CN112069902A - 一种变电站屏柜压板识别方法及系统 - Google Patents

一种变电站屏柜压板识别方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种变电站屏柜压板识别方法及系统，通过深度学习模型训练实现变电站屏柜压板状态的智能识别，其中方法包括以下步骤：依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充；利用巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到变电站屏柜压板状态目标检测模型；进行变电站屏柜压板状态识别处理。通过对巡检图像进行处理，并将处理后的图像进行深度学习模型训练，提高了电网巡检图像智能化识别水平，提高了巡检图像的处理效率，提升了变电站压板投退状态核对的效率，提升了变电站安全运行的稳定性。

Description

一种变电站屏柜压板识别方法及系统
技术领域
本发明涉及变电站控制技术领域，特别涉及一种变电站屏柜压板识别方法及系统。
背景技术
目前电网运行维护主要存在电网规模增长与运检人员配置不足、影响电网安全的风险因素将长期存在、传统运维模式难以适应电网快速发展要求等问题。传统运维模式以大量人力投入为主，通过人工方式获取设备相关信息，难以有效提升运维作业效率。此外，通过巡检机器人、无人机、高清摄像头等先进巡检手段获取的数据利用率并不高，亟需融合人工智能技术实现电网巡检图像智能化识别。
变电站压板投退状态反映着二次设备的运行状态，关系到整个电力系统的安全稳定，目前常用的压板投退状态核对方法仍为现场人工方式。基于图像识别的压板投退状态识别的研究，多集中在传统图像处理技术的运用，如基于颜色模板匹配、基于聚类分析、基于图像HSV模型、图像形态学操作等，算法针对性强，无法进行迁移推广。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种变电站屏柜压板识别方法及系统，通过对巡检图像进行处理，并将处理后的图像进行深度学习模型训练，提高了电网巡检图像智能化识别水平，提高了巡检图像的处理效率，提升了变电站压板投退状态核对的效率，提升了变电站安全运行的稳定性。
为解决上述技术问题，本发明实施例的第一方面提供了一种变电站屏柜压板识别方法，通过深度学习模型训练实现变电站屏柜压板状态的智能识别，包括以下步骤：
依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充；
利用所述巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到所述变电站屏柜压板状态目标检测模型；
进行所述变电站屏柜压板状态识别处理。
进一步地，所述依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充，包括：
获取包含有屏柜压板的历史变电站巡检图像，并对所述巡检图像进行预处理，其中，所述图像预处理包括：gauss滤波器去除噪声、彩色图像直方图均衡化和对数变换；
对所述历史变电站巡检图像中的压板进行样本标注；
通过图像旋转翻转裁剪缩放进行样本扩充。
进一步地，所述利用所述巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到变电站屏柜压板状态目标检测模型，包括：
利用标注过压板的历史变电站巡检图像，对构造的深度学习卷积神经网络进行训练，得到所述变电站屏柜压板状态模板目标检测模型。
进一步地，所述进行变电站屏柜压板状态识别处理，包括：
获取所述变电站屏柜压板巡检图像，并获取二维码定位点信息以及二维码相连接的数据库中存储的屏柜压板信息；
根据所述二维码定位点信息对所述巡检图像进行倾斜校正，利用所述二维码与所述屏柜压板之间先验的几何位置关系，提取所述巡检图像中所述屏柜压板所在的区域；
根据所述二维码识别获取的所述屏柜压板信息，对所述屏柜压板区域进行图像分割获得单个所述屏柜压板图像，输入预先训练好的深度神经网络，完成单个所述屏柜压板状态识别，输出所述屏柜压板状态矩阵。
进一步地，所述获取变电站屏柜压板巡检图像，同时获取二维码定位点信息以及二维码相连接的数据库中存储的屏柜压板信息，包括：
在待识别所述屏柜压板粘贴若干个二维码；
所述二维码所在平面与所述屏柜压板水平面保持平行；
所述二维码存储有相对应的所述屏柜压板信息，包括点位信息、压板行列数、压板名称。
进一步地，所述根据所述二维码定位点信息对屏柜压板图像进行倾斜校正，利用所述二维码与屏柜压板之间先验的几何位置关系，提取所述巡检图像中所述屏柜压板所在的区域，包括：
利用二维码识别算法获取所述二维码4个角点坐标，根据所述二维码的外接矩形对所述巡检图像进行倾斜校正，利用所述二维码与所述屏柜压板之间的相对位置关系，对校正后的所述巡检图像进行裁剪，获取所述巡检图像中所述屏柜压板所在的区域。
