CN111738229A - 一种指针表盘刻度的自动读取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种指针表盘刻度的自动读取方法，属于图像识别领域，本发明公开的一种指针表盘刻度的自动读取方法，包括以下步骤；S00：数据采集，以机器人拍摄图片作为测试集，人工拍摄图像作为训练集；S10：数据标注：将指针式仪表刻度区域与指针区域做为整体进行像素区域的标注；S20：端到端的像素识别网络结构设计，包含指针式仪表刻度区域与指针区域的像素识别。考虑了表盘刻度与指针的相对关系，极大地去除了深度网络误检与漏检的问题，摆脱了传统算法中受噪声光线畸变等影响带来的不稳定性，在使用中具有鲁棒性与使用简便性。

Description

一种指针表盘刻度的自动读取方法
技术领域
本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种指针表盘刻度的自动读取方法。
背景技术
现阶段变电站指针式仪表识别方法分为传统的图像识别方法与基于深度学习的识别方法。传统的图像识别方法分为霍夫检测法，模板匹配法，最大连通域法，剪影法，最小二乘拟合法，画线法及区域生长法等。基于深度学习的方法具有鲁棒性，准确性，简易性等优点，是近几年的研究热点。通常是使用深度学习框架定位出指针式仪表的矩形框，再在矩形框内运用传统检测方法检测刻度与指针，进而得出读数。最新的研究将仪表位置与读数识别结合，一种是运用深度学习方法直接得出刻度点与指针指向的角度，通过角度比例得出读数；另一种是采集刻度线在不同位置的图片，进行端到端的训练，网络直接输出指针读数。传统方法中，常用的霍夫检测法，最大连通域法需要对不同表计做不同的算法设计，不具有通用性；模板匹配法在实用过程中操作繁琐，需要对每个表计都提前做好模板并刻画刻度线与仪表中心点；最小二乘拟合法，画线法在具有噪声的图像中鲁棒性很差。另外，传统方法针对于有上下两个指针表区域的仪器来说，设计繁琐。
基于深度学习的方法中，端到端的深度学习方法由于深度网络的黑盒效应，在实际应用中很难保证鲁棒性。刻度点、指针的识别，由于其标注的是刻度点，即提取的是点特征，相比之下算法缺乏鲁棒性。
发明内容
为了克服现有技术的缺陷，本发明所要解决的技术问题在于提出一种指针表盘刻度的自动读取方法，在使用中具有鲁棒性与使用简便性。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供的一种指针表盘刻度的自动读取方法，包括以下步骤；S00：数据采集，以机器人拍摄图片作为测试集，人工拍摄图像作为训练集；S10：数据标注：将指针式仪表刻度区域与指针区域做为整体进行像素区域的标注；S20：端到端的像素识别网络结构设计，包含指针式仪表刻度区域与指针区域的像素识别。
本发明优选地技术方案在于，在步骤S20中，端到端的像素识别网络结构设计按网络训练顺序依次包括深度网络特征提取器模型设计、深度网络区域选取器模型设计、深度网络像素Mask分类器模型设计。
本发明优选地技术方案在于，所述深度网络特征提取器模型设计采用Resnet18网络、FPN金字塔结构，金字塔各层输出作为区域选取器与像素Mask分类器的输入。
本发明优选地技术方案在于，在所述深度网络区域选取器模型设计中，对于金字塔特征构建目标Boxes(anchors)，后接filter_size为1*1大小的卷积层替代全卷积层，并输出Boxes的粗调节参数。
本发明优选地技术方案在于，在深度网络像素Mask分类器模型设计中，根据所述深度网络特征提取器模型设计中输出的scores做排序，选出分数前2000的bbox，将其认定为分数较高Boxes，对于分数较高Boxes向原图进行映射与缩放，得到固定大小的图像高维特征，经过4层卷积与2层反卷积得到像素级的Mask分类与Boxes的细调节参数。
本发明优选地技术方案在于，在端到端的像素识别网络结构设计的网络训练顺序流程中增加深度网络误差设计，然后进行模型训练与测试，所述深度网络区域选取器模型设计以及所述深度网络像素Mask分类器模型设计中均增加有所述深度网络误差设计。
本发明优选地技术方案在于，在深度网络误差设计中包含Box判断误差，Mask像素误差，Box调节参数误差。
