[发明专利]一种电力设备铭牌的特征提取方法及系统在审
| 申请号: | 201910736623.8 | 申请日: | 2019-08-09 |
| 公开(公告)号: | CN110569848A | 公开(公告)日: | 2019-12-13 |
| 发明(设计)人: | 吴彦直;李林;郑志曜;高一波 | 申请(专利权)人: | 吴彦直 |
| 主分类号: | G06K9/34 | 分类号: | G06K9/34;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/38 |
| 代理公司: | 42238 武汉知产时代知识产权代理有限公司 | 代理人: | 万文广 |
| 地址: | 310000 *** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 铭牌 文字区域 特征提取 特征点 图像 电力设备 位置区域 文字识别 遍历 内容特征提取 图像局部区域 尺度变化 存储结构 队列存储 匹配能力 区域裁剪 区域分割 特征索引 传统的 原图像 算法 光照 采集 | ||
本发明提出一种电力设备铭牌的特征提取方法及系统,该方法及系统适用于电力设备铭牌图像的特征提取,首先在采集到铭牌图像后,基于区域裁剪,得到铭牌的位置区域,使用MSER算法对所述位置区域进行区域分割,得到相应的文字区域;其次,对每一个文字区域进行遍历,在遍历的过程中,对每一个文字区域进行文字识别;最后,基于每个文字区域对应的原图像以及文字识别结果,使用sift算法,在确定了铭牌特征点的位置后,实现铭牌图像的特征提取。相比于传统的基于内容特征提取方法,本方法特征能够在不同的光照、旋转、尺度变化图像上提取稳定的特征点,且提出一种特征索引与特征点队列存储相结合的存储结构,对图像局部区域特征相似点有较好的匹配能力。
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域,更具体地说,涉及一种基于文字区域的电力设备铭牌特征提取方法及系统。
背景技术
电力设备铭牌图像作为一种特殊的图像,对于一般的图像而言,从纹理和颜色信息相对单一,而且采集的电力设备铭牌图像往往在光照等条件难以控制,因此电力设备铭牌图像对特征提取的要求更为严苛,合适的电力设备铭牌特征提取方法将对整个铭牌识别技术产生重要的作用。
传统基于内容的铭牌特征提取方法主要是针对铭牌形状特征的相关研究,根据形状描述而言,主要分为基于区域的特征提取方法和基于角点的特征提取方法两种。
以往的特征提取方法大多实现原理简单,对图像中的特定属性十分敏感,比如尺度、光照变化等,无法能够提取稳定的特征信息,因此存在鲁棒性差、可靠性低等问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于,针对现有技术存在的鲁棒性差、可靠性低缺陷,提供一种基于文字区域的电力设备铭牌特征提取方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:构造一种电力设备铭牌的特征提取方法,包括以下步骤:
S1:获取电力设备的铭牌图像;
S2:对步骤S1采集到的铭牌图像进行降噪处理后,针对铭牌所在位置,进行区域裁剪,进而得到铭牌的位置区域;
S3:针对步骤S2处理得到的位置区域,针对铭牌上记录文字的位置,使用MSER算法对所述位置区域进行区域分割,得到若干个文字区域;
S4:对步骤S3获取的每一个文字区域进行遍历,在遍历的过程中,对每一个文字区域进行文字识别;其中,每个文字区域的识别结果,将作为索引标签,进一步对每个文字区域进行标定;
S5:对步骤S3得到的分割后的每个文字区域对应的原图像以及步骤S4的识别结果,使用sift算法,在确定了铭牌特征点的位置后,实现铭牌图像的特征提取。
进一步的,对步骤S2中的图像预处理,具体包括以下步骤:
S21:对步骤S1采集到的铭牌图像进行灰度化处理,得到灰度化图像;
S22:针对步骤S21处理得到的灰度化图像,使用高斯滤波器对其进行降噪处理,得到降噪图像;
S23:针对步骤S22得到降噪图像,使用canny算子对其进行边缘检测,针对铭牌所在位置,进行区域裁剪,进而得到铭牌的位置区域,具体为将图像中的背景区域进行裁剪和滤除。
进一步的,步骤S3中对铭牌图像进行区域分割的步骤包括:
S31、使用MSER算法将铭牌图像分解为多个不同的连通域;
S32、使用NMS算法遍历步骤S31中分解得到的每个连通域,通过对相关连通域进行过滤与合并,将相关连通域合并得到的区域作为文字区域。
进一步的,步骤S4使用OCR文字识别算法对步骤S3中分割得到的文字区域进行文字识别,其中,识别结果将进一步作为文字区域的索引标签。
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