CN112330689A

CN112330689A - 一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法及装置

Info

Publication number: CN112330689A
Application number: CN202011204151.0A
Authority: CN
Inventors: 鲁腊福; 王富才
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2020-11-02
Filing date: 2020-11-02
Publication date: 2021-02-05

Abstract

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法及装置。该方法包括：设置亮度阈值初步判断待测图像是否欠曝；在初步判断的结果为欠曝时，根据待测图像相对于曝光正常图像的灰度共生矩阵的特征值的偏移率和光伏电池板的频谱图中高频部分的比例获取欠曝影响度，根据欠曝影响度判断待测图像是否欠曝；当待测图像出现欠曝时，根据对比度、熵和欠曝影响度调节光伏相机的曝光参数，根据调节后的光伏相机进行光伏电池板图像的采集。该方法不仅解决了现有技术中以灰度为依据判断光伏相机的曝光情况易造成误判，且准确度不高的技术问题，还能准确地调节光伏相机的曝光参数使光伏相机曝光更精确。

Description

一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法及装置

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法及装置。

背景技术

光伏产业由于其清洁、可持续的特性受到极大的重视。光伏产业中最重要的部分在于智能化运维，在尽量减少成本的情况下实施自动化、智能化运行和维护，从而获得最大收益。支撑智能化运维中数据感知部分的是各种相机、摄像头等图像获取设备。而光伏电池板常分布于太阳光充足的工况，因此易造成相机曝光异常，如欠曝等情况，对于后续的图像处理非常不便。

现阶段针对光伏相机曝光异常处理有一些简易办法，但暂未形成固定方法以及标准，大多使用传统的相机曝光异常方法判断。现有技术中采用基于灰度阈值百分比来判断相机曝光是否异常，该技术具有普适性。但光伏电池板自身颜色较暗，灰度值较低，现有技术以灰度为依据判断光伏相机的曝光情况易造成误判，且准确度不高。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法及装置，所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法，该方法包括以下步骤：

获取待测图像的亮度，并设置亮度阈值初步判断待测图像是否欠曝；

在初步判断的结果为欠曝时，对所述待测图像进行阈值分割，获取光伏电池板遮罩；

根据所述光伏电池板遮罩从所述待测图像的灰度图中获取光伏电池板灰度图，对所述光伏电池板灰度图进行离散傅里叶变换得到频谱图，并设置高频阈值计算所述频谱图中高频部分的比例；

分别生成所述待测图像和曝光正常图像的灰度共生矩阵，获取所述灰度共生矩阵的对比度、逆差矩和熵三个特征值，并计算所述待测图像相对于所述曝光正常图像的所述三个特征值的偏移率；

根据所述偏移率和所述高频部分的比例获取欠曝影响度，根据所述欠曝影响度判断所述待测图像是否欠曝；

当所述待测图像出现欠曝时，根据所述对比度、所述熵和所述欠曝影响度调节光伏相机的曝光参数，根据调节后的光伏相机进行光伏电池板图像的采集。

进一步地，所述根据所述偏移率和所述高频部分的比例获取欠曝影响度的方法如下：

根据所述高频部分的比例、所述三个特征值的偏移率得到中间变量，所述中间变量与逆差矩的偏移率呈正相关关系，与对比度的偏移率、熵的偏移率和高频部分的比例呈负相关关系；

根据所述中间变量得到欠曝影响度，所述欠曝影响度与所述中间变量呈正相关关系。

进一步地，所述根据所述对比度、所述熵和所述欠曝影响度调节光伏相机的曝光参数的方法如下：

根据所述对比度和所述欠曝影响度得到光圈调节值，所述光圈调节值与欠曝影响度呈正相关关系，与对比度呈负相关关系；

根据所述对比度、所述熵和所述欠曝影响度得到快门调节值，所述快门调节值与所述对比度、所述熵和所述欠曝影响度呈负相关关系。

进一步地，所述调节光伏相机的曝光参数的方法还包括：

其中，

为所述相机变焦前后焦点与所述相机镜头连线的夹角，vec为所述焦点变化形成的向量，d为相机焦距，Δd为焦距变化量，(x₀,y₀)为光伏电池板组件中心点坐标，(x,y)为当前时刻的焦点坐标。

