CN111950513A - 高压断路器分合指示灯图像识别方法 - Google Patents

Abstract

一种高压断路器分合指示灯图像识别方法，涉及电力系统技术领域，所解决的是识别断路器分合指示灯状态的技术问题。该方法先采集分合指示灯显示分状态时的图像及分合指示灯显示合状态时的图像，将该两个图像定义为基准图像；再对两个基准图像实施多值灰度处理及灰度拟合计算后，得到两个基准图像的各个标定区块的像素点灰度平均拟合值，再利用两个基准图像的各个标定区块的像素点灰度平均拟合值对分合识别区域中的实时图像进行识别。本发明提供的方法，适用于配置有高压断路器的变电所。

Description

高压断路器分合指示灯图像识别方法

技术领域

本发明涉及电力系统的技术，特别是涉及一种高压断路器分合指示灯图像识别方法的技术。

背景技术

在变电所辅助监控系统中，常常需要对视频图像中的断路器指示灯进行识别，以辅助判断断路器的分合时候到位，从单一的综合自动化信号监控模式到多种信号相互验证模式，这种对图像指示灯进行识别能提高监控可靠性和事故分析水平。

大多数图像识别需要大量的训练样本，以满足非线性识别技术的多维度要求。这对刚刚投入使用的变电所或者改造的变电所，过长的训练时间和不足的样本图片将影响图像识别准确率，在故障发生时，难以实时发出警报。

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种无需大量样本训练即可实现断路器分合指示灯的分合状态识别，并且识别准确度高的高压断路器分合指示灯图像识别方法。

为了解决上述技术问题，本发明所提供的一种高压断路器分合指示灯图像识别方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)利用摄像头拍摄变电所内断路器的分合指示灯，并在断路器的分合指示灯监视图像中设定一个矩形的分合识别区域，使分合指示灯在分合识别区域中的像素面积占比大于80％，并将分合识别区域划分为两个标定区块A、B，其中的标定区块A呈圆形，并且标定区块B围合住标定区块A，并且分合指示灯位于标定区块A内；

2)从分合指示灯监视图像的分合识别区域中，采集分合指示灯显示分状态时的图像及分合指示灯显示合状态时的图像，将该两个图像定义为基准图像；

其中，分合指示灯显示分状态时的图像为基准图像1，分合指示灯显示合状态时的图像为基准图像2；

3)对两个基准图像实施多值灰度处理，得到两个基准图像灰度图；

图像的多值灰度处理公式为：

Ft_i＝Gr_i+2×Gg_i+Gb_i

Gr_i＝(r_i+g_i+b_i)/3

Gg_i＝fabs(g_i-g₀)/3

Gb_i＝fabs(b_i-b₀)/3

1≤i≤m

其中，Ft_i为图像中的第i个像素点的灰度值，r_i为图像中的第i个像素点的红色色值，g_i为图像中的第i个像素点的黄色色值，b_i为图像中的第i个像素点的蓝色色值，g₀为分合指示灯点亮时的分合识别区域中所有像素点的黄色平均色值，b₀为分合指示灯点亮时的分合识别区域中所有像素点的蓝色平均色值，fabs为求绝对值函数,m为图像中的像素点总数；

4)从两个基准图像灰度图中截取各个标定区块的灰度图，并对所截取的各个标定区块的灰度图分别实施灰度拟合计算，得到两个基准图像的各个标定区块的像素点灰度平均拟合值SFg_A,1、SFg_B,1、SFg_A,2、SFg_B,2；

其中，SFg_A,1为基准图像1中的标定区块A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,1为基准图像1中的标定区块B的像素点灰度平均拟合值,SFg_A,2为基准图像2中的标定区块A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,2为基准图像2中的标定区块B的像素点灰度平均拟合值；

