CN111950606B - 一种刀闸状态识别方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

一种刀闸状态识别方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种刀闸状态识别方法，包括采集待识别刀闸的图像数据，并对所述图像数据进行预处理后，得到处理后的图像数据；提取所述处理后的图像数据中对应所述待识别刀闸的图像特征，并根据所述图像特征和已训练的分类器，确定所述待识别刀闸的类型；根据所述待识别刀闸的类型、所述处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定所述待识别刀闸的状态结果。本发明提高识别刀闸状态的准确率。本发明还涉及一种刀闸状态识别装置、设备和存储介质。

Description

一种刀闸状态识别方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及信息采集技术领域，尤其涉及一种刀闸状态识别方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
刀闸是一种手动控制的电力设备开关，能够在检修设备与带电设备之间形成分闸点，保障电力设备检修施工人员的人身安全。在实际施工过程中，施工人员需要准确判断开关刀闸的“连接”或“断开”状态，以保障安全。
目前，通过开关刀闸上增加传感器或其他装置实现对刀闸的状态的感应。但许多场合，在开关刀闸上增加装置并不现实，而且还要担心新增装置故障可能引发的误检问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种刀闸状态识别方法、装置、设备和存储介质。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种刀闸状态识别方法，包括：
采集待识别刀闸的图像数据，并对所述图像数据进行预处理后，得到处理后的图像数据；
提取所述处理后的图像数据中对应所述待识别刀闸的图像特征，并根据所述图像特征和已训练的分类器，确定所述待识别刀闸的类型；
根据所述待识别刀闸的类型、所述处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定所述待识别刀闸的状态结果。
本发明的有益效果是：提供一种刀闸状态识别方法，通过采集待识别刀闸的图像数据，并提取处理后的图像数据中对应待识别刀闸的图像特征，根据处理后的图像特征和已训练的分类器，确定待识别刀闸的类型，根据待识别刀闸的类型、处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定待识别刀闸的状态结果，提高识别刀闸状态的准确率。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地，所述提取所述处理后的图像数据中对应所述待识别刀闸的图像特征，并根据所述图像特征和已训练的分类器，确定所述待识别刀闸的类型，具体包括：
将所述处理后的图像数据转化为灰度直方图；
根据所述灰度直方图，确定刀闸区域和背景区域的分割阈值；
根据所述分割阈值，对所述处理后的图像数据进行二值化处理，确定所述刀闸区域；
在所述刀闸区域中进行特征提取，得到所述待识别刀闸的图像特征；
将所述图像特征输入所述分类器中，得到所述待识别刀闸的类型。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过提取处理后的图像数据中对应待识别刀闸的图像特征，并根据处理后的图像特征和已训练的分类器，确定待识别刀闸的类型，进一步提升了识别刀闸状态的准确度。
进一步地，所述根据所述待识别刀闸的类型、所述处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定所述待识别刀闸的状态结果，具体包括：
根据所述待识别刀闸的类型，确定滑动窗口的尺度；
根据所述滑动窗口的尺度，确定所述处理后的图像数据对应的矩形框；提取所述矩形框内的所述待识别刀闸和绝缘子的特征信息；
将所述特征信息输入至所述深度学习模型中，得到待识别刀闸的状态结果。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过根据刀闸类型，将处理后的图像数据对应的处理后，提取处理后的图像数据的特征信息，根据刀闸的不同类型实现准确识别刀闸状态。
进一步地，所述对所述图像数据进行预处理，具体包括：
采用邻域平均法对所述图像数据平滑、去噪后，通过直方图均衡法对所述图像数据的边缘信息进行增强，得到处理后的图像数据。
进一步地，所述深度学习模型是通过样本数据训练得到的，所述样本数据包括刀闸和绝缘子的特征信息。
进一步地，所述分类器是通过刀闸的图像样本数据训练得到的。
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：
一种刀闸状态识别装置，包括：
采集模块，用于采集待识别刀闸的图像数据，并对所述图像数据进行预处理后，得到处理后的图像数据；
分类模块，用于提取所述处理后的图像数据中对应所述待识别刀闸的图像特征，并根据所述图像特征和已训练的分类器，确定所述待识别刀闸的类型；