优选地，所述获取光伏电池板遮罩的步骤包括：

对所述待测图像进行闭运算和阈值分割，得到阈值分割图；

对所述阈值分割图进行连通域分析，得到光伏电池板遮罩。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节装置，包括：

欠曝初步判断模块，用于获取待测图像的亮度，并设置亮度阈值初步判断待测图像是否欠曝；

光伏电池板遮罩获取模块，用于在初步判断的结果为欠曝时，对所述待测图像进行阈值分割，获取光伏电池板遮罩；

高频部分比例计算模块，用于根据所述光伏电池板遮罩从所述待测图像的灰度图中获取光伏电池板灰度图，对所述光伏电池板灰度图进行离散傅里叶变换得到频谱图，并设置高频阈值计算所述频谱图中高频部分的比例；

偏移率计算模块，用于分别生成所述待测图像和曝光正常图像的灰度共生矩阵，获取所述灰度共生矩阵的对比度、逆差矩和熵三个特征值，并计算所述待测图像相对于所述曝光正常图像的所述三个特征值的偏移率；

欠曝影响度获取模块，用于根据所述偏移率和所述高频部分的比例获取欠曝影响度，根据所述欠曝影响度判断所述待测图像是否欠曝；

曝光参数调节模块，用于当所述待测图像出现欠曝时，根据所述对比度、所述熵和所述欠曝影响度调节光伏相机的曝光参数，根据调节后的光伏相机进行光伏电池板图像的采集。

进一步地，所述欠曝影响度获取模块包括：

中间变量获取单元，用于根据所述高频部分的比例、所述三个特征值的偏移率得到中间变量，所述中间变量与逆差矩的偏移率呈正相关关系，与对比度的偏移率、熵的偏移率和高频部分的比例呈负相关关系；

欠曝影响度获取单元，用于根据所述中间变量得到欠曝影响度，所述欠曝影响度与所述中间变量呈正相关关系。

进一步地，所述曝光参数调节模块包括：

光圈调节值获取单元，用于根据所述对比度和所述欠曝影响度得到光圈调节值，所述光圈调节值与欠曝影响度呈正相关关系，与对比度呈负相关关系；

快门调节值获取单元，用于根据所述对比度、所述熵和所述欠曝影响度得到快门调节值，所述快门调节值与所述对比度、所述熵和所述欠曝影响度呈负相关关系。

进一步地，所述曝光参数调节模块还包括光伏相机位姿调整单元，用于调整光伏相机的位姿，所述光伏相机的位姿调整方式如下：

其中，

优选的，所述光伏电池板遮罩获取模块包括：

阈值分割单元，用于对所述待测图像进行闭运算和阈值分割，得到阈值分割图；

连通域分析单元，用于对所述阈值分割图进行连通域分析，得到光伏电池板遮罩。

本发明实施例至少具有如下有益效果：

本发明实施例通过待测图像的亮度初步判断相机是否欠曝；根据待测图像相对于曝光正常图像的灰度共生矩阵的特征值的偏移率和频谱图中高频部分的比例综合判断待测图像是否欠曝，解决了现有技术中以灰度为依据判断光伏相机的曝光情况易造成误判，且准确度不高的技术问题。

本发明实施例通过灰度共生矩阵的对比度、熵和高频部分的比例调节光伏相机的曝光参数，不仅准确地判断了待测图像是否欠曝，还能准确地调节光伏相机的曝光参数使光伏相机曝光更精确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中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它附图；

图1为本发明一个实施例所提供的一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法流程图；

图2为本发明一个实施例所提供的一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节系统的结构框图；

图3为本发明一个实施例所提供的计算频谱图中高频部分的比例的流程图；

图4为本发明一个实施例所提供的一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节装置的结构框图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法及装置，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法及装置的具体方案。

