[发明专利]基于人工智能的电力图纸拓扑关系的检测方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的电力图纸拓扑关系的检测方法，其特征在于，包括：

利用目标检测技术获取接线图中各电气图元的位置和种类信息，并保存至xml文件；

对接线图进行预处理，所述预处理包括去除各电气图元和母线，保留连接线；

使用轮廓跟踪算法，对完成预处理操作后的接线图进行连接线外轮廓提取操作；

根据获取的各电气图元的位置和提取的各连接线外轮廓坐标信息，解析出各连接线与电气图元的连接关系；

将各连接线与电气图元的连接关系转换为各电气图元的拓扑连接关系；

其中，所述对接线图进行预处理，包括：

进行高斯滤波平滑处理，去除接线图中部分无用细节，过滤图像中存在的噪声；

进行色彩空间转换，将接线图转为灰度图；

对灰度图进行二值化处理；

去除各电气图元和母线，保留连接线，在去除母线的过程中，对母线区域内的连接线进行保护处理；

其中，所述去除各电气图元和母线，保留连接线，在去除母线的过程中，对母线区域内的连接线进行保护处理，包括：

创建与母线同高、1像素宽的黑色像素区域；

将创建的黑色像素区域以1像素的步距，沿着母线行索引递增的方向运动，每运动一次便与当前所在母线区域包含的像素信息进行迭代比较，判断当前所在母线区域包含的像素信息是否与黑色像素区域包含的像素信息完全相同，相同则保存当前位置信息之后继续运动，否则继续运动，直至遍历完母线区域；

抹去母线区域像素值信息的同时避开保存的位置信息对应的竖向连接线区域；

其中，所述目标检测技术采用Faster R-CNN深度学习模型，所述轮廓跟踪算法为基于8邻域连通区域标记的轮廓跟踪算法；

其中，所述使用轮廓跟踪算法，对完成预处理操作后的接线图进行连接线外轮廓提取操作，包括：

对提取出的连接线外轮廓坐标信息进行筛选，只保留与电气图元直接连接的连接线外轮廓坐标信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用目标检测技术获取接线图中各电气图元的位置和种类信息，并保存至xml文件之前，包括：

将接线图转换为图片格式。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用目标检测技术获取接线图中各电气图元的位置和种类信息，并保存至xml文件，包括：

对相同种类的电气图元赋予id属性，以区分开多个同种类部件。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的各电气图元的位置和提取的各连接线外轮廓坐标信息，解析出各连接线与电气图元的连接关系，包括：

对连接线进行编号，以作为后续代表图元拓扑关系的链接点号；

遍历所有连接线，将筛选后的各连接线外轮廓坐标信息和电气图元的坐标信息进行比较，将与同一连接线相连的电气图元放至一个集合中，并将连接线编号作为集合编号。