识别模块，用于根据所述待识别刀闸的类型、所述处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定所述待识别刀闸的状态结果。
本发明的有益效果是：提供一种刀闸状态识别装置，通过采集模块采集待识别刀闸的图像数据，分类模块提取处理后的图像数据中对应待识别刀闸的图像特征，根据处理后的图像特征和已训练的分类器，确定待识别刀闸的类型，识别模块根据待识别刀闸的类型、处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定待识别刀闸的状态结果，提高识别刀闸状态的准确率。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地，所述分类模块，具体用于将所述处理后的图像数据转化为灰度直方图；
根据所述灰度直方图，确定刀闸区域和背景区域的分割阈值；
根据所述分割阈值，对所述处理后的图像数据进行二值化处理，确定所述刀闸区域；
在所述刀闸区域中进行特征提取，得到所述待识别刀闸的图像特征；
将所述图像特征输入所述分类器中，得到所述待识别刀闸的类型。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行上述技术方案中任一项所述的刀闸状态识别方法的步骤。
此外，本申请还提供一种刀闸状态识别设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述技术方案中任一项所述的刀闸状态识别方法的步骤。
本发明附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，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。
图1为本发明实施例提供的一种刀闸状态识别方法的示意性流程图；
图2为本发明另一实施例提供的一种刀闸状态识别装置的模块结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
如图1本发明实施例提供的一种刀闸状态识别方法的示意性流程图所示，一种刀闸状态识别方法包括以下步骤：
110、采集待识别刀闸的图像数据，并对图像数据进行预处理后，得到处理后的图像数据。
120、提取所述处理后的图像数据中对应待识别刀闸的图像特征，并根据图像特征和已训练的分类器，确定待识别刀闸的类型。
130、根据待识别刀闸的类型、处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定待识别刀闸的状态结果。
基于上述实施例提供的一种刀闸状态识别方法，通过采集待识别刀闸的图像数据，并提取处理后的图像数据中对应待识别刀闸的图像特征，根据处理后的图像特征和已训练的分类器，确定待识别刀闸的类型，根据待识别刀闸的类型、处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定待识别刀闸的状态结果，提高识别刀闸状态的准确率。
基于上述实施例，进一步地，步骤120中具体包括以下步骤：
121、将所述处理后的图像数据转化为灰度直方图。
122、根据所述灰度直方图，确定刀闸区域和背景区域的分割阈值。
123、根据所述分割阈值，对所述处理后的图像数据进行二值化处理，确定所述刀闸区域。
124、在所述刀闸区域中进行特征提取，得到所述待识别刀闸的图像特征。
125、将所述图像特征输入所述分类器中，得到所述待识别刀闸的类型。
基于上述实施例通过提取处理后的图像数据中对应待识别刀闸的图像特征，并根据处理后的图像特征和已训练的分类器，确定待识别刀闸的类型，进一步提升了识别刀闸状态的准确度。
进一步地，步骤130中具体包括：
131、根据所述待识别刀闸的类型，确定滑动窗口的尺度。
132、根据滑动窗口的尺度，确定处理后的图像数据对应的矩形框。
132、提取矩形框内的待识别刀闸和绝缘子的特征信息。
133、将特征信息输入至深度学习模型中，得到待识别刀闸的状态结果。
基于上述实施例通过根据刀闸类型，将处理后的图像数据对应的处理后，提取处理后的图像数据的特征信息，根据刀闸的不同类型实现准确识别刀闸状态。
进一步地，所述对所述图像数据进行预处理，具体包括：
采用邻域平均法对所述图像数据平滑、去噪后，通过直方图均衡法对所述图像数据的边缘信息进行增强，得到处理后的图像数据。
进一步地，所述深度学习模型是通过样本数据训练得到的，所述样本数据包括刀闸和绝缘子的特征信息。
进一步地，所述分类器是通过刀闸的图像样本数据训练得到的。
如图2本发明另一实施例提供的一种刀闸状态识别装置的模块结构图所示，一种刀闸状态识别装置包括：
采集模块，用于采集待识别刀闸的图像数据，并对所述图像数据进行预处理后，得到处理后的图像数据；
分类模块，用于提取所述处理后的图像数据中对应所述待识别刀闸的图像特征，并根据所述图像特征和已训练的分类器，确定所述待识别刀闸的类型；
识别模块，用于根据所述待识别刀闸的类型、所述处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定所述待识别刀闸的状态结果。
