CN113920305A - 一种避雷器仪表的识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种避雷器仪表的识别方法及装置，方法包括：按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为无人机巡检时拍摄而得；通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度；根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数。通过对无人机巡检过程拍摄而得的避雷器图像信息进行读取，解决现有的避雷器仪表读取方法存在的效率低的问题，从而提升监测避雷器刻度的识别效率，适应无人机巡视发展的未来需求。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别技术技域，尤其涉及一种避雷器仪表的识别方法及装置。
背景技术
由于避雷器仪表没有提供数据传输接口，目前主要的仪表读数手段都是通过人工读取的方法来实现对相关设备指标的检测，这种方法劳动强度大，受人为因素影响比较大，容易产生误差，效率低。
发明内容
本发明提供了一种避雷器仪表的识别方法及装置，通过对无人机巡检过程拍摄而得的避雷器图像信息进行读取，解决现有的避雷器仪表读取方法存在的效率低的问题，从而提升监测避雷器刻度的识别效率，适应无人机巡视发展的未来需求。
第一方面，本发明实施例提供的一种避雷器仪表的识别方法，包括：
按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为包含刻度信息的待测避雷器图像；
通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；
通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度；
根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数。
可选地，通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度，包括：
将所述避雷器图像顺时针旋转90度，得到旋转后的避雷器图像；
确定所述旋转后的避雷器图像中的指针偏转范围；
对所述指针偏转范围进行Hough变换，得到所述避雷器指针角度。
可选地，所述图像刻度包括第一图像类型刻度和第二图像类型刻度；根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数，包括：
根据所述避雷器指针角度，确定目标读数识别公式，以及从所述第一图像类型刻度和所述第二图像类型刻度中确定目标图像类型；
将所述读数识别公式和所述目标图像类型代入所述读数识别公式，得到所述避雷器指针读数。
可选地，读数识别公式包括第一读数识别公式和第二读数识别公式；所述指针偏转范围包括第一偏转范围和第二偏转范围；根据所述避雷器指针角度，确定目标读数识别公式，以及从所述第一图像类型刻度和所述第二图像类型刻度中确定目标图像类型，包括：
判断所述避雷器指针角度与所述第一偏转范围之差，是否大于或等于所述避雷器指针角度与所述第二偏转范围之差；若是，则确定所述第一读数识别公式为所述目标读数识别公式；若否，则确定所述第二读数识别公式为所述目标读数识别公式；
所述指针角度所述第一读数识别公式为：
所述第二读数识别公式为：
其中，T为避雷器指针读数，hi为第一图像类型刻度，β为避雷器指针角度，θi为第一偏转范围，θi+1为第二偏转范围，hi+1为第二图像类型刻度。
第二方面，本发明实施例提供的一种避雷器仪表的识别装置，包括：
获取模块，用于按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为包含刻度信息的待测避雷器图像；
第一检测模块，用于通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；
第二检测模块，用于通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度；
计算模块，用于根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数。
可选地，所述第二检测模块包括：
旋转子模块，用于将所述避雷器图像顺时针旋转90度，得到旋转后的避雷器图像；
指针偏转范围确定子模块，用于确定所述旋转后的避雷器图像中的指针偏转范围；
变换子模块，用于对所述指针偏转范围进行Hough变换，得到所述避雷器指针角度。
可选地，所述图像刻度包括第一图像类型刻度和第二图像类型刻度；所述计算模块包括：
公式确定子模块，用于根据所述避雷器指针角度，确定目标读数识别公式，以及从所述第一图像类型刻度和所述第二图像类型刻度中确定目标图像类型；
读数确定子模块，用于将所述读数识别公式和所述目标图像类型代入所述读数识别公式，得到所述避雷器指针读数。
可选地，读数识别公式包括第一读数识别公式和第二读数识别公式；所述指针偏转范围包括第一偏转范围和第二偏转范围；所述公式确定子模块包括：