本发明优选地技术方案在于，在步骤S20中，端到端的像素识别网络结构设计的具体流程为，在对图像数据标注之后，图像经过畸变矫正做为输入至所述深度网络特征提取器。
本发明优选地技术方案在于，在所述深度网络区域选取器模型设计有刻度表指针区域粗选取器，刻度表指针区域粗选取器对标注的区域粗选取，然后根据选取区域剪裁缩放原图像，使图像尺寸固定。
本发明优选地技术方案在于，对刻度表指针区域细调全卷积层与Mask分类器，根据选取出Mask中的刻度表指针角度计算读数。
本发明的有益效果为：
本发明提供的一种指针表盘刻度的自动读取方法，包括以下步骤；S00：数据采集，以机器人拍摄图片作为测试集，人工拍摄图像作为训练集；S10：数据标注：将指针式仪表刻度区域与指针区域做为整体进行像素区域的标注；S20：端到端的像素识别网络结构设计，包含指针式仪表刻度区域与指针区域的像素识别。考虑了表盘刻度与指针的相对关系，极大地去除了深度网络误检与漏检的问题，摆脱了传统算法中受噪声光线畸变等影响带来的不稳定性，在使用中具有鲁棒性与使用简便性。
附图说明
图1是本发明具体实施方式中提供的网络训练流程示意图；
图2是本发明具体实施方式中提供的网络具体流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
本实施例提供一种指针表盘刻度的自动读取方法，包括以下步骤；S00：数据采集，鉴于变电站仪表具有不变性，并且识别拍摄图片平台为自主导航定点的移动机器人，每次拍摄角度偏差较小，以机器人拍摄图片作为测试集，人工拍摄图像作为训练集；S10：数据标注：将指针式仪表刻度区域与指针区域做为整体进行像素区域的标注；S20：端到端的像素识别网络结构设计，包含指针式仪表刻度区域与指针区域的像素识别。考虑了表盘刻度与指针的相对关系，将指针式仪表刻度区域与指针区域做为整体进行像素区域的标注；这使得网络设计免除了类别分类器全卷积网络部分，简化网络结构。极大地去除了深度网络误检与漏检的问题，摆脱了传统算法中受噪声光线畸变等影响带来的不稳定性，在使用中具有鲁棒性与使用简便性。
如图1所示，在步骤S20中，端到端的像素识别网络结构设计按网络训练顺序依次包括深度网络特征提取器模型设计、深度网络区域选取器模型设计、深度网络像素Mask分类器模型设计、深度网络误差设计、模型训练与测试。在深度网络结构设计时，考虑了指针式仪表刻度区域与指针区域的相对关系，极大地去除了深度网络误检与漏检的问题，摆脱了传统算法中受噪声光线畸变等影响带来的不稳定性，在使用中具有鲁棒性与使用简便性。
在该训练流程中，优选的，所述深度网络特征提取器模型设计采用Resnet18网络、FPN金字塔结构，金字塔各层输出作为区域选取器与像素Mask分类器的输入。考虑到本设计仅用于识别表盘与指针，优选采用Resnet18网络；在将本设计应用于更复杂的识别领域时，可采用Resnet34、Resnet50等其他深度的网络。采用FPN金字塔结构提取特征，然后将金字塔各层输出作为区域选取器与像素Mask分类器的输入，保证对小物体特征的提取的精度，从而可以精确的提取指针区域。
优选的，在所述深度网络区域选取器模型设计中，对于金字塔特征构建目标Boxes(anchors)，后接filter_size为1*1大小的卷积层替代全卷积层，并输出Boxes的粗调节参数。通过控制卷积核的数量达到通道数大小的放缩。增加非线性，1×1卷积核的卷积过程相当于全连接层的计算过程，并且还加入了非线性激活函数，从而可以增加网络的非线性，使得网络可以表达更加复杂的特征。减少卷积核参数（简化模型）在Inception Network中，由于需要进行较多的卷积运算，计算量很大，可以通过引入1×1确保效果的同时减少计算量。采用filter_size为1*1大小的卷积层，使得在选取区域时计算较快，同时也能保证精度。
优选的，在深度网络像素Mask分类器模型设计中，根据所述深度网络特征提取器模型设计中输出的scores做排序，选出分数前2000的bbox，将其认定为分数较高Boxes，对于分数较高Boxes向原图进行映射与缩放，得到固定大小的图像高维特征，经过4层卷积与2层反卷积得到像素级的Mask分类与Boxes的细调节参数。像素级的Mask分类使得在指针区域与刻度表盘区域重叠时也能保证精度，摆脱了传统算法中受噪声光线畸变等影响带来的不稳定性。