请参阅图1和图2，图1示出了本发明一个实施例提供的一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法流程图，图2示出了本发明实施例提供的一种基于人工智能的光伏相机曝光参数调节系统的结构框图，光伏相机曝光参数的调节方法包括如下步骤：

步骤S101：获取待测图像的亮度，并设置亮度阈值初步判断相机是否欠曝。

步骤S102：在初步判断的结果为欠曝时，对待测图像进行阈值分割，获取光伏电池板遮罩。

步骤S103：根据光伏电池板遮罩从待测图像的灰度图中获取光伏电池板灰度图，对光伏电池板灰度图进行离散傅里叶变换得到频谱图，并设置高频阈值计算频谱图中高频部分的比例。

步骤S104：分别生成待测图像和曝光正常图像的灰度共生矩阵，获取灰度共生矩阵的对比度、逆差矩和熵三个特征值，并计算待测图像相对于曝光正常图像的三个特征值的偏移率。

步骤S105：根据偏移率和高频部分的比例获取欠曝影响度，根据欠曝影响度判断待测图像是否欠曝。

步骤S106：当待测图像出现欠曝时，根据对比度、熵和欠曝影响度调节光伏相机的曝光参数，根据调节后的光伏相机进行光伏电池板图像的采集。

优选的，本实施例中步骤S101的具体步骤如下：

第一步，将待测图像转换到HSL彩色空间中，获取待测图像的亮度分布。

第二步，设置亮度阈值为待测图像亮度范围的20％。

作为一个示例：设待测图像的亮度范围为[10,80]，则亮度阈值为24。

第三步，统计待测图像中亮度小于亮度阈值的像素点个数，并计算其占像素点总数的百分比，当百分比大于30％时，初步判断待测图像是否欠曝。

优选的，本实施例中步骤S102的具体步骤如下：

第一步，利用形态学算子结构对待测图像进行闭运算。

闭运算采用的形态学算子为：

水平方向：

垂直方向：

对待测图像进行闭运算用于去除光伏电池板的内部细节。

第二步，对经过闭运算的待测图像进行自适应阈值分割。

利用5×5高斯矩阵对经过闭运算的待测图像进行滑窗操作，并将高斯均值作为分割阈值，将大于高斯均值的像素置为255，小于高斯均值的像素置为0，得到二值化的阈值分割图。

第三步，对阈值分割图进行连通域分析，填补光伏电池板中存在的空洞，得到光伏电池板遮罩。

请参阅图3，优选的，本实施例的步骤S103包括以下具体步骤：

步骤S301：将待测图像转换为灰度图，并与光伏电池板遮罩进行与操作，得到光伏电池板灰度图。

步骤S302：对光伏电池板灰度图进行离散傅里叶变换得到频谱图。

根据光伏电池板栅线的固定格式，决定离散傅里叶变换的投影方向。若栅线横向分布，则对离散傅里叶变换沿y轴进行投影；若栅线纵向分布，则对离散傅里叶变换沿x轴投影。

离散傅里叶变换将光伏电池板灰度图从空间域转换到频域，得到频谱图。频谱图与光伏电池板图像的大小相同。

步骤S303：设置频率阈值，计算频谱图中高频部分的比例。

由于光伏电池板的栅线较为细密，正常曝光时亮度相对较高，因此梯度变化快且呈规律性，反应在频谱图中为高频部分较多；欠曝发生时，光伏电池板颜色较深，栅线不明显，反映在频谱图中为高频部分缺失。

计算高频部分的比例的具体步骤如下：

第一步，对频谱图进行一维投影处理，取每一列像素的均值作为该列的投影，或取每一行像素的均值作为该行的投影。

第二步，对一维投影进行均值滤波以平滑曲线，去除毛刺。均值滤波采用大小为5的滑窗进行滤波操作。

第三步，设一维投影中频率点数最大值为n_max，所对应的频率为f_m，设定第一阈值为

获取

时对应的频率序列f₁,f₂,…,f_n，并找到最小的频率f_min＝min(f₁,f₂,…,f_n)。获取最接近f_min的极小值点，即n(f_i)<n(f_i-1)&n(f_i)<n(f_i+1)，则此时的f_i为高频阈值。

