[发明专利]基于目标检测与语义分割的隔离开关开合状态识别方法

说明书

本发明涉及图像检测领域，尤其涉及一种基于目标检测与语义分割的隔离开关开合状态识别方法，包括：从图像中逐个提取隔离开关；对提取到的单个隔离开关进行像素级别的密集分类，得到分割图像；利用区域生长算法对分割得到的隔离开关分割图像进行连通区域的标记；根据隔离开关分割图像中连通区域个数判断隔离开关状态。通过使用本发明，可以实现以下效果：从图像中逐个提取隔离开关，对提取到的单个隔离开关进行像素级别的密集分类，得到分割图像，利用区域生长算法对分割得到的隔离开关分割图像进行连通区域的标记，根据隔离开关分割图像中连通区域个数判断隔离开关状态，从而实现对隔离开关开合状态进行识别，进而保证电网的安全性。

技术领域

本发明涉及图像检测领域，尤其涉及一种基于目标检测与语义分割的隔离开关开合状态识别方法。

背景技术

在变电站中，安排电力设备检修、改变系统运行方式时，需由运维人员按照操作票指令完成分合闸。隔离开关是电力系统中广泛应用的电力元件，数量众多。在电力系统的倒闸过程中为了保证断路器和隔离开关在不动作或误动作后下一步操作的安全性，就需要对每个隔离开关的状态进行人工检查，如此众多的隔离开关的开合状态仅依靠传统的技术人员进行人工检查不仅费时费力而且增加了人力成本。

传统人工方法不仅存在流程复杂、重复工作量大、操作效率低下、安全风险高等问题，而且由于人工疲劳等原因，可能造成误操作、误判断。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出一种基于目标检测与语义分割的隔离开关开合状态识别方法。

基于目标检测与语义分割的隔离开关开合状态识别方法，包括：

从图像中逐个提取隔离开关；

对提取到的单个隔离开关进行像素级别的密集分类，得到分割图像；

利用区域生长算法对分割得到的隔离开关分割图像进行连通区域的标记；

根据隔离开关分割图像中连通区域个数判断隔离开关状态。

优选的，所述从图像中逐个提取隔离开关包括：

利用YOLOv3目标检测算法定位图像中的隔离开关并给出位置坐标，利用该坐标从图像中逐个提取隔离开关。

优选的，所述对提取到的单个隔离开关进行像素级别的密集分类，得到分割图像包括：

利用全卷积语义分割算法FCN对提取到的单个隔离开关进行像素级别的密集分类，得到分割图像，其中属于隔离开关的像素赋值为1，分类为背景的像素赋值为0。

优选的，所述利用区域生长算法对分割得到的隔离开关分割图像进行连通区域的标记包括：

对分割图像进行扫描，若像素点的值为1，且未标记，则进行标记，并检查该点的八邻接像素点的连通情况，若值为1且未标记，则进行标记，并将新标记的像素点加入列表L，直到分割图像中所有像素值为1的像素点都完成标记，表示所有连通区域标记完成；

取出列表L中的一个像素，检查该点的八邻接像素点的连通情况，若像素点的值为1且未标记，则进行标记，并将新标记的像素点加入列表L，直到列表中的元素为空，表示一个连通区域标记完成。

优选的，所述根据隔离开关分割图像中连通区域个数判断隔离开关状态包括：

若连通区域个数为1，则判断隔离开关处于关闭状态；若连通区域的个数为2，则判断隔离开关处于打开状态。

优选的，还包括：

通过风格迁移算法，生成包含隔离开关图像内容特征以及风格图像风格特征的风格化隔离开关图像，增强隔离开关训练集，提升恶劣天气隔离开关图像中隔离开关定位准确性。

优选的，还包括：