进一步地，在深度网络误差设计中包含Box判断误差，Mask像素误差，Box调节参数误差。所述深度网络区域选取器模型设计以及所述深度网络像素Mask分类器模型设计中均增加有所述深度网络误差设计。进一步提高精度。
如图2所示，在步骤S20中，端到端的像素识别网络结构设计的具体流程为，在对图像数据标注之后，图像经过畸变矫正做为输入至所述深度网络特征提取器。优选的，在所述深度网络区域选取器模型设计有刻度表指针区域粗选取器，刻度表指针区域粗选取器对标注的区域粗选取，然后根据选取区域剪裁缩放原图像，使图像尺寸固定。优选的，对刻度表指针区域细调全卷积层与Mask分类器，根据选取出Mask中的刻度表指针角度计算读数。运用端到端的像素级深度学习方法读取指针式仪表的读数，读取精确，极大地去除了深度网络误检与漏检的问题，摆脱了传统算法中受噪声光线畸变等影响带来的不稳定性，在使用中具有鲁棒性与使用简便性。
本发明是通过优选实施例进行描述的，本领域技术人员知悉，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，其他落入本申请的权利要求内的实施例都属于本发明保护的范围。

Claims (10)

1.一种指针表盘刻度的自动读取方法，其特征在于：
包括以下步骤；S00：数据采集，以机器人拍摄图片作为测试集，人工拍摄图像作为训练集；
S10：数据标注：将指针式仪表刻度区域与指针区域做为整体进行像素区域的标注；
S20：端到端的像素识别网络结构设计，包含指针式仪表刻度区域与指针区域的像素识别。
2.根据权利要求1所述的指针表盘刻度的自动读取方法，其特征在于：
在步骤S20中，端到端的像素识别网络结构设计按网络训练顺序依次包括深度网络特征提取器模型设计、深度网络区域选取器模型设计、深度网络像素Mask分类器模型设计。
3.根据权利要求2所述的指针表盘刻度的自动读取方法，其特征在于：
所述深度网络特征提取器模型设计采用Resnet18网络、FPN金字塔结构，金字塔各层输出作为区域选取器与像素Mask分类器的输入。
4.根据权利要求2所述的指针表盘刻度的自动读取方法，其特征在于：
在所述深度网络区域选取器模型设计中，对于金字塔特征构建目标Boxes，后接filter_size为1*1大小的卷积层替代全卷积层，并输出Boxes的粗调节参数。
5.根据权利要求2所述的指针表盘刻度的自动读取方法，其特征在于：
在深度网络像素Mask分类器模型设计中，根据所述深度网络特征提取器模型设计中输出的scores做排序，选出分数前2000的bbox，将其认定为分数较高Boxes，对于分数较高Boxes向原图进行映射与缩放，得到固定大小的图像高维特征，经过4层卷积与2层反卷积得到像素级的Mask分类与Boxes的细调节参数。
6.根据权利要求2所述的指针表盘刻度的自动读取方法，其特征在于：
在端到端的像素识别网络结构设计的网络训练顺序流程中增加深度网络误差设计，然后进行模型训练与测试，所述深度网络区域选取器模型设计以及所述深度网络像素Mask分类器模型设计中均增加有所述深度网络误差设计。
7.根据权利要求6所述的指针表盘刻度的自动读取方法，其特征在于：
在深度网络误差设计中包含Box判断误差，Mask像素误差，Box调节参数误差。
8.根据权利要求3所述的指针表盘刻度的自动读取方法，其特征在于：
在步骤S20中，端到端的像素识别网络结构设计的具体流程为，在对图像数据标注之后，图像经过畸变矫正做为输入至所述深度网络特征提取器。
9.根据权利要求8所述的指针表盘刻度的自动读取方法，其特征在于：
在所述深度网络区域选取器模型设计有刻度表指针区域粗选取器，刻度表指针区域粗选取器对标注的区域粗选取，然后根据选取区域剪裁缩放原图像，使图像尺寸固定。
10.根据权利要求9所述的指针表盘刻度的自动读取方法，其特征在于：
对刻度表指针区域细调全卷积层与Mask分类器，根据选取出Mask中的刻度表指针角度计算读数。
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