【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像数据处理，尤其涉及一种基于机器视觉的电控一体化综合监控系统。
技术介绍
1、通过电控一体化的指示设备，可以实现对厂区内多个电气设备的运行状态信息的指示，例如指示设备的指示面板可以设置有指示灯、指示界面以及仪表盘等指示部件，以便通过这些指示部件实现对厂区内多个电气设备的运行状态的指示。
2、为了在避免对已有的指示设备的线路进行改造或者替换的情况下，实现对厂区内多个电气设备的运行状态信息的集中化监控，从而降低对厂区内多个电气设备的运行状态信息的集中化监控的成本，可以通过图像识别设备对指示设备的指示界面进行识别，实现对指示界面所对应指示的电气设备的运行状态的监测。
3、例如，在公开号为cn113345036a的中国专利申请文件中，提供了一种基于hsv特征变换的指示灯状态识别方法，包括：获取待识别的指示灯区域的图像，采用透视变换技术对图像进行畸变校正，得到校正后的图像；以单个指示灯为单元对校正后的图像进行分割，将完整的指示灯区域分割为若干个单个指示灯区域；使用hsv空间的s分量聚类方法对单个指示灯区域内的指示灯定位；基于hsv阈值结合各颜色分量比例与分布情况识别指示灯状态。
4、然而，在对指示区域的图像中的指示区域的指示状态进行识别时，由于所获取的图像中可能存在噪声数据点，使得对指示状态的识别成功率较低，从而难以准确地实现对多个电气设备的运行状态信息的集中化监控。
技术实现思路
1、为克服相关技术中难以准确地实现对多个电气设备的运行状态信息
2、获取模块，被配置为获取指示设备的指示面板的初始图像，所述指示面板用于指示多个待监测电气设备的运行状态信息；第一确定模块，被配置为确定以初始图像中目标像素点为中心的搜索窗口，并确定第一区域与第二区域之间的边缘相似度；第一区域为以目标像素点为中心的邻域，第二区域为以搜索窗口内其他像素点为中心的邻域；第二确定模块，被配置为获取初始图像的边缘复杂程度值，并根据第一区域与第二区域之间的边缘相似度以及边缘复杂程度值，确定第一区域与第二区域之间的区域相似度；边缘复杂程度值用于表征初始图像中边缘线的复杂程度；滤波模块，被配置为利用第一区域与第二区域之间的区域相似度，确定第二区域的中心相对于目标像素点的权重值，根据搜索窗口内像素点的权重值，对目标像素点进行滤波，以获得对初始图像滤波后的目标图像；监控模块，被配置为根据目标图像对所述运行状态信息进行监控。
3、这样，通过获取指示有多个待监测电气设备的运行状态信息的指示面板的初始图像，并确定以初始图像中目标像素点为中心的搜索窗口中目标像素点所在的区域以及其他区域之间的边缘相似度，结合初始图像的整体的边缘复杂程度值，确定目标像素点所在的区域以及其他区域之间的边缘相似度，以实现对目标像素点有针对性的滤波处理获得目标图像，由于初始图像中运行状态信息所对应的像素点的情况更为复杂，能够在所获得的目标图像中兼顾对运行状态信息所对应的像素点的像素特征的保留，以及对初始图像中噪声像素点的滤除，通过目标图像能够更为准确地实现对多个待监测电气设备的运行状态信息的集中化监控。
4、同时，通过对指示有多个待监测电气设备的运行状态信息的指示面板进行图像采集，指示设备的指示面板中所指示的不同信息的位置相对固定，通过所获取的图像能够实现对多个待监测电气设备的运行状态信息的集中化监控，且无需对指示设备的电路结构进行改造，可以在充分利用指示设备的情况下，实现对指示设备所指示的电气设备的运行状态信息的集中化以及远程化监控，降低了对电气设备的运行状态信息的监控成本及难度。
5、可选的，第一区域与第二区域之间的边缘相似度通过以下方式确定：将第一区域中像素点的梯度值按照指定顺序展开为一维向量，获得展开后的第一向量；将第二区域中像素点的梯度值按照指定顺序展开为一维向量，获得展开后的第二向量；将第一向量与第二向量之间的余弦相似度，作为第一区域与第二区域之间的边缘相似度。
6、这样，将第一区域中像素点的梯度值展开为一维向量，并将第二区域中像素点的梯度值展开为一维向量，由于具有不同边缘特征的区域所对应的一维向量不同，通过确定两个一维向量之间的余弦相似度，能够获得第一区域与第二区域之间的边缘相似度，以通过边缘相似度较好地表征第一区域与第二区域之间在边缘上的相似程度。
7、可选的，第一区域与第二区域之间的边缘相似度通过以下方式确定：将1作为目标区域中梯度值大于预设梯度阈值的像素点的特征值，并将0作为目标区域中梯度值小于或等于预设梯度阈值的像素点的特征值；目标区域为第一区域以及第二区域中的任意一个区域；将第一区域中像素点的特征值按照指定顺序展开为一维向量，获得展开后的第三向量；并将第二区域中像素点的特征值按照指定顺序展开为一维向量，获得展开后的第四向量；将第三向量与第四向量之间的余弦相似度，作为第一区域与第二区域之间的边缘相似度。