判断单元，用于判断所述避雷器指针角度与所述第一偏转范围之差，是否大于或等于所述避雷器指针角度与所述第二偏转范围之差；若是，则确定所述第一读数识别公式为所述目标读数识别公式；若否，则确定所述第二读数识别公式为所述目标读数识别公式；
所述指针角度所述第一读数识别公式为：
所述第二读数识别公式为：
其中，T为避雷器指针读数，hi为第一图像类型刻度，β为避雷器指针角度，θi为第一偏转范围，θi+1为第二偏转范围，hi+1为第二图像类型刻度。
第三方面，本发明提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第四方面，本发明提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明通过按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为包含刻度信息的待测避雷器图像；通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度；根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数。通过对无人机巡检过程拍摄而得的避雷器图像信息进行读取，解决现有的避雷器仪表读取方法存在的效率低的问题，从而提升监测避雷器刻度的识别效率，适应无人机巡视发展的未来需求。
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，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地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图；
图1为本发明的一种避雷器仪表的识别方法实施例一的步骤流程图；
图2为本发明的一种避雷器仪表的识别方法实施例二的步骤流程图；
图3为本发明的一种避雷器仪表的识别方法实施例二的坐标系框架；
图4为本发明的一种避雷器仪表的识别方法实施例二的避雷器仪表在第一象限的示意图；
图5为本发明的一种避雷器仪表的识别方法实施例二的避雷器仪表在第四象限的示意图；
图6为本发明的一种避雷器指针角度的结果示意图；
图7为本发明的一种避雷器图像标记示意图；
图8为本发明的避雷器泄漏电流的角度法识别结果图；
图9为本发明的一种避雷器仪表的识别装置实施例的结构框图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种避雷器仪表的识别方法及装置，通过对无人机巡检过程拍摄而得的避雷器图像信息进行读取，解决现有的避雷器仪表读取方法存在的效率低的问题，从而提升监测避雷器刻度的识别效率，适应无人机巡视发展的未来需求。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，为本发明的一种避雷器仪表的识别方法实施例一的步骤流程图，所述方法包括：
S101，按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为包含刻度信息的待测避雷器图像；
S102，通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；
S103，通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度；
需要说明的是，Hough变换用于检测图像中直线、圆、抛物线、椭圆等形状能够用一定函数关系描述的曲线，它在影像分析，模式识别等很多领域中得到了成功的应用。
S104，根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数。
在本发明实施例中，通过按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为包含刻度信息的待测避雷器图像；通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度；根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数。通过对无人机巡检过程拍摄而得的避雷器图像信息进行读取，解决现有的避雷器仪表读取方法存在的效率低的问题，从而提升监测避雷器刻度的识别效率，适应无人机巡视发展的未来需求。
请参阅图2，为本发明的一种避雷器仪表的识别方法实施例二的步骤流程图，所述方法包括：
S201，按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为包含刻度信息的待测避雷器图像；
S202，通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；所述图像刻度包括第一图像类型刻度和第二图像类型刻度；
需要说明的是，在图形形成过程中，图像的边缘部分往往具有良好的识别特性，因此，对图像边缘部分进行合理检测是十分有必要的。且使用Canny算子边缘检测算法需要遵循以下基本要求：
(1)检测误差应该尽可能的低，而且需要保证检测结果尽量符合真实图片情况；
(2)检测位置应该尽量准确，尽量贴近图片边缘部分；
(3)检测过程需要实现一一对应关系，从而有效降低检测误差。
