CN111649804A - 油位监测方法、设备及具有存储功能的装置 - Google Patents

油位监测方法、设备及具有存储功能的装置 Download PDF

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俞鑫春
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Abstract

本申请公开了一种油位监测方法、设备及具有存储功能的装置，该油位监测方法包括：获取待测图像，所述待测图像包括油位计；将所述待测图像与预存的模板图像进行差异检测，以确定所述待测图像中油位计区域与所述模板图像中油位计区域之间的差异特征；根据所述差异特征，确定所述油位计的油位。本申请所提供的油位监测方法能够自动监测油位计的油位，省时省力。

Description

油位监测方法、设备及具有存储功能的装置
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种油位监测方法、设备及具有存储功能的装置。
背景技术
为了保障电网的安全运行，提高供电质量，电力设备的在线检测与安全预警受到人们的普遍重视。其中，油位是电力变压器的重要监测参数之一，及时发现油位过低或过高并采取相应措施对于确保电力变压器安全运行具有重要意义。
本申请的发明人发现，目前对电力变压器的油位进行监测主要还是依靠工作人员手持仪器进行测量，或者是采用成像仪器定期对设备进行巡检，这样的方式耗时耗力，不利于实际生产。
发明内容
本申请主要解决的技术问题是提供一种油位监测方法、设备及具有存储功能的装置，能够自动监测油位计的油位，省时省力。
为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种油位监测方法，所述方法包括：获取待测图像，所述待测图像包括油位计；将所述待测图像与预存的模板图像进行差异检测，以确定所述待测图像中油位计区域与所述模板图像中油位计区域之间的差异特征；根据所述差异特征，确定所述油位计的油位。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种油位监测设备，包括处理器、存储器以及通信电路，所述处理器分别耦接所述存储器以及所述通信电路，所述处理器通过执行所述存储器内的程序数据实现上述方法中的步骤。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种具有存储功能的装置，存储有程序数据，所述程序数据能够被处理器执行以实现上述方法中的步骤。
本申请的有益效果是：本申请中的油位监测方法将待测图像与预存的模板图像进行差异检测，并根据待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间的差异特征判断油位计的油位，从而当需要测量油位计中的油位时，只需要对油位计进行拍照即可，省时省力。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：
图1是油位监测方法一实施方式的流程示意图；
图2是油位计在待测图像中的位置区域示意图；
图3是图1油位监测方法中的部分具体流程示意图；
图4是模板灰度直方图；
图5是待测灰度直方图；
图6是规定化后的待测灰度直方图；
图7是模板图像灰度图；
图8是待测图像灰度图；
图9是待测图像中油位计区域所对应的前景图；
图10是本申请油位监测设备一实施方式的结构示意图；
图11是本申请油位监测设备另一实施方式的结构示意图；
图12是本申请具有存储功能的装置一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
参阅图1，图1是本申请油位监测方法一实施方式的流程示意图。
该油位监测方法包括：
S110：获取待测图像，待测图像包括油位计。
当需要测量油位计中的油位时，对该油位计进行拍摄而形成待测图像。
在本实施方式中，在电力变压器现场安装摄像设备，该摄像设备定时或不定时地对油位计进行拍摄，或者是接收到拍摄命令后对油位计进行拍摄，并将拍摄的图像进行上传，从而得到待测图像。
同时，安装的同一个摄像设备可以对周围的多个油位计进行拍摄，即该摄像设备可以改变拍摄角度，从而便于后续对多个油位计的油位进行监测。