标定区块灰度图的灰度拟合计算公式为：

如果Ft_i＝Ft_min，则令Fg_i＝0；

如果Ft_min＜Ft_i＜Ft_mper，则令Fg_i＝(Ft_i-Ft_min)×80/(Ft_mper-Ft_min)；

如果Ft_i＝Ft_mper，则令Fg_i＝80；

如果Ft_mper＜Ft_i＜Ft_max，则令Fg_i＝(Ft_i-Ft_mper)×80/(Ft_max-Ft_mper)；

如果Ft_i＝Ft_max，则令Fg_i＝100；

其中，SFg为标定区块的像素点灰度平均拟合值，n为标定区块中的像素点总数，Fg_i为标定区块中的第i个像素点的Fg值，Ft_min为标定区块中的所有像素点的最小灰度值，Ft_mper为标定区块中的所有像素点的平均灰度值，Ft_max为标定区块中的所有像素点的最大灰度值；

5)利用SFg_A,1、SFg_B,1、SFg_A,2、SFg_B,2对分合识别区域中的实时图像进行识别，识别方法为：

采集分合指示灯监视图像中的分合识别区域的实时图像，并采用步骤3)的多值灰度处理公式对所采集的实时图像实施多值灰度处理后得到实时图像灰度图；

再从实时图像灰度图中截取两个标定区块的灰度图，并采用步骤4)的灰度拟合计算公式对所截取的两个标定区块的灰度图分别实施灰度拟合计算，得到实时图像的两个标定区块的像素点灰度平均拟合值SFg_A,t、SFg_B,t；其中的SFg_A,t为实时图像中的标定区块A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,t为实时图像中的标定区块B的像素点灰度平均拟合值；

再计算SFg_A,t与SFg_A,1的差值，及SFg_A,t与SFg_A,2的差值，及SFg_B,t与SFg_B,1的差值，及SFg_B,t与SFg_B,2的差值；

如果SFg_A,t与SFg_A,1的差值最小则判定分合指示灯处于分状态；

如果SFg_A,t与SFg_A,2的差值最小则判定分合指示灯处于合状态；

如果SFg_B,t与SFg_B,1的差值最小，或者SFg_B,t与SFg_B,2的差值最小，则判定为识别异常。

本发明提供的高压断路器分合指示灯图像识别方法，采用两张基准图像作为参考样本，采用多值灰度算法及非线性拟合计算来提高平均值的拟合值，可以把断路器分合指示灯的分合灰度值加大识别差异值，无需大量样本训练即可实现断路器分合指示灯的分合状态识别，具有实现成本低，识别准确度高的特点。

具体实施方式

以下结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步详细描述，但本实施例并不用于限制本发明，凡是采用本发明的相似结构及其相似变化，均应列入本发明的保护范围，本发明中的顿号均表示和的关系，本发明中的英文字母区分大小写。

本发明实施例所提供的一种高压断路器分合指示灯图像识别方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)利用摄像头拍摄变电所内断路器的分合指示灯，并在断路器的分合指示灯监视图像中设定一个矩形的分合识别区域，使分合指示灯在分合识别区域中的像素面积占比大于80％，并将分合识别区域划分为两个标定区块A、B，其中的标定区块A呈圆形，并且标定区块B围合住标定区块A，并且分合指示灯位于标定区块A内；

2)从分合指示灯监视图像的分合识别区域中，采集分合指示灯显示分状态时的图像及分合指示灯显示合状态时的图像，将该两个图像定义为基准图像；

其中，分合指示灯显示分状态时的图像为基准图像1，分合指示灯显示合状态时的图像为基准图像2；

3)对两个基准图像实施多值灰度处理，得到两个基准图像灰度图；

图像的多值灰度处理公式为：

Ft_i＝Gr_i+2×Gg_i+Gb_i

Gr_i＝(r_i+g_i+b_i)/3

Gg_i＝fabs(g_i-g₀)/3

Gb_i＝fabs(b_i-b₀)/3

1≤i≤m

其中，Ft_i为图像中的第i个像素点的灰度值，r_i为图像中的第i个像素点的红色色值，g_i为图像中的第i个像素点的黄色色值，b_i为图像中的第i个像素点的蓝色色值，g₀为分合指示灯点亮时的分合识别区域中所有像素点的黄色平均色值，b₀为分合指示灯点亮时的分合识别区域中所有像素点的蓝色平均色值，fabs为求绝对值函数,m为图像中的像素点总数；

