[发明专利]一种变电站设备的铭牌识别方法和装置

权利要求书

1.一种变电站设备的铭牌识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取含有待测变电站设备铭牌的待测场景图像；

采用预设的边缘提取算法，对待测场景图像进行边缘提取处理，获取相应的待测轮廓图像，并定位待测轮廓图像中的铭牌轮廓区域；

对待测铭牌轮廓区域进行裁剪和矫正处理，获取待测的铭牌区域图像；

采用预设的卷积神经网络，对待测的铭牌区域图像中的字符进行识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设的边缘提取算法，对待测场景图像进行边缘提取处理，获取相应的待测轮廓图像，包括：

采用预设的HED网络模型，对待测场景图像进行边缘提取处理，获取相应的待测轮廓图像，并定位待测轮廓图像中的铭牌轮廓区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待测铭牌轮廓区域进行裁剪和矫正处理，获取待测的铭牌区域图像，包括：

采用霍夫变换直线检测方法，对待测铭牌轮廓区域进行裁剪，并采用透视变换，对裁剪后的待测铭牌轮廓区域进行矫正，得到待测的铭牌区域图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设的卷积神经网络，对待测的铭牌区域图像中的字符进行识别，包括：

采用LeNet-5卷积神经网络，对待测的铭牌区域图像中的字符进行识别，所述LeNet-5卷积神经网络采用变电站设备常用铭牌字符作为训练数据进行训练。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在对检测图像进行定位处理之前，所述方法还包括：

采用单尺度Retinex图像增强算法，对待测场景图像进行光照去除预处理。

6.一种变电站设备的铭牌识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取含有待测变电站设备铭牌的待测场景图像；

第一处理模块，用于采用预设的边缘提取算法，对待测场景图像进行边缘提取处理，获取相应的待测轮廓图像，并定位待测轮廓图像中的铭牌轮廓区域；

第二处理模块，用于对待测铭牌轮廓区域进行裁剪和矫正处理，获取待测的铭牌区域图像；

识别模块，用于采用预设的卷积神经网络，对待测的铭牌区域图像中的字符进行识别。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一处理模块，还用于采用预设的HED网络模型，对待测场景图像进行边缘提取处理，获取相应的待测轮廓图像，并定位待测轮廓图像中的铭牌轮廓区域。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二处理模块，还用于采用霍夫变换直线检测方法，对待测铭牌轮廓区域进行裁剪，并采用透视变换，对裁剪后的待测铭牌轮廓区域进行矫正，得到待测的铭牌区域图像。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述识别模块，还用于采用LeNet-5卷积神经网络，对待测的铭牌区域图像中的字符进行识别，所述LeNet-5卷积神经网络采用变电站设备常用铭牌字符作为训练数据进行训练。

10.根据权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，还包括：

第三处理模块，用于采用单尺度Retinex图像增强算法，对待测场景图像进行光照去除预处理。