在其他实施方式中，待测图像也可以是通过其他途径获得，例如，由用户直接上传。为了便于说明，下面均以待测图像由安装在电力变压器现场的摄像设备拍摄而得到进行说明。
在一应用场景中，待测图像中包括的油位计为管式油位计，该管式油位计由无缝钢管、浮标指示装置、视窗及上盖或压力阀组成，视窗采用厚壁玻璃管内置结构。
S120：将待测图像与预存的模板图像进行差异检测，以确定待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间的差异特征。
将待测图像与预存的模板图像进行差异检测，即找出待测图像与模板图像中的不同。
其中在保存模板图像时，已知模板图像中油位计的油位。
在一应用场景中，待测图像与预存的模板图像相对应，均是对同一个油位计拍摄而得到的。具体地，同一个油位计对应的待测图像和模板图像是由摄像设备在相同的角度拍摄得到的，且同一个油位计对应的待测图像和模板图像大小相同，因此当待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间存在差异特征时，可以判定当前油位计的油位相比模板图像中油位计的油位发生了变化，而后可以根据两者之间的差异特征确定油位计的油位，而当待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间不存在差异特征时，判定油位计的油位相比模板图像中油位计的油位未发生变化，此时油位计的油位就是模板图像中油位计的油位。
S130：根据差异特征，确定油位计的油位。
根据待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域的差异特征可以得到待测图像中油位的变化值，进而基于模板图像中的油位能够确定当前油位计的油位。
从上述内容可以看出，本申请中的油位监测方法将待测图像与预存的模板图像进行差异检测，并根据待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间的差异特征判断油位计的油位，从而当需要测量油位计中的油位时，只需要对油位计进行拍照即可，省时省力。
由于拍摄角度、拍摄视野等因素的影响，获得的待测图像中除了油位计，还有可能包括其他的物体，为了排除其他物体对油位计的干扰而准确获得待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间的差异特征，在步骤S120之前还包括步骤S140：将待测图像送入预先训练好的卷积神经网络中进行目标检测，从而确定待测图像中的油位计区域。
具体地，通过对大量的样本进行采集、训练而得到预先训练好的卷积神经网络，该卷积神经网络能够对输入的图像进行目标识别，具体为识别图像中的油位计，并输出油位计在该图像中的位置区域。
例如在图2中，将待测图像送入预先训练好的卷积神经网络后，卷积神经网络能够输出黑线框的位置区域，此黑线框的位置区域即为待测图像中的油位计区域。
在一应用场景中，预存的模板图像为油位计中的油位处于正常状态下油位计的图像。此时预先获取并保存油位计的油位处于正常状态时油位计的图像，而后将油位计的图像设置为模板图像。
因此可以理解的是，当油位计中的油位处于正常状态下时，待测图像和模板图像相同或几乎相同，此时两幅图像中的图像特征相同或几乎相同，而当油位计中的油位处于异常状态下时，待测图像相比模板图像会发生变化，此时待测图像相比模板图像而言存在差异特征。
因此在该应用场景中，若发现待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间存在差异特征，则确定油位计的油位异常，后续可以发出提示信息，以提示维修人员及时进行维护，当判定待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间不存在差异特征时，判定油位计的油位正常，此时可以不执行任何操作。
在本实施方式中，步骤S120具体包括：以模板图像为背景，利用前景检测算法对待测图像进行处理，以得到待测图像中油位计区域的前景特征，其中，得到的待测图像中油位计区域的前景特征为待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间的差异特征。
