[发明专利]一种基于图像识别技术的变电站设备状态识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像识别技术的变电站设备状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取采集的设备翻字牌的图像；

对所述采集的设备翻字牌的图像进行图像处理，定位设备翻字牌的位置，得到处理后的图像；

对所述处理后的图像进行字符区域的精确定位，得到字符分合图像；

基于所述字符分合图像，利用K3M骨架提取字符特征，得到状态字符骨架信息；

对状态字符骨架信息用SURF特征匹配算法提取特征，获得采集到的图像的特征点，并将采集到的图像的特征点与模板图像的特征点进行匹配，得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的变电站设备状态识别方法，其特征在于，获取采集的设备翻字牌的图像，包括：

对变电站室内气体绝缘金属封闭开关设备的翻字牌状态，用巡视设备搭载的摄像机进行图像采集，经由网络上传图像。

3.根据权利要求2所述的基于图像识别技术的变电站设备状态识别方法，其特征在于，对所述采集的设备翻字牌的图像进行图像处理，定位设备翻字牌的位置，包括灰度化、线性变换、图像去噪技术和霍夫梯度法处理；

霍夫梯度法处理，包括：

根据每个点的模向量来找到圆心，并根据所有找到可能圆心的边缘非零像素对其的支持程度来确定半径，包括：

阶段0：对输入图像用sobel算子进行边缘检测，通过图形梯度(圆形的梯度即其法线)确定圆周线；

阶段1：在二维霍夫空间内，绘出所有图形的梯度直线，某坐标点上投票值越大，其作为圆心的概率越高；

阶段2：设定一个阈值，霍夫空间内累加和大于该阈值的点就对应于圆心；

阶段3：计算每一个圆心到其周线的距离，这些距离中数值相等且数量远大于其他距离的数目的值，就是该像素值所谓圆心对应的圆的半径的值；

阶段4：分别定义最大半径和最小半径两个阈值，达到粗定位的要求。

4.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的变电站设备状态识别方法，其特征在于，对所述处理后的图像进行字符区域的精确定位，得到字符分合图像，包括图像阈值化、形态学开闭合运算和目标分割。

5.根据权利要求4所述的基于图像识别技术的变电站设备状态识别方法，其特征在于，图像阈值化，包括：

对粗定位分割的图像进行OSTU阈值化操作，采集图像的像素点总数为i，素点灰度值的集合为G_i，所有像素点的灰度均值G_m为随机灰度T区分对象和背景，区分出所有对象像素点的数量为a，集合为G_ia，平均灰度G_a为所有对象像素点的个数为b，集合为G_ib，平均灰度G_b为定义对象像素点和总像素点的比值P_a；背景像素点和总像素点的比值P_b，类间方差的定义ICV为：

ICV＝P_a×(G_a-G_m)²+P_b×(G_b-G_m)²

T的灰度取值范围为0至255，而最佳阈值则是遍历所有T的取值，并计算的值，遍历完毕时记录的最大的T的取值即为最佳阈值；

形态学开闭合运算，包括：

若目标像素是对象像素，则判断该像素点是否与背景像素接触，若不接触，则不做修改；反之，则将该像素的值修改为背景像素的值；

目标分割，包括：

用两遍扫描法做基于联通域的目标分割，得到只包含字符信息的图像；

第一遍扫描中，算法遍历每个像素；检查其左侧和上方的相邻像素；把这些像素的标签分配给当前像素；

第二遍扫描中，算法逐个遍历每个像素；检查当前像素的标签并赋予一个相同的标记；如果标签是联合查找结构中的“根”，转到下一个像素；否则，跟踪到父级的链接，直到到达根；

一旦到达根，将该标签分配给当前像素。