第四步，求高频部分的比例W_H，公式如下：

优选的，本实施例的步骤S104包括以下具体步骤：

第一步，对待测图像进行灰度处理，得到灰度分布为0～255的灰度图像。为了减小建立灰度共生矩阵时的计算量，需要对灰度进行分级处理。本实施例中将灰度平均分为0～7八个等级，每个等级包含32种灰度。

第二步，通过距离差分值(a,b)生成待测图像的灰度共生矩阵P。本实施例中(a,b)的值为(0,1)或(1,0)。

第三步，根据灰度共生矩阵P生成其对比度CON、逆差矩IDM以及熵ENT三种特征值构建的特征向量P(CON,IDM,ENT)。三种特征值的公式如下：

对比度CON反映了某个像素值及其领域像素值的亮度的对比情况，因此正常曝光图像中灰度差异较大，而欠曝图像由于电池板全局较暗，灰度变化小，对比度CON小；逆差矩IDM反映了图像纹理的同质性，正常曝光图像含有栅线细节，因此纹理变化大，逆差矩IDM小，欠曝图像整体比较均匀，逆差矩IDM值大；熵ENT反映了图像的信息度，当纹理信息明显时，熵ENT大，趋于均匀时，熵ENT小。

第四步，采用上述方法构建曝光正常图像的特征向量P₀(CON₀,IDM₀,ENT₀)。

第五步，计算待测图像相对于曝光正常图像的三个特征值的偏移率Δa,Δb,Δc。

优选的，本实施例的步骤S105包括以下具体步骤：

待测图像的高频部分越多、纹理细节越明显，灰度均值越高，说明相机欠曝对待测图像质量的影响越小。

获取欠曝影响度Inf的方法如下：

其中，ans为中间变量，其值域为(0,4)，Inf为欠曝影响度，值域分布在(0,100％)之间。

中间变量ans与逆差矩的偏移率Δb呈正相关关系，与对比度的偏移率Δa、熵的偏移率Δc和高频部分的比例W_H呈负相关关系；欠曝影响度Inf与中间变量ans呈正相关关系。

当欠曝影响度小于等于10％时，待测图像曝光正常；当欠曝影响度大于10％时，待测图像发生欠曝。

优选的，本实施例中步骤S106的具体步骤如下：

光圈大小和快门速度影响曝光度。光圈过小和快门速度过快均有可能造成欠曝；欠爆还与光伏相机的对焦位置有关，当焦点位于亮度很大的背景区域，以及太阳反射斑时，均会产生欠曝现象。

光圈调节值APT与欠曝影响度Inf呈正相关关系，与对比度CON呈负相关关系；快门调节值STT与对比度CON、熵ENT和欠曝影响度Inf呈负相关关系。

光伏相机的曝光参数的调节方法如下：

其中，APT为光圈调节值，STT为快门调节值，

为相机变焦前后焦点与相机镜头的连线夹角，vec为焦点变化在图像中形成的向量，d为相机焦距，Δd为焦距变化量，(x₀,y₀)为光伏组件中心点坐标，(x,y)为当前时刻的焦点坐标，α₁,α₂通过拟合得到。

综上所述，本发明实施例提供了一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节方法，该方法通过待测图像的亮度初步判断相机是否欠曝；获取待测图像相对于曝光正常图像的三个特征值的偏移率；根据偏移率和高频部分的比例获取欠曝影响度，根据欠曝影响度判断待测图像是否欠曝；当待测图像出现欠曝时，根据对比度、熵和高频部分的比例调节光伏相机的曝光参数，不仅解决了现有技术中以灰度为依据判断光伏相机的曝光情况易造成误判，且准确度不高的技术问题，还能准确地调节光伏相机的曝光参数使光伏相机曝光更精确。