4)从两个基准图像灰度图中截取各个标定区块的灰度图，并对所截取的各个标定区块的灰度图分别实施灰度拟合计算，得到两个基准图像的各个标定区块的像素点灰度平均拟合值SFg_A,1、SFg_B,1、SFg_A,2、SFg_B,2；

其中，SFg_A,1为基准图像1中的标定区块A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,1为基准图像1中的标定区块B的像素点灰度平均拟合值,SFg_A,2为基准图像2中的标定区块A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,2为基准图像2中的标定区块B的像素点灰度平均拟合值；

标定区块灰度图的灰度拟合计算公式为：

如果Ft_i＝Ft_min，则令Fg_i＝0；

如果Ft_min＜Ft_i＜Ft_mper，则令Fg_i＝(Ft_i-Ft_min)×80/(Ft_mper-Ft_min)；

如果Ft_i＝Ft_mper，则令Fg_i＝80；

如果Ft_mper＜Ft_i＜Ft_max，则令Fg_i＝(Ft_i-Ft_mper)×80/(Ft_max-Ft_mper)；

如果Ft_i＝Ft_max，则令Fg_i＝100；

其中，SFg为标定区块的像素点灰度平均拟合值，n为标定区块中的像素点总数，Fg_i为标定区块中的第i个像素点的Fg值，Ft_min为标定区块中的所有像素点的最小灰度值，Ft_mper为标定区块中的所有像素点的平均灰度值，Ft_max为标定区块中的所有像素点的最大灰度值；

5)利用SFg_A,1、SFg_B,1、SFg_A,2、SFg_B,2对分合识别区域中的实时图像进行识别，识别方法为：

采集分合指示灯监视图像中的分合识别区域的实时图像，并采用步骤3)的多值灰度处理公式对所采集的实时图像实施多值灰度处理后得到实时图像灰度图；

再从实时图像灰度图中截取两个标定区块的灰度图，并采用步骤4)的灰度拟合计算公式对所截取的两个标定区块的灰度图分别实施灰度拟合计算，得到实时图像的两个标定区块的像素点灰度平均拟合值SFg_A,t、SFg_B,t；其中的SFg_A,t为实时图像中的标定区块A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,t为实时图像中的标定区块B的像素点灰度平均拟合值；

再计算SFg_A,t与SFg_A,1的差值，及SFg_A,t与SFg_A,2的差值，及SFg_B,t与SFg_B,1的差值，及SFg_B,t与SFg_B,2的差值；

如果SFg_A,t与SFg_A,1的差值最小则判定分合指示灯处于分状态；

如果SFg_A,t与SFg_A,2的差值最小则判定分合指示灯处于合状态；

如果SFg_B,t与SFg_B,1的差值最小，或者SFg_B,t与SFg_B,2的差值最小，则判定识别异常，导致识别异常的因素有多种，比如分合指示灯或摄像头上有异物，此情况下需要人工检查导致识别异常的因素。

Claims (1)

1.一种高压断路器分合指示灯图像识别方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)利用摄像头拍摄变电所内断路器的分合指示灯，并在断路器的分合指示灯监视图像中设定一个矩形的分合识别区域，使分合指示灯在分合识别区域中的像素面积占比大于80％，并将分合识别区域划分为两个标定区块A、B，其中的标定区块A呈圆形，并且标定区块B围合住标定区块A，并且分合指示灯位于标定区块A内；