在本发明实施例中，通过Canny算子边缘检测算法对避雷器图像进行检测，从而确定避雷器图像的图像刻度，具体为确定指针所在的第一图像类型刻度和第二图像类型刻度。
在具体实现中，首先利用高斯函数对图像进行优化处理，其对应的计算情况如下：
然后，对优化后的高斯函数进行求偏导，对应的偏导函数分别为Gx(i,j)和Gy(i,j)，其对应的计算表达式如下所示：
Gx(i,j)＝(I(i,j+1)-I(i,j)+I(i+1,j+1)-I(i+1,j))/2
Gy(i,j)＝(I(i,j)-I(i+1,j)+I(i,j+1)-I(i+1,j+1))/2
从而得到点(i,j)对应的梯度复制和梯度方向计算表达式。其计算表达式如下所示：
S203，将所述避雷器图像顺时针旋转90度，得到旋转后的避雷器图像；
S204，确定所述旋转后的避雷器图像中的指针偏转范围；
S205，对所述指针偏转范围进行Hough变换，得到所述避雷器指针角度；
S206，根据所述避雷器指针角度，确定目标读数识别公式，以及从所述第一图像类型刻度和所述第二图像类型刻度中确定目标图像类型；
具体地，读数识别公式包括第一读数识别公式和第二读数识别公式；所述指针偏转范围包括第一偏转范围和第二偏转范围；根据所述避雷器指针角度，确定目标读数识别公式，以及从所述第一图像类型刻度和所述第二图像类型刻度中确定目标图像类型，包括：
判断所述避雷器指针角度与所述第一偏转范围之差，是否大于或等于所述避雷器指针角度与所述第二偏转范围之差；若是，则确定所述第一读数识别公式为所述目标读数识别公式；若否，则确定所述第二读数识别公式为所述目标读数识别公式；
所述第一读数识别公式为：
所述第二读数识别公式为：
其中，T为避雷器指针读数，hi为第一图像类型刻度，β为避雷器指针角度，θi为第一偏转范围，θi+1为第二偏转范围，hi+1为第二图像类型刻度。
在本发明实施例中，步骤S203～S206构成的本发明核心之一的改进的Hough算法。
S207，将所述读数识别公式和所述目标图像类型代入所述读数识别公式，得到所述避雷器指针读数。
在本发明实施例中，考虑到步骤S203提及的避雷器图像读数一般为避雷器表盘的指针读数，其偏离空间往往是扇形分布的，对应的量程范围大致在0～30之间，因此，为了合理有效求解避雷器表盘对应的避雷器指针读数，通常拿避雷器表盘的圆心当作原始位置建立二维直角坐标系，其对应坐标系框架如图3的本发明的一种避雷器仪表的识别方法实施例二的坐标系框架所示，可以得出：
从而得到表盘的指针读数为：
然后，将所述避雷器图像顺时针旋转90度，得到旋转后的避雷器图像，而旋转后的避雷器图像存在如图4和图5两种情况，图4为本发明的一种避雷器仪表的识别方法实施例二的避雷器仪表在第一象限的示意图，图5为本发明的一种避雷器仪表的识别方法实施例二的避雷器仪表在第四象限的示意图，可以看出假如θ属于图4的情况，那么角度θ为正值，而假如θ属于图5的情况，那么角度θ为负值，但都遵循下列等式：
β＝90°-θ
至此，在本发明实施例中的算法设计中，与角度有关系的只有Hough变换的结果角度θ，即指针偏转范围，且指针偏转范围是已知的。
进一步地，若避雷器仪表的指针在两个刻度hi和hi+1之间时，若避雷器指针角度与所述第一偏转范围之差大于或等于避雷器指针角度与第二偏转范围之差；则该避雷器仪表满足第一读数识别公式，否则满足第二读数识别公式。
在本发明实施例中，进行Hough变换后的检测结果如图6的发明的一种避雷器指针角度的结果示意图所示，可以看到θ＝51°，进而确定避雷器指针相对于x轴负方向偏转角度为β＝90°-θ＝39°，在避雷器图像中标记处指针所在位置，其标记效果如图7的本发明的一种避雷器图像标记示意图，因为β＝90°-θ＝39°，经过判断，选择第一读数识别公式，计算得到目标图像类型为0.8，对比如图8所示的本发明的避雷器泄漏电流的角度法识别结果图，其结果相同。
在本发明实施例中，通过按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为包含刻度信息的待测避雷器图像；通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度；根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数。通过对无人机巡检过程拍摄而得的避雷器图像信息进行读取，解决现有的避雷器仪表读取方法存在的效率低的问题，从而提升监测避雷器刻度的识别效率，适应无人机巡视发展的未来需求。
为方便本领域技术人员对本发明的有益效果的理解，下面对本发明通过改进的Hough算法分析得到的算法速度对比表格和算法精度比较表格分别进行展示：
| 经典方法(时间/s) | 改进方法(时间/s) | 提高程度 | |
| 直线检测 | 1.059s | 0.481s | 55.37％ |
| 整体算法 | 2.729s | 1.446s | 47.13％ |
| 改进前读数(度数) | 改进后读数(度数) | 客观读数(度数) | 相对误差 | |
| 读数 | 39° | 39° | 38.9° | 0.18％ |
从算法速度对比表格和算法精度比较表格可以看到，本发明的一种避雷器仪表的识别方法中的改进的Hough算法在直线检测环节比改进前节省了55.37％，整个仪表读数识别时间也缩短了47.13％，同时还保证了识别精度。
