[发明专利]一种变电站的巡检方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种变电站的巡检方法，其特征在于，包括：

接收由后台下发的任务文件，并所述任务文件进行解析生成解析文件；

根据所述解析文件，驱动机器人本体运动至目标测点，并调整所述机器人本体的姿态，以使得配置在所述机器人本体上的图像采集装置能够以预设角度获取目标测点的图像；

对所述图像进行分割生成分割区域，并确定所述分割区域的仪表类型；

调用与所述仪表类型对应的识别模型，对所述分割区域进行识别，并将识别结果导入台账。

2.根据权利要求1所述的一种变电站的巡检方法，其特征在于，所述解析文件包括多个目标测点的位置信息、多个目标测点的最佳路径、以及所述机器人本体在每一目标测点的姿态信息。

3.根据权利要求1所述的一种变电站的巡检方法，其特征在于，所述对所述图像进行分割生成分割区域，并确定所述分割区域的仪表类型，具体为：

调用训练好的深度学习模型对所述图像进行识别，并在识别到仪表后对所述图像进行分割生成分割区域，在所述分割区域内确定所述图像中仪表类型，其中，所述仪表类型包括：指针式仪表、旋转开关、以及指示灯。

4.根据权利要求1所述的一种变电站的巡检方法，其特征在于，所述调用与所述仪表类型对应的识别模型，对所述分割区域进行识别，并将识别结果导入台账，具体为：

在训练好的深度学习模型识别出所述仪表类型为指针式仪表时，对所述分割区域进行倾斜校正；

对倾斜校正后的分割区域依次进行图像灰度化、Otsu阈值分割、Canny边缘检测、Hough变换直线检测后生成指针读数，将所述指针读数导入台账。

5.根据权利要求1所述的一种变电站的巡检方法，其特征在于，所述调用与所述仪表类型对应的识别模型，对所述分割区域进行识别，并将识别结果导入台账，具体为：

在训练好的深度学习模型识别出所述仪表类型为旋转开关时，对所述分割区域进行图像增强和模板匹配精确定位，生成模板图像；

对所述模板模板依次进行Otsu阈值分割、腐蚀去噪、轮廓提取后进行轮廓最小外接矩形计算，生成所述旋转开关的角度值，并将所述角度值导入台账。

6.根据权利要求1所述的一种变电站的巡检方法，其特征在于，所述调用与所述仪表类型对应的识别模型，对所述分割区域进行识别，并将识别结果导入台账，具体为：

在训练好的深度学习模型识别出所述仪表类型为指示灯时，将所述分割区域进行模板匹配精确定位，生成模板图像；

对所述模板图像依次进行亮度分量提取、阈值分割提取、腐蚀去噪、轮廓提取后进行轮廓最小外接矩形计算，生成所述指示灯的状态判断结果，将所述状态判断结果导入台账。

7.一种变电站的巡检装置，其特征在于，包括：

任务文件接收单元，用于接收由后台下发的任务文件，并所述任务文件进行解析生成解析文件，

图像获取单元，用于根据所述解析文件，驱动机器人本体运动至目标测点，并调整所述机器人本体的姿态，以使得配置在所述机器人本体上的图像采集装置能够以预设角度获取目标测点的图像；

仪表类型确定单元，对所述图像进行分割生成分割区域，并确定所述分割区域的仪表类型；

识别结果导入单元，用于调用与所述仪表类型对应的识别模型，对所述分割区域进行识别，并将识别结果导入台账。

8.根据权利要求7所述的一种变电站的巡检装置，其特征在于，所述解析文件包括多个目标测点的位置信息、多个目标测点的最佳路径、以及所述机器人本体在每一目标测点的姿态信息。

9.一种变电站的巡检设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如权利要求1至6任意一项所述的一种变电站的巡检方法。

10.一种可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述计算机可读存储介质所在设备的处理器执行，以实现如权利要求1至6任意一项所述的一种变电站的巡检方法。