基于上述实施例提供的一种刀闸状态识别装置，通过采集模块采集待识别刀闸的图像数据，分类模块提取处理后的图像数据中对应待识别刀闸的图像特征，根据处理后的图像特征和已训练的分类器，确定待识别刀闸的类型，识别模块根据待识别刀闸的类型、处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定待识别刀闸的状态结果，提高识别刀闸状态的准确率。
进一步地，所述分类模块，具体用于将所述处理后的图像数据转化为灰度直方图；
根据所述灰度直方图，确定刀闸区域和背景区域的分割阈值；
根据所述分割阈值，对所述处理后的图像数据进行二值化处理，确定所述刀闸区域；
在所述刀闸区域中进行特征提取，得到所述待识别刀闸的图像特征；
将所述图像特征输入所述分类器中，得到所述待识别刀闸的类型。
进一步地，识别模块，具体用于根据所述所述待识别刀闸的类型，确定滑动窗口的尺度；；
根据所述滑动窗口的尺度，确定所述处理后的图像数据对应的矩形框提取所述矩形框内的所述待识别刀闸和绝缘子的特征信息；
将所述特征信息输入至所述深度学习模型中，得到待识别刀闸的状态结果。
此外，本申请还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行上述技术方案中任一项所述的刀闸状态识别方法的步骤。
此外，本申请还提供一种刀闸状态识别设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述技术方案中任一项所述的刀闸状态识别方法的步骤。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种刀闸状态识别方法，其特征在于，包括：
采集待识别刀闸的图像数据，并对所述图像数据进行预处理后，得到处理后的图像数据；
提取所述处理后的图像数据中对应所述待识别刀闸的图像特征，并根据所述图像特征和已训练的分类器，确定所述待识别刀闸的类型；
根据所述待识别刀闸的类型、所述处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定所述待识别刀闸的状态结果；具体包括：
根据所述待识别刀闸的类型，确定滑动窗口的尺度；
根据所述滑动窗口的尺度，确定所述处理后的图像数据对应的矩形框；提取所述矩形框内的所述待识别刀闸和绝缘子的特征信息；
将所述特征信息输入至所述深度学习模型中，得到待识别刀闸的状态结果。
2.根据权利要求1所述的刀闸状态识别方法，其特征在于，所述提取所述处理后的图像数据中对应所述待识别刀闸的图像特征，并根据所述图像特征和已训练的分类器，确定所述待识别刀闸的类型，具体包括：
将所述处理后的图像数据转化为灰度直方图；
根据所述灰度直方图，确定刀闸区域和背景区域的分割阈值；
根据所述分割阈值，对所述处理后的图像数据进行二值化处理，确定所述刀闸区域；
在所述刀闸区域中进行特征提取，得到所述待识别刀闸的图像特征；
将所述图像特征输入所述分类器中，得到所述待识别刀闸的类型。
3.根据权利要求1所述的刀闸状态识别方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行预处理，具体包括：
采用邻域平均法对所述图像数据平滑、去噪后，通过直方图均衡法对所述图像数据的边缘信息进行增强，得到处理后的图像数据。
4.根据权利要求1所述的刀闸状态识别方法，其特征在于，所述深度学习模型是通过样本数据训练得到的，所述样本数据包括刀闸和绝缘子的特征信息。
5.根据权利要求1所述的刀闸状态识别方法，其特征在于，所述分类器是通过刀闸的图像样本数据训练得到的。
6.一种刀闸状态识别装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集待识别刀闸的图像数据，并对所述图像数据进行预处理后，得到处理后的图像数据；
分类模块，用于提取所述处理后的图像数据中对应所述待识别刀闸的图像特征，并根据所述图像特征和已训练的分类器，确定所述待识别刀闸的类型；
识别模块，用于根据所述待识别刀闸的类型、所述处理后的图像数据和已训练的深度学习模型，确定所述待识别刀闸的状态结果；具体包括：
根据所述待识别刀闸的类型，确定滑动窗口的尺度；
根据所述滑动窗口的尺度，确定所述处理后的图像数据对应的矩形框；提取所述矩形框内的所述待识别刀闸和绝缘子的特征信息；
将所述特征信息输入至所述深度学习模型中，得到待识别刀闸的状态结果。
7.根据权利要求6所述的刀闸状态识别装置，其特征在于，
所述分类模块，具体用于将所述处理后的图像数据转化为灰度直方图；
根据所述灰度直方图，确定刀闸区域和背景区域的分割阈值；
根据所述分割阈值，对所述处理后的图像数据进行二值化处理，确定所述刀闸区域；
在所述刀闸区域中进行特征提取，得到所述待识别刀闸的图像特征；
将所述图像特征输入所述分类器中，得到所述待识别刀闸的类型。
8.一种刀闸状态识别设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的刀闸状态识别方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的刀闸状态识别方法的步骤。
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