请参阅图9，示出了为本发明的一种避雷器仪表的识别装置实施例的结构框图，所述装置包括：
获取模块401，用于按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为包含刻度信息的待测避雷器图像；
第一检测模块402，用于通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；
第二检测模块403，用于通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度；
计算模块404，用于根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数。
在一个可选实施例中，所述第二检测模块403包括：
旋转子模块，用于将所述避雷器图像顺时针旋转90度，得到旋转后的避雷器图像；
指针偏转范围确定子模块，用于确定所述旋转后的避雷器图像中的指针偏转范围；
变换子模块，用于对所述指针偏转范围进行Hough变换，得到所述避雷器指针角度。
在一个可选实施例中，所述图像刻度包括第一图像类型刻度和第二图像类型刻度；所述计算模块404包括：
公式确定子模块，用于根据所述避雷器指针角度，确定目标读数识别公式，以及从所述第一图像类型刻度和所述第二图像类型刻度中确定目标图像类型；
读数确定子模块，用于将所述读数识别公式和所述目标图像类型代入所述读数识别公式，得到所述避雷器指针读数。
在一个可选实施例中，读数识别公式包括第一读数识别公式和第二读数识别公式；所述指针偏转范围包括第一偏转范围和第二偏转范围；所述公式确定子模块包括：
判断单元，用于判断所述避雷器指针角度与所述第一偏转范围之差，是否大于或等于所述避雷器指针角度与所述第二偏转范围之差；若是，则确定所述第一读数识别公式为所述目标读数识别公式；若否，则确定所述第二读数识别公式为所述目标读数识别公式；
所述指针角度所述第一读数识别公式为：
所述第二读数识别公式为：
其中，T为避雷器指针读数，hi为第一图像类型刻度，β为避雷器指针角度，θi为第一偏转范围，θi+1为第二偏转范围，hi+1为第二图像类型刻度。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有分析机程序，所述分析机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任一实施例所述的避雷器仪表的识别方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种分析机可读存储介质，其上存储有分析机程序，所述分析机程序被所述处理器执行时实现如上述任一实施例所述的避雷器仪表的识别方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，本发明所揭露的方法、装置、电子设备及存储介质，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个分析机可读取可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该分析机软件产品存储在一个可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台分析机设备(可以是个人分析机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种避雷器仪表的识别方法，其特征在于，包括：
按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为包含刻度信息的待测避雷器图像；
通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；
通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度；
根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数。
2.根据权利要求1所述的避雷器仪表的识别方法，其特征在于，通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度，包括：
将所述避雷器图像顺时针旋转90度，得到旋转后的避雷器图像；
确定所述旋转后的避雷器图像中的指针偏转范围；
对所述指针偏转范围进行Hough变换，得到所述避雷器指针角度。
3.根据权利要求2所述的避雷器仪表的识别方法，其特征在于，所述图像刻度包括第一图像类型刻度和第二图像类型刻度；根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数，包括：
根据所述避雷器指针角度，确定目标读数识别公式，以及从所述第一图像类型刻度和所述第二图像类型刻度中确定目标图像类型；
将所述读数识别公式和所述目标图像类型代入所述读数识别公式，得到所述避雷器指针读数。
4.根据权利要求3所述的避雷器仪表的识别方法，其特征在于，读数识别公式包括第一读数识别公式和第二读数识别公式；所述指针偏转范围包括第一偏转范围和第二偏转范围；根据所述避雷器指针角度，确定目标读数识别公式，以及从所述第一图像类型刻度和所述第二图像类型刻度中确定目标图像类型，包括：
