剪模块，用于使用表计检测模型检测出表计在图像中的roi区域，并裁剪该roi图像，获取只包含表计的roi图像；
43、特征图分割与选择模块，用于使用液位分割模型分割出特征图集合，同时获取置信度最大的特征图作为当前液位计的掩膜，并获取对应的id；
44、后处理模块，用于根据id选择相应的后处理算法对提取的掩膜进行后处理，计算液位读数。
45、上述装置中，训练模块包括：
46、数据采集子模块，用于采集包含液位计型表计和背景的图像；
47、标注子模块，用于使用labelme标注工具标注液位计区域的平行外接矩形，得到液位计检测数据集；
48、数据裁剪子本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法，其特征在于，步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法，其特征在于，根据表计识别方法的不同将特征图划分为四种类型：
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法，其特征在于，步骤5包括以下步骤：
5.一种基于计算机视觉的液位计型表计读数装置，其特征在于，包括以下模块：
6.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的液位计型表计读数装置，其特征在于，训练模块包括：
7.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的液位计型表计读数装置，其特征在于，根据表计识别方法的不同将特征图划分为四种类型：
8.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法，其特征在于，后处理模块包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法，其特征在于，步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法，其特征在于，根据表计识别方法的不同将特征图划分为四种类型：
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的液位计型表计读数算法，其特征在于，步骤5包括以下步骤：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖强，王月超，陈睿，王涛，王哲，黄玲，朱琳，林杰，罗进，孙春，周娟，曾金龙，杨希翔，聂鸿杰，
申请(专利权)人：四川数聚智造科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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