[发明专利]一种基于视觉的变电站隔离开关状态识别方法

权利要求书

1.一种基于视觉的应用于220KV变电站的隔离开关状态识别方法，其特征在于，该方法是将隔离开关的状态识别转换为隔离开关静触头的检测与状态分类相结合的识别算法，实现步骤如下：

步骤S1：提取隔离开关静触头的梯度方向直方图特征；

步骤S2：根据提取的梯度方向直方图特征，利用Fisher判别分析生成一维特征子空间，训练LDA目标检测器；

步骤S3：分别提取隔离开关静触头开、闭位状态的规范化梯度场特征，训练高斯核SVM生成状态分类器；

步骤S4：基于多尺度滑动窗口技术，用LDA目标检测器检测隔离开关静触头，得到目标候选集合，然后利用高斯核SVM状态分类器实现隔离开关的状态识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述目标是隔离开关静触头整体为目标，包括静触头开、闭位的状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，隔离开关静触头图像归一化至64*64像素，提取梯度方向直方图特征涉及的参数为：block块大小为16*16像素，cell块大小为8*8像素，像素增加步长为8*8像素。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述规范化梯度场特征提取步骤如下：

步骤S2A：计算图像梯度；

步骤S2B：将图像进行投影线积分，并归一化得到一维梯度场分布；

步骤S2C：图像的一维梯度场分布函数与映射核函数进行卷积，并归一化得到规范化梯度场特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述投影线积分是以竖直方向为投影方向，具体的表达形式如下：

其中，(x，y)代表梯度图像中的坐标，M(x，y)代表梯度图像中的梯度值，H为图像的高，λ＞0为归一化常数。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述映射核函数的表达形式如下：

其中，h为一给定常数，表示的是映射核函数的带宽，x为属于区间[-h，h]之间的自变量。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述规范化梯度场特征的计算方式如下：

其中，η＞0为归一化常数，x为属于区间[-h，h]之间的自变量，τ为属于区间[-∞，+∞]之间的变量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述步骤S4具体为：

步骤S4(a)：基于多尺度滑动窗口技术，用阈值分类器检测隔离开关静触头，得到候选目标集Ω；

步骤S4(b)：对候选目标集Ω用高斯核SVM进行状态分类，识别目标状态。