判断所述避雷器指针角度与所述第一偏转范围之差，是否大于或等于所述避雷器指针角度与所述第二偏转范围之差；若是，则确定所述第一读数识别公式为所述目标读数识别公式；若否，则确定所述第二读数识别公式为所述目标读数识别公式；
所述指针角度所述第一读数识别公式为：
所述第二读数识别公式为：
其中，T为避雷器指针读数，hi为第一图像类型刻度，β为避雷器指针角度，θi为第一偏转范围，θi+1为第二偏转范围，hi+1为第二图像类型刻度。
5.一种避雷器仪表的识别装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于按照预设周期获取避雷器图像信息；所述避雷器图像信息为包含刻度信息的待测避雷器图像；
第一检测模块，用于通过Canny算子边缘检测算法对所述避雷器图像信息进行检测，得到避雷器图像和图像刻度；
第二检测模块，用于通过改进的Hough变换直线检测算法，对所述避雷器图像进行检测，得到避雷器指针角度；
计算模块，用于根据所述避雷器指针角度和所述图像刻度，计算得到避雷器指针读数。
6.根据权利要求5所述的避雷器仪表的识别装置，其特征在于，所述第二检测模块包括：
旋转子模块，用于将所述避雷器图像顺时针旋转90度，得到旋转后的避雷器图像；
指针偏转范围确定子模块，用于确定所述旋转后的避雷器图像中的指针偏转范围；
变换子模块，用于对所述指针偏转范围进行Hough变换，得到所述避雷器指针角度。
7.根据权利要求6所述的避雷器仪表的识别装置，其特征在于，所述图像刻度包括第一图像类型刻度和第二图像类型刻度；所述计算模块包括：
公式确定子模块，用于根据所述避雷器指针角度，确定目标读数识别公式，以及从所述第一图像类型刻度和所述第二图像类型刻度中确定目标图像类型；
读数确定子模块，用于将所述读数识别公式和所述目标图像类型代入所述读数识别公式，得到所述避雷器指针读数。
8.根据权利要求7所述的避雷器仪表的识别装置，其特征在于，读数识别公式包括第一读数识别公式和第二读数识别公式；所述指针偏转范围包括第一偏转范围和第二偏转范围；所述公式确定子模块包括：
判断单元，用于判断所述避雷器指针角度与所述第一偏转范围之差，是否大于或等于所述避雷器指针角度与所述第二偏转范围之差；若是，则确定所述第一读数识别公式为所述目标读数识别公式；若否，则确定所述第二读数识别公式为所述目标读数识别公式；
所述指针角度所述第一读数识别公式为：
所述第二读数识别公式为：
其中，T为避雷器指针读数，hi为第一图像类型刻度，β为避雷器指针角度，θi为第一偏转范围，θi+1为第二偏转范围，hi+1为第二图像类型刻度。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有分析机可读取指令，当所述分析机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-4任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其上存储有分析机程序，其特征在于，所述分析机程序被处理器执行时运行如权利要求1-4任一项所述的方法。
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| CN202111152462.1A CN113920305A (zh) | 2021-09-29 | 2021-09-29 | 一种避雷器仪表的识别方法及装置 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111152462.1A CN113920305A (zh) | 2021-09-29 | 2021-09-29 | 一种避雷器仪表的识别方法及装置 |
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| CN202111152462.1A Pending CN113920305A (zh) | 2021-09-29 | 2021-09-29 | 一种避雷器仪表的识别方法及装置 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116907584A (zh) * | 2023-07-21 | 2023-10-20 | 湖北天瑞电子股份有限公司 | 一种基于信息融合的避雷器在线监测系统及方法 |
-
2021
- 2021-09-29 CN CN202111152462.1A patent/CN113920305A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116907584A (zh) * | 2023-07-21 | 2023-10-20 | 湖北天瑞电子股份有限公司 | 一种基于信息融合的避雷器在线监测系统及方法 |
| CN116907584B (zh) * | 2023-07-21 | 2024-04-05 | 湖北天瑞电子股份有限公司 | 一种基于信息融合的避雷器在线监测系统及方法 |
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