8、这样，将1作为目标区域中梯度值大于预设梯度阈值的像素点的特征值，并将0作为目标区域中梯度值小于或等于预设梯度阈值的像素点的特征值，在对第一区域所对应的第三向量以及第二区域所对应的第四向量这两个向量进行比较时，能够在向量中保留图像区域的边缘特征的情况下，更为容易地实现对两个图像区域之间的边缘相似度的比较。
9、可选的，所述边缘复杂程度值通过以下方式进行确定：，e为初始图像的边缘复杂程度值，n为初始图像的边缘图像中边缘线的数量，为归一化处理函数，为初始图像的边缘图像中第k个边缘线中像素点的数量，为以自然常数为底数的指数函数，为初始图像的边缘图像中第k个边缘线中像素点的最大曲率。
10、这样，初始图像的边缘图像中边缘线中像素点的数量越多，且初始图像的边缘图像中边缘线中像素点的最大曲率越大时，初始图像中对应指示面板的指示部件的边缘线的复杂程度越高，通过所获取的边缘复杂程度值能够较好地表征指示面板的指示部件的边缘线的复杂程度。
11、可选的，所述边缘复杂程度值通过以下方式进行确定：，e为初始图像的边缘复杂程度值，n为初始图像的边缘图像中边缘线的数量，为归一化处理函数，为初始图像的边缘图像中第k个边缘线中像素点的数量，w为初始图像的宽度，h为初始图像的高度，为初始图像的边缘图像中边缘像素点在图像坐标系中的横坐标的方差，为初始图像的边缘图像中边缘像素点在图像坐标系中的纵坐标的方差。
12、可选的，根据第一区域与第二区域之间的边缘相似度以及边缘复杂程度值，确定第一区域与第二区域之间的区域相似度，包括：，为第一区域与搜索窗口中第i个第二区域之间的区域相似度，为第一区域与搜索窗口中第i个第二区域之间的边缘相似度，e为初始图像的边缘复杂程度值。
13、这样，由于初始图像的边缘复杂程度值反映了初始图像中边缘线的整体的复杂程度，利用边缘复杂程度值扩大第一区域与第二区域之间的区域相似度的区分能力，能够更好地实现对边缘更为复杂的初始图本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，第一区域与第二区域之间的边缘相似度通过以下方式确定：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，第一区域与第二区域之间的边缘相似度通过以下方式确定：
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，所述边缘复杂程度值通过以下方式进行确定：
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，所述边缘复杂程度值通过以下方式进行确定：
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，根据第一区域与第二区域之间的边缘相似度以及边缘复杂程度值，确定第一区域与第二区域之间的区域相似度，包括：
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，利用第一区域与第二区域之间的区域相似度，确定第二区域的中心相对于目标像素点的权重值，包括：
8.根据权
9.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，根据搜索窗口内像素点的权重值，对目标像素点进行滤波，包括：
10.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，还包括提示模块，所述提示模块被配置为执行以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，第一区域与第二区域之间的边缘相似度通过以下方式确定：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，第一区域与第二区域之间的边缘相似度通过以下方式确定：
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，所述边缘复杂程度值通过以下方式进行确定：
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，所述边缘复杂程度值通过以下方式进行确定：
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电控一体化综合监控系统，其特征在于，根据第一区域与第二区域之间的边...
【专利技术属性】
技术研发人员：高勇超，李超，何培洪，
申请(专利权)人：宝石电气设备有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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