前景检测算法一直是国内外视频监控领域研究的难点和热点之一，在视频监控领域较为成熟，其目的是在相对静止的背景之下检测出相对动态的前景目标，因此本实施方式以模板图像为背景，利用前景检测算法可以找出待测图像中油位计区域相比模板图像中油位计区域运动的前景特征，而找出的前景特征即为待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间的差异特征。
从上述内容可以看出，本实施方式利用在视频领域成熟的前景检测算法对待测图像和模板图像进行处理，可以快速地找出待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间的差异特征，提高整个监测过程的效率。
在本实施方式中，在利用前景检测算法对待测图像进行处理之前，还会分别对待测图像和模板图像进行处理。
具体地，对待测图像进行处理而得到待测图像灰度图，对模板图像进行处理而得到模板图像灰度图。在处理完毕之后，以模板图像灰度图为背景，利用前景检测算法对待测图像灰度图进行处理，以得到待测图像中油位计区域的前景特征，也就是说，在进行前景检测时，均是基于两幅图像的灰度图进行。
在一应用场景中，为了避免待测图像与模板图像在不同光照条件下拍摄存在的图像差异对前景检测造成影响，结合图3和图4，对待测图像进行处理而得到待测图像灰度图，以及对模板图像进行处理而得到模板图像灰度图的步骤，包括：
S151：分别对待测图像、模板图像进行处理而得到待测图像的待测灰度直方图、模板图像的模板灰度直方图。
具体地，先采用例如平均法、最大最小平均法、加权平均法或二值图形法等方法分别对待测图像、模板图像进行处理而得到各自对应的灰度图；而后对待测图像、模板图像各自对应的灰度图进行灰度值的统计而得到待测图像的待测灰度直方图、模板图像的模板灰度直方图。
S152：根据模板灰度直方图对待测灰度直方图进行直方图规定化处理，而得到规定化后的待测灰度直方图。
S153：分别对规定化后的待测灰度直方图、模板灰度直方图进行处理而得到待测图像灰度图、模板图像灰度图。
直方图规定化处理是通过一个灰度映像函数，将原灰度直方图改造成所希望的灰度直方图。
本应用场景中，先根据模板灰度直方图对待测灰度直方图进行直方图规定化处理而得到规定化后的待测灰度直方图，而后再对规定化后的待测灰度直方图进行处理而得到待测图像灰度图，对模板灰度直方图进行处理而得到模板灰度直方图。
在一具体实例中，步骤S151中得到的模板灰度直方图如图4所示，待测灰度直方图如图5所示，步骤S152中得到的规定化后的待测灰度直方图如图6所示，步骤S153中得到的模板图像灰度图如图7所示，待测图像灰度图如图8所示。
在本应用场景中，通过直方图规定化处理，能够消除光照因素导致的图像差异，保证最终监测结果的准确性。
需要说明的是，在其他应用场景中，对待测图像进行处理而得到待测图像灰度图，以及对模板图像进行处理而得到模板图像灰度图的步骤也可以是：直接采用例如平均法、最大最小平均法、加权平均法、二值图形法等方法分别对待测图像、模板图像进行灰度处理而得到待测图像灰度图和模板图像灰度图，也就是说，此时不用经过直方图规定化处理。
在本实施方式中，采用的前景检测算法可以是帧差法、平均背景法、光流法、前景建模法、背景非参数估计或者背景建模法。
在一应用场景中，采用背景建模法中的GMM(Gaussian mixture model，混合高斯模型)算法对待测图像进行处理，在实现过程中，可以使用opencv中函数BackgroundSubtractorMOG实现功能。
具体地，此时以模板图像灰度图为背景，利用前景检测算法对待测图像灰度图进行处理，以得到待测图像中油位计区域的前景特征的步骤，包括：
A1：基于模板图像灰度图而建立像素值分布的高斯模型。
A2：计算高斯模型的均值和方差。
A3：计算待测图像灰度图中每个像素点的像素值与均值的差值。
A4：若待测图像灰度图中像素点的像素值与均值的差值小于方差的2倍，则判定待测图像灰度图中的像素点为前景像素点，否则判定待测灰度图像中的像素点为背景像素点，其中，待测图像灰度图中油位计区域的前景像素点为待测图像中油位计区域的前景特征。
后续根据待测图像灰度图中油位计区域的前景像素点能够得到油位计油位的变化值，从而基于模板图像中油位计的油位能够得到待测油位计的油位。