相应地，本发明实施例的第二方面提供了一种变电站屏柜压板识别系统，通过深度学习模型训练实现变电站屏柜压板状态的智能识别，包括：
图像处理模块，其用于依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充；
模型训练模块，其用于利用所述巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到所述变电站屏柜压板状态目标检测模型；
识别处理模块，其用于进行所述变电站屏柜压板状态识别处理。
进一步地，所述图像预处理模块包括：
预处理单元，其用于获取包含有屏柜压板的历史变电站巡检图像，并对所述巡检图像进行预处理，其中，所述图像预处理包括：gauss滤波器去除噪声、彩色图像直方图均衡化和对数变换；
样本标注单元，其用于对所述历史变电站巡检图像中的压板进行样本标注；
样本扩充单元，其用于通过图像旋转翻转裁剪缩放进行样本扩充。
进一步地，所述模块训练模块利用标注过压板的历史变电站巡检图像，对构造的深度学习卷积神经网络进行训练，得到所述变电站屏柜压板状态模板目标检测模型。
进一步地，所述识别处理模块包括：
二维码获取单元，其用于获取所述变电站屏柜压板巡检图像，并获取二维码定位点信息以及二维码相连接的数据库中存储的屏柜压板信息；
区域提取单元，其用于根据所述二维码定位点信息对所述巡检图像进行倾斜校正，利用所述二维码与所述屏柜压板之间先验的几何位置关系，提取所述巡检图像中所述屏柜压板所在的区域；
图像处理单元，其用于根据所述二维码识别获取的所述屏柜压板信息，对所述屏柜压板区域进行图像分割获得单个所述屏柜压板图像，输入预先训练好的深度神经网络，完成单个所述屏柜压板状态识别，输出所述屏柜压板状态矩阵。
进一步地，所述二维码粘贴在待识别所述屏柜压板，且所述二维码所在平面与所述屏柜压板水平面保持平行；
所述二维码存储有相对应的所述屏柜压板信息，包括点位信息、压板行列数、压板名称。
进一步地，所述区域提取单元利用二维码识别算法获取所述二维码4个角点坐标，根据所述二维码的外接矩形对所述巡检图像进行倾斜校正，利用所述二维码与所述屏柜压板之间的相对位置关系，对校正后的所述巡检图像进行裁剪，获取所述巡检图像中所述屏柜压板所在的区域。
本发明实施例的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
通过对巡检图像进行处理，并将处理后的图像进行深度学习模型训练，提高了电网巡检图像智能化识别水平，提高了巡检图像的处理效率，提升了变电站压板投退状态核对的效率，提升了变电站安全运行的稳定性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的变电站屏柜压板识别方法流程图；
图2是本发明实施例提供的变电站屏柜压板识别方法逻辑示意图；
图3是本发明实施例提供的变电站屏柜压板识别系统的模块图；
图4是本发明实施例提供的图像处理模块框图；
图5是本发明实施例提供的识别处理模块框图。
附图标记：
1、图像处理模块，11、预处理单元，12、样本标注单元，13、样本扩充单元，2、模型训练模块，3、识别处理模块，31、二维码获取单元，32、区域提取单元，33、图像处理单元。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
图1是本发明实施例提供的变电站屏柜压板识别方法流程图。
图2是本发明实施例提供的变电站屏柜压板识别方法逻辑示意图。
请参照图1和图2，本发明实施例的第一方面提供了一种变电站屏柜压板识别方法，通过深度学习模型训练实现变电站屏柜压板状态的智能识别，包括以下步骤：
S100，依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充。
S200，利用巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到变电站屏柜压板状态目标检测模型。
S300，进行变电站屏柜压板状态识别处理。
具体的，步骤S100中依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充，包括：
S110，获取包含有屏柜压板的历史变电站巡检图像，并对巡检图像进行预处理，其中，图像预处理包括：gauss滤波器去除噪声、彩色图像直方图均衡化和对数变换；
S120，对历史变电站巡检图像中的压板进行样本标注；
S130，通过巡检图像旋转翻转裁剪缩放进行样本扩充。
具体的，步骤S200中利用巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到变电站屏柜压板状态目标检测模型，包括：
利用标注过压板的历史变电站巡检图像，对构造的深度学习卷积神经网络进行训练，得到变电站屏柜压板状态模板目标检测模型。
具体的，步骤S300中进行变电站屏柜压板状态识别处理，包括：
