CN112215106A - 一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法，包括如下步骤：步骤1，通过摄像系统拍摄仪表显示面板图像；步骤2，通过辅助工具选择并截取分离出待识别区域；步骤3，对待识别区域采用颜色分析算法得到对其的颜色分类判断；步骤4，将颜色分类判断与仪表预设的信号颜色进行匹配；步骤5，根据匹配结果向巡检管控人员传输相应巡检信号。本发明能够实现对于仪器面板指示灯颜色的自动识别。

Description

一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法
技术领域
本发明涉及一种用于变电站无人巡检领域的用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法。
背景技术
电力设备巡检是变电站运行维护管理工作的重要构成内容，通过对变电站设备的定期巡检，可以及时发现并消除各类设备缺陷，预防事件发生，确定安全运行，从而促进电网健康、稳定运行。
由于电力设备种类繁多，可能产生的设备缺陷类型较多，针对不同的设备类型需要针对性的细化布置巡检点和巡检项目，以确保巡检任务能完整性和有效性。
由于变电站分布离散，运检人员要同时兼顾数十个变电站的运行值班工作，工作负荷本已较高，同时还要去变电站现场实施巡检，这种繁重的工作不仅需要耗费大量的人力物力，其产生的效果不算良好，由于巡检任具有较高的执行难度，在进行人工巡检时有时候很难避免会出现流程上的错误，从而对巡检任务的安全性和可靠性造成影响。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法，它能够实现对于仪器面板指示灯颜色的自动识别。
实现上述目的的一种技术方案是：一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法，包括如下步骤：
步骤1，通过摄像系统拍摄仪表显示面板图像；
步骤2，通过辅助工具选择并截取分离出待识别区域；
步骤3，对待识别区域采用颜色分析算法得到对其的颜色分类判断；
步骤4，将颜色分类判断与仪表预设的信号颜色进行匹配；
步骤5，根据匹配结果向巡检管控人员传输相应巡检信号。
进一步的，步骤1中所述摄像系统为带有摄像设备的无人巡检机器人或定点监控摄像头。
进一步的，所述颜色分析算法的具体步骤为：
步骤3.1，将待识别区域图片转换为RGB色彩空间，R代表像素红色成份，G代表绿色成份，B代表蓝色成份；
步骤3.2，对待识别区域的每一个像素进行定性分析；
步骤3.2.1，如果R、G、B完全相等，那么定性为灰色；
步骤3.2.2，若R>B且R>G，则判断R与BG的差异率RBDiff＝(R-B)/R和RGDiff＝(R-G)/R，如果RBDiff和RGDiff同时小于或等于DiffRate，定为灰色；如果仅仅RBDiff小于或等于DiffRate，则为紫色；如果仅仅RGDiff小于或等于DiffRate，则为黄色；否则为红色；
步骤3.2.3，若B>R且B>G，则判断B与RG的差异率BRDiff＝(B-R)/B和BGDiff＝(B-G)/B，如果BRDiff和BGDiff同时小于或等于DiffRate，定为灰色；如果仅仅BGDiff小于或等于DiffRate，则为紫色；如果仅仅BGDiff小于或等于DiffRate，则为湖绿色；否则为蓝色；
步骤3.3，确定了每个像素的颜色成份后，将灰色进行剔除；
步骤3.4，计算待识别区域中每种颜色成份的比例，取最高值来确定待识别区域的主要颜色，最终得到红、蓝、黄、紫、湖绿的五色区分判定。
进一步的，步骤5中所述巡检信号的类型分为正常巡检信号和异常巡检信号，对于异常巡检信号变电站无人巡检系统向巡检管控人员发出警告和巡检位置提示。
本发明的一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法，能够通过远程视频摄像系统对仪表信号灯进行拍摄，并进行颜色分析，从而智能的判断当前仪表颜色，与预设的各颜色进行比对即可对当前的仪表工作状态进行判断，实现了高效常态化的智能巡检，免除了人工对视频核对的工作，提高了巡检的效率和可靠性。
具体实施方式
为了能更好地对本发明的技术方案进行理解，下面通过具体地实施例进行详细地说明：
本发明的一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法。颜色差异的状态识别主要应用于对指示灯、断路器、小车开关等具有明显颜色差异的状态识别。例如，设备的开关状态采用了两种不同的颜色进行标识，红色表示合上，绿色表示断开。
本方法具体包括如下步骤：
步骤1，通过摄像系统拍摄仪表显示面板图像。该摄像系统为带有摄像设备的无人巡检机器人或定点监控摄像头。
步骤2，通过辅助工具选择并截取分离出待识别区域，从而减少分析时对系统资源和算力的耗费。
步骤3，对待识别区域采用颜色分析算法得到对其的颜色分类判断。具体步骤为：
步骤3.1，将待识别区域图片转换为RGB色彩空间，R代表像素红色成份，G代表绿色成份，B代表蓝色成份。
步骤3.2，对待识别区域的每一个像素进行定性分析，包括如下步骤。
步骤3.2.1，如果R、G、B完全相等，那么定性为灰色；
步骤3.2.2，若R>B且R>G，则判断R与BG的差异率RBDiff＝(R-B)/R和RGDiff＝(R-G)/R，如果RBDiff和RGDiff同时小于或等于DiffRate，定为灰色；如果仅仅RBDiff小于或等于DiffRate，则为紫色；如果仅仅RGDiff小于或等于DiffRate，则为黄色；否则为红色。
步骤3.2.3，若B>R且B>G，则判断B与RG的差异率BRDiff＝(B-R)/B和BGDiff＝(B-G)/B，如果BRDiff和BGDiff同时小于或等于DiffRate，定为灰色；如果仅仅BGDiff小于或等于DiffRate，则为紫色；如果仅仅BGDiff小于或等于DiffRate，则为湖绿色；否则为蓝色。
步骤3.3，确定每个像素的颜色成份。由于灰色基本均为设备的本体颜色，可以忽略不计，因此将灰色进行剔除。
步骤3.4，计算待识别区域中每种颜色成份的比例，取最高值来确定待识别区域的主要颜色，最终得到红、蓝、黄、紫、湖绿的五色区分判定。如果对各种颜色进行进一步深浅区分，还可以识别更多的细分颜色。但是颜色种类越多，算法的复杂度也随之增加，但在应用于识别设备信号状态显示颜色时，仅需要区别识别几种常用颜色即可。
步骤4，将颜色分类判断与仪表预设的信号颜色进行匹配，从而将颜色识别信息转化为对于设备状态的识别。
步骤5，根据匹配结果向巡检管控人员传输相应巡检信号。所述巡检信号的类型分为正常巡检信号和异常巡检信号，对于异常巡检信号变电站无人巡检系统向巡检管控人员发出警告和巡检位置提示，从而使得巡检管控人员进行人工巡检，以确定设备的具体状态。
本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (4)