在一具体应用场景中，遍历待测图像灰度图而得到待测图像灰度图中的所有前景像素点和背景像素点后，形成前景图，在该前景图中，以黑色像素点表示背景像素点，以白色像素点表示前景像素点，如图9所示，图9是待测图像中油位计区域所对应的前景图，当模板图像中的油位为正常油位时，从图9可以看出，待测图像中油位计区域所对应的前景图中存在白色像素点，因此可判断待测图像中的油位相比模板图像中的油位发生了变化，即此时油位计中的油位处于异常状态。
参阅图10，图10是本申请油位监测设备一实施方式的结构示意图。该油位监测设备200包括处理器210、存储器220以及通信电路230，处理器210分别耦接存储器220以及通信电路230，处理器210通过执行存储器220内的程序数据实现上述油位监测方法中的步骤，其中详细的油位监测方法可参见上述实施方式，在此不再赘述。
本实施方式中的油位监测设备200可以是任一项具有图像处理功能的设备，例如手机、电脑等，在此不做限制。
参阅图11，图11是本申请油位监测设备一实施方式的结构示意图。该油位监测设备300包括获取模块310、差异检测模块320以及油位确定模块330。
获取模块310用于获取待测图像，待测图像包括油位计。
差异检测模块320与获取模块310连接，用于将待测图像与预存的模板图像进行差异检测，以确定待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间的差异特征。
油位确定模块330与差异检测模块320连接，用于根据差异特征，确定油位计的油位。
在一实施方式中，差异检测模块320具体用于：以模板图像为背景，利用前景检测算法对待测图像进行处理，以得到待测图像中油位计区域的前景特征，其中，得到的待测图像中油位计区域的前景特征为待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间的差异特征。
在一实施方式中，差异检测模块320还具体用于：对待测图像进行处理而得到待测图像灰度图，以及对模板图像进行处理而得到模板图像灰度图；以模板图像灰度图为背景，利用前景检测算法对待测图像灰度图进行处理，以得到待测图像中油位计区域的前景特征。
在一实施方式中，前景检测算法为GMM算法。
在一实施方式中，差异检测模块320还具体用于：基于模板图像灰度图而建立像素值分布的高斯模型；计算高斯模型的均值和方差；计算待测图像灰度图中每个像素点的像素值与均值的差值；若待测图像灰度图中像素点的像素值与均值的差值小于方差的2倍，则判定待测图像灰度图中的像素点为前景像素点，否则判定待测灰度图像中的像素点为背景像素点，其中，前景像素点为差异特征。
在一实施方式中，差异检测模块320还具体用于：分别对待测图像、模板图像进行处理而得到待测图像的待测灰度直方图、模板图像的模板灰度直方图；根据模板灰度直方图对待测灰度直方图进行直方图规定化处理，而得到规定化后的待测灰度直方图；分别对规定化后的待测灰度直方图、模板灰度直方图进行处理而得到待测图像灰度图、模板图像灰度图。
在一实施方式中，油位监测设备300还包括定位模块340，定位模块340分别与获取模块310、差异检测模块320连接，用于将待测图像送入预先训练好的卷积神经网络中进行目标检测，从而确定待测图像中的油位计区域。
在一实施方式中，油位确定模块330还用于在待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间存在差异特征时，确定油位计的油位异常，否则确定油位计的油位正常。
本实施方式中的油位监测设备300可以是任一项具有图像处理功能的设备，例如手机、电脑等，在此不做限制。
参阅图12，图12是本申请具有存储功能的装置一实施方式的结构示意图。该具有存储功能的装置400存储有程序数据410，程序数据410能够被处理器执行以实现上述油位监测方法中的步骤，其中详细的油位监测法可参见上述实施方式，在此不再赘述。
其中具存储功能的装置400具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等可以存储程序数据410的装置，或者也可以为存储有该程序数据410的服务器，该服务器可将存储的程序数据410发送给其他设备运行，或者也可以自运行该存储的程序数据410。