S310,获取变电站屏柜压板巡检图像，并获取二维码定位点信息以及二维码相连接的数据库中存储的屏柜压板信息。
S320,根据二维码定位点信息对巡检图像进行倾斜校正，利用二维码与屏柜压板之间先验的几何位置关系，提取巡检图像中屏柜压板所在的区域。
S330,根据二维码识别获取的屏柜压板信息，对屏柜压板区域进行图像分割获得单个屏柜压板图像，输入预先训练好的深度神经网络，完成单个屏柜压板状态识别，输出屏柜压板状态矩阵。
进一步地，步骤S310中获取变电站屏柜压板巡检图像且获取二维码定位点信息以及二维码相连接的数据库中存储的屏柜压板信息，包括：
S311，在待识别屏柜压板粘贴若干个二维码。
S312，二维码所在平面与屏柜压板水平面保持平行。
S313，二维码存储有相对应的屏柜压板信息，包括点位信息、压板行列数、压板名称。
步骤S330中，根据二维码定位点信息对屏柜压板图像进行倾斜校正，利用二维码与屏柜压板之间先验的几何位置关系，提取巡检图像中屏柜压板所在的区域，具体包括：
利用二维码识别算法获取二维码4个角点坐标，根据二维码的外接矩形对巡检图像进行倾斜校正，利用二维码与屏柜压板之间的相对位置关系，对校正后的巡检图像进行裁剪，获取巡检图像中屏柜压板所在的区域。
图3是本发明实施例提供的变电站屏柜压板识别系统的模块图。
相应地，请参照图3，本发明实施例的第二方面提供了一种变电站屏柜压板识别系统，通过深度学习模型训练实现变电站屏柜压板状态的智能识别，包括：图像处理模块、模型训练模块和识别处理模块。其中，图像处理模块用于依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充；模型训练模块用于利用巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到变电站屏柜压板状态目标检测模型；识别处理模块用于进行变电站屏柜压板状态识别处理。
图4是本发明实施例提供的图像处理模块框图。
具体的，请参照图4，图像处理模块包括：预处理单元、样本标注单元和样本扩充单元。其中，预处理单元用于获取包含有屏柜压板的历史变电站巡检图像，并对巡检图像进行预处理，图像预处理包括：gauss滤波器去除噪声、彩色图像直方图均衡化和对数变换；样本标注单元用于对历史变电站巡检图像中的压板进行样本标注；样本扩充单元用于通过图像旋转翻转裁剪缩放进行样本扩充。
进一步地，模块训练模块利用标注过压板的历史变电站巡检图像，对构造的深度学习卷积神经网络进行训练，得到变电站屏柜压板状态模板目标检测模型。
图5是本发明实施例提供的识别处理模块框图。
具体的，请参照图5，识别处理模块包括：二维码获取单元、区域提取单元和图像处理单元。二维码获取单元用于获取变电站屏柜压板巡检图像，并获取二维码定位点信息以及二维码相连接的数据库中存储的屏柜压板信息；区域提取单元用于根据二维码定位点信息对巡检图像进行倾斜校正，利用二维码与屏柜压板之间先验的几何位置关系，提取巡检图像中屏柜压板所在的区域；图像处理单元用于根据二维码识别获取的屏柜压板信息，对屏柜压板区域进行图像分割获得单个屏柜压板图像，输入预先训练好的深度神经网络，完成单个屏柜压板状态识别，输出屏柜压板状态矩阵。
具体的，二维码粘贴在待识别屏柜压板，且二维码所在平面与屏柜压板水平面保持平行；二维码存储有相对应的屏柜压板信息，包括点位信息、压板行列数、压板名称。
进一步地，区域提取单元利用二维码识别算法获取二维码4个角点坐标，根据二维码的外接矩形对巡检图像进行倾斜校正，利用二维码与屏柜压板之间的相对位置关系，对校正后的巡检图像进行裁剪，获取巡检图像中屏柜压板所在的区域。
本发明实施例旨在保护一种变电站屏柜压板识别方法及系统，通过深度学习模型训练实现变电站屏柜压板状态的智能识别，其中方法包括以下步骤：依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充；利用巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到变电站屏柜压板状态目标检测模型；进行变电站屏柜压板状态识别处理。上述技术方案具备如下效果：
通过对巡检图像进行处理，并将处理后的图像进行深度学习模型训练，提高了电网巡检图像智能化识别水平，提高了巡检图像的处理效率，提升了变电站压板投退状态核对的效率，提升了变电站安全运行的稳定性。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (12)

1.一种变电站屏柜压板识别方法，其特征在于，通过深度学习模型训练实现变电站屏柜压板状态的智能识别，包括以下步骤：
依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充；
利用所述巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到所述变电站屏柜压板状态目标检测模型；
进行所述变电站屏柜压板状态识别处理。