基于与上述方法相同的发明构思，本发明实施例中还提供一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节装置。

请参阅图4，具体的，本发明实施例中提供了一种光伏相机曝光参数的调节装置100，包括欠曝初步判断模块10、光伏电池板遮罩获取模块20、高频部分比例计算模块30、偏移率计算模块40、欠曝影响度获取模块50和曝光参数调节模块60。

欠曝初步判断模块10，用于获取待测图像的亮度，并设置亮度阈值初步判断待测图像是否欠曝。

光伏电池板遮罩获取模块20，用于在初步判断的结果为欠曝时，对待测图像进行阈值分割，获取光伏电池板遮罩。

高频部分比例计算模块30，用于根据光伏电池板遮罩从待测图像的灰度图中获取光伏电池板灰度图，对光伏电池板灰度图进行离散傅里叶变换得到频谱图，并设置高频阈值计算频谱图中高频部分的比例。

偏移率计算模块40，用于分别生成待测图像和曝光正常图像的灰度共生矩阵，获取灰度共生矩阵的对比度、逆差矩和熵三个特征值，并计算待测图像相对于曝光正常图像的三个特征值的偏移率。

欠曝影响度获取模块50，用于根据偏移率和高频部分的比例获取欠曝影响度，根据欠曝影响度判断待测图像是否欠曝。

曝光参数调节模块60，用于当待测图像出现欠曝时，根据对比度、熵和欠曝影响度调节光伏相机的曝光参数，根据调节后的光伏相机进行光伏电池板图像的采集。

进一步地，欠曝影响度获取模块50包括：

中间变量获取单元，用于根据高频部分的比例、三个特征值的偏移率得到中间变量，中间变量与逆差矩的偏移率呈正相关关系，与对比度的偏移率、熵的偏移率和高频部分的比例呈负相关关系。

欠曝影响度获取单元，用于根据中间变量得到欠曝影响度，欠曝影响度与中间变量呈正相关关系。

进一步地，曝光参数调节模块60包括：

光圈调节值获取单元，用于根据对比度和欠曝影响度得到光圈调节值，光圈调节值与欠曝影响度呈正相关关系，与对比度呈负相关关系。

快门调节值获取单元，用于根据对比度、熵和欠曝影响度得到快门调节值，快门调节值与对比度、熵和欠曝影响度呈负相关关系。

进一步地，曝光参数调节模块60还包括光伏相机位姿调整单元，用于调整光伏相机的位姿，光伏相机的位姿调整方式如下：

其中，

为相机变焦前后焦点与相机镜头连线的夹角，vec为焦点变化形成的向量，d为相机焦距，Δd为焦距变化量，(x₀,y₀)为光伏电池板组件中心点坐标，(x,y)为当前时刻的焦点坐标。

优选的，光伏电池板遮罩获取模块20包括：

阈值分割单元，用于对待测图像进行闭运算和阈值分割，得到阈值分割图；

连通域分析单元，用于对阈值分割图进行连通域分析，得到光伏电池板遮罩。

综上所述，本发明实施例提供了一种基于人工智能的光伏相机曝光参数的调节装置100，该装置通过欠曝初步判断模块10初步判断待测图像是否欠曝；通过光伏电池板遮罩获取模块20获取光伏电池板遮罩；通过高频部分比例计算模块30计算光伏电池板灰度图的频谱图中高频部分的比例；通过偏移率计算模块40计算待测图像相对于曝光正常图像的灰度共生矩阵的特征值的偏移率；通过欠曝影响度获取模块50获取欠曝影响度，判断待测图像是否欠曝；通过曝光参数调节模块60调节光伏相机的曝光参数。该装置不仅解决了现有技术中以灰度为依据判断光伏相机的曝光情况易造成误判，且准确度不高的技术问题，还能准确地调节光伏相机的曝光参数使光伏相机曝光更精确。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。