总而言之，本申请中的油位监测方法将待测图像与预存的模板图像进行差异检测，并根据待测图像中油位计区域与模板图像中油位计区域之间的差异特征判断油位计的油位，从而当需要测量油位计中的油位时，只需要对油位计进行拍照即可，省时省力。
以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种油位监测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待测图像，所述待测图像包括油位计；
将所述待测图像与预存的模板图像进行差异检测，以确定所述待测图像中油位计区域与所述模板图像中油位计区域之间的差异特征；
根据所述差异特征，确定所述油位计的油位。
2.根据权利要求1所述的油位监测方法，其特征在于，所述将所述待测图像与预存的模板图像进行差异检测，以确定所述待测图像中油位计区域与所述模板图像中油位计区域之间的差异特征的步骤，包括：
以所述模板图像为背景，利用前景检测算法对所述待测图像进行处理，以得到所述待测图像中油位计区域的前景特征，其中，得到的所述待测图像中油位计区域的前景特征为所述待测图像中油位计区域与所述模板图像中油位计区域之间的所述差异特征。
3.根据权利要求2所述的油位监测方法，其特征在于，所述以所述模板图像为背景，利用前景检测算法对所述待测图像进行处理，以得到所述待测图像中油位计区域的前景特征的步骤，包括：
对所述待测图像进行处理而得到待测图像灰度图，以及对所述模板图像进行处理而得到模板图像灰度图；
以所述模板图像灰度图为背景，利用所述前景检测算法对所述待测图像灰度图进行处理，以得到所述待测图像中油位计区域的前景特征。
4.根据权利要求3所述的油位监测方法，其特征在于，所述前景检测算法为GMM算法。
5.根据权利要求4所述的油位监测方法，其特征在于，所述以所述模板图像灰度图为背景，利用所述前景检测算法对所述待测图像灰度图进行处理，以得到所述待测图像中油位计区域的前景特征的步骤，包括：
基于所述模板图像灰度图而建立像素值分布的高斯模型；
计算所述高斯模型的均值和方差；
计算所述待测图像灰度图中每个像素点的像素值与所述均值的差值；
若所述待测图像灰度图中所述像素点的像素值与所述均值的差值小于所述方差的2倍，则判定所述待测图像灰度图中的所述像素点为前景像素点，否则判定所述待测灰度图像中的所述像素点为背景像素点，其中，所述待测图像灰度图中油位计区域的所述前景像素点为所述待测图像中油位计区域的前景特征。
6.根据权利要求3所述的油位监测方法，其特征在于，所述对所述待测图像进行处理而得到待测图像灰度图，以及对所述模板图像进行处理而得到模板图像灰度图的步骤，包括：
分别对所述待测图像、所述模板图像进行处理而得到所述待测图像的待测灰度直方图、所述模板图像的模板灰度直方图；
根据所述模板灰度直方图对所述待测灰度直方图进行直方图规定化处理，而得到规定化后的待测灰度直方图；
分别对所述规定化后的待测灰度直方图、所述模板灰度直方图进行处理而得到所述待测图像灰度图、所述模板图像灰度图。
7.根据权利要求1所述的油位监测方法，其特征在于，在所述将所述待测图像与预存的模板图像进行差异检测，以确定所述待测图像中油位计区域与所述模板图像中油位计区域之间的差异特征之前，还包括：
将所述待测图像送入预先训练好的卷积神经网络中进行目标检测，从而确定所述待测图像中的油位计区域。
8.根据权利要求1所述的油位监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述待测图像中油位计区域与所述模板图像中油位计区域之间存在所述差异特征，则确定所述油位计的油位异常，否则确定所述油位计的油位正常。
9.一种油位监测设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及通信电路，所述处理器分别耦接所述存储器以及所述通信电路，所述处理器通过执行所述存储器内的程序数据实现如权利要求1-8任一项所述方法中的步骤。
10.一种具有存储功能的装置，其特征在于，存储有程序数据，所述程序数据能够被处理器执行以实现如权利要求1至8任一项所述方法中的步骤。
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