2.根据权利要求1所述的变电站屏柜压板识别方法，其特征在于，所述依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充，包括：
获取包含有屏柜压板的历史变电站巡检图像，并对所述巡检图像进行预处理，其中，所述图像预处理包括：gauss滤波器去除噪声、彩色图像直方图均衡化和对数变换；
对所述历史变电站巡检图像中的压板进行样本标注；
通过图像旋转翻转裁剪缩放进行样本扩充。
3.根据权利要求1所述的变电站屏柜压板识别方法，其特征在于，所述利用所述巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到变电站屏柜压板状态目标检测模型，包括：
利用标注过压板的历史变电站巡检图像，对构造的深度学习卷积神经网络进行训练，得到所述变电站屏柜压板状态模板目标检测模型。
4.根据权利要求1所述的变电站屏柜压板识别方法，其特征在于，所述进行变电站屏柜压板状态识别处理，包括：
获取所述变电站屏柜压板巡检图像，并获取二维码定位点信息以及二维码相连接的数据库中存储的屏柜压板信息；
根据所述二维码定位点信息对所述巡检图像进行倾斜校正，利用所述二维码与所述屏柜压板之间先验的几何位置关系，提取所述巡检图像中所述屏柜压板所在的区域；
根据所述二维码识别获取的所述屏柜压板信息，对所述屏柜压板区域进行图像分割获得单个所述屏柜压板图像，输入预先训练好的深度神经网络，完成单个所述屏柜压板状态识别，输出所述屏柜压板状态矩阵。
5.根据权利要求4所述的变电站屏柜压板识别方法，其特征在于，所述获取变电站屏柜压板巡检图像，同时获取二维码定位点信息以及二维码相连接的数据库中存储的屏柜压板信息，包括：
在待识别所述屏柜压板粘贴若干个二维码；
所述二维码所在平面与所述屏柜压板水平面保持平行；
所述二维码存储有相对应的所述屏柜压板信息，包括点位信息、压板行列数、压板名称。
6.根据权利要求4所述的变电站屏柜压板识别方法，其特征在于，所述根据所述二维码定位点信息对屏柜压板图像进行倾斜校正，利用所述二维码与屏柜压板之间先验的几何位置关系，提取所述巡检图像中所述屏柜压板所在的区域，包括：
利用二维码识别算法获取所述二维码4个角点坐标，根据所述二维码的外接矩形对所述巡检图像进行倾斜校正，利用所述二维码与所述屏柜压板之间的相对位置关系，对校正后的所述巡检图像进行裁剪，获取所述巡检图像中所述屏柜压板所在的区域。
7.一种变电站屏柜压板识别系统，其特征在于，通过深度学习模型训练实现变电站屏柜压板状态的智能识别，包括：
图像处理模块，其用于依据采集到的巡检图像进行图像预处理、样本标注及扩充；
模型训练模块，其用于利用所述巡检图像的样本集进行深度学习模型训练，得到所述变电站屏柜压板状态目标检测模型；
识别处理模块，其用于进行所述变电站屏柜压板状态识别处理。
8.根据权利要求7所述的变电站屏柜压板识别系统，其特征在于，所述图像处理模块包括：
预处理单元，其用于获取包含有屏柜压板的历史变电站巡检图像，并对所述巡检图像进行预处理，其中，所述图像预处理包括：gauss滤波器去除噪声、彩色图像直方图均衡化和对数变换；
样本标注单元，其用于对所述历史变电站巡检图像中的压板进行样本标注；
样本扩充单元，其用于通过图像旋转翻转裁剪缩放进行样本扩充。
9.根据权利要求7所述的变电站屏柜压板识别系统，其特征在于，
所述模块训练模块利用标注过压板的历史变电站巡检图像，对构造的深度学习卷积神经网络进行训练，得到所述变电站屏柜压板状态模板目标检测模型。
10.根据权利要求7所述的变电站屏柜压板识别系统，其特征在于，所述识别处理模块包括：
二维码获取单元，其用于获取所述变电站屏柜压板巡检图像，并获取二维码定位点信息以及二维码相连接的数据库中存储的屏柜压板信息；
区域提取单元，其用于根据所述二维码定位点信息对所述巡检图像进行倾斜校正，利用所述二维码与所述屏柜压板之间先验的几何位置关系，提取所述巡检图像中所述屏柜压板所在的区域；
图像处理单元，其用于根据所述二维码识别获取的所述屏柜压板信息，对所述屏柜压板区域进行图像分割获得单个所述屏柜压板图像，输入预先训练好的深度神经网络，完成单个所述屏柜压板状态识别，输出所述屏柜压板状态矩阵。
11.根据权利要求10所述的变电站屏柜压板识别系统，其特征在于，
所述二维码粘贴在待识别所述屏柜压板，且所述二维码所在平面与所述屏柜压板水平面保持平行；
所述二维码存储有相对应的所述屏柜压板信息，包括点位信息、压板行列数、压板名称。
12.根据权利要求10所述的变电站屏柜压板识别系统，其特征在于，
所述区域提取单元利用二维码识别算法获取所述二维码4个角点坐标，根据所述二维码的外接矩形对所述巡检图像进行倾斜校正，利用所述二维码与所述屏柜压板之间的相对位置关系，对校正后的所述巡检图像进行裁剪，获取所述巡检图像中所述屏柜压板所在的区域。
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