1.一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，通过摄像系统拍摄仪表显示面板图像；
步骤2，通过辅助工具选择并截取分离出待识别区域；
步骤3，对待识别区域采用颜色分析算法得到对其的颜色分类判断；
步骤4，将颜色分类判断与仪表预设的信号颜色进行匹配；
步骤5，根据匹配结果向巡检管控人员传输相应巡检信号。
2.根据权利要求1所述的一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法，其特征在于，步骤1中所述摄像系统为带有摄像设备的无人巡检机器人或定点监控摄像头。
3.根据权利要求1所述的一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法，其特征在于，所述颜色分析算法的具体步骤为：
步骤3.1，将待识别区域图片转换为RGB色彩空间，R代表像素红色成份，G代表绿色成份，B代表蓝色成份；
步骤3.2，对待识别区域的每一个像素进行定性分析；
步骤3.2.1，如果R、G、B完全相等，那么定性为灰色；
步骤3.2.2，若R>B且R>G，则判断R与BG的差异率RBDiff＝(R-B)/R和RGDiff＝(R-G)/R，如果RBDiff和RGDiff同时小于或等于DiffRate，定为灰色；如果仅仅RBDiff小于或等于DiffRate，则为紫色；如果仅仅RGDiff小于或等于DiffRate，则为黄色；否则为红色；
步骤3.2.3，若B>R且B>G，则判断B与RG的差异率BRDiff＝(B-R)/B和BGDiff＝(B-G)/B，如果BRDiff和BGDiff同时小于或等于DiffRate，定为灰色；如果仅仅BGDiff小于或等于DiffRate，则为紫色；如果仅仅BGDiff小于或等于DiffRate，则为湖绿色；否则为蓝色；
步骤3.3，确定了每个像素的颜色成份后，将灰色进行剔除；
步骤3.4，计算待识别区域中每种颜色成份的比例，取最高值来确定待识别区域的主要颜色，最终得到红、蓝、黄、紫、湖绿的五色区分判定。
4.根据权利要求1所述的一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法，其特征在于，步骤5中所述巡检信号的类型分为正常巡检信号和异常巡检信号，对于异常巡检信号变电站无人巡检系统向巡检管控人员发出警告和巡检位置提示。
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