2)从分合指示灯监视图像的分合识别区域中，采集分合指示灯显示分状态时的图像及分合指示灯显示合状态时的图像，将该两个图像定义为基准图像；

其中，分合指示灯显示分状态时的图像为基准图像1，分合指示灯显示合状态时的图像为基准图像2；

3)对两个基准图像实施多值灰度处理，得到两个基准图像灰度图；

图像的多值灰度处理公式为：

Ft_i＝Gr_i+2×Gg_i+Gb_i

Gr_i＝(r_i+g_i+b_i)/3

Gg_i＝fabs(g_i-g₀)/3

Gb_i＝fabs(b_i-b₀)/3

1≤i≤m

其中，Ft_i为图像中的第i个像素点的灰度值，r_i为图像中的第i个像素点的红色色值，g_i为图像中的第i个像素点的黄色色值，b_i为图像中的第i个像素点的蓝色色值，g₀为分合指示灯点亮时的分合识别区域中所有像素点的黄色平均色值，b₀为分合指示灯点亮时的分合识别区域中所有像素点的蓝色平均色值，fabs为求绝对值函数,m为图像中的像素点总数；

4)从两个基准图像灰度图中截取各个标定区块的灰度图，并对所截取的各个标定区块的灰度图分别实施灰度拟合计算，得到两个基准图像的各个标定区块的像素点灰度平均拟合值SFg_A,1、SFg_B,1、SFg_A,2、SFg_B,2；

其中，SFg_A,1为基准图像1中的标定区块A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,1为基准图像1中的标定区块B的像素点灰度平均拟合值,SFg_A,2为基准图像2中的标定区块A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,2为基准图像2中的标定区块B的像素点灰度平均拟合值；

标定区块灰度图的灰度拟合计算公式为：

如果Ft_i＝Ft_min，则令Fg_i＝0；

如果Ft_min＜Ft_i＜Ft_mper，则令Fg_i＝(Ft_i-Ft_min)×80/(Ft_mper-Ft_min)；

如果Ft_i＝Ft_mper，则令Fg_i＝80；

如果Ft_mper＜Ft_i＜Ft_max，则令Fg_i＝(Ft_i-Ft_mper)×80/(Ft_max-Ft_mper)；

如果Ft_i＝Ft_max，则令Fg_i＝100；

其中，SFg为标定区块的像素点灰度平均拟合值，n为标定区块中的像素点总数，Fg_i为标定区块中的第i个像素点的Fg值，Ft_min为标定区块中的所有像素点的最小灰度值，Ft_mper为标定区块中的所有像素点的平均灰度值，Ft_max为标定区块中的所有像素点的最大灰度值；

5)利用SFg_A,1、SFg_B,1、SFg_A,2、SFg_B,2对分合识别区域中的实时图像进行识别，识别方法为：

采集分合指示灯监视图像中的分合识别区域的实时图像，并采用步骤3)的多值灰度处理公式对所采集的实时图像实施多值灰度处理后得到实时图像灰度图；

再从实时图像灰度图中截取两个标定区块的灰度图，并采用步骤4)的灰度拟合计算公式对所截取的两个标定区块的灰度图分别实施灰度拟合计算，得到实时图像的两个标定区块的像素点灰度平均拟合值SFg_A,t、SFg_B,t；其中的SFg_A,t为实时图像中的标定区块A的像素点灰度平均拟合值,SFg_B,t为实时图像中的标定区块B的像素点灰度平均拟合值；

再计算SFg_A,t与SFg_A,1的差值，及SFg_A,t与SFg_A,2的差值，及SFg_B,t与SFg_B,1的差值，及SFg_B,t与SFg_B,2的差值；

如果SFg_A,t与SFg_A,1的差值最小则判定分合指示灯处于分状态；

如果SFg_A,t与SFg_A,2的差值最小则判定分合指示灯处于合状态；

如果SFg_B,t与SFg_B,1的差值最小，或者SFg_B,t与SFg_B,2的差值最小，则判定为识别异常。