CN114155427A - 接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法，包括如下步骤：获取包含有接触网开关的原始图像；基于深度学习的目标检测模型，在原始图像中定位接触网开关，并基于深度学习的图像分割技术，获得接触网开关前景图像；通过多种直线检测算法进行接触网开关前景图像的边缘提取，并对多种检测结果进行直线拟合，得到单一检测的长直线；基于得到的长直线计算接触网开关开合角度；调用配置信息，从中获取该开合角度对应的临界角度阈值，进行接触网开关状态识别，临界角度阈值由合闸极限点标志螺钉以及静触头上部的导向斜坡确定。本发明采用接触网开关定位、分割以及边缘提取技术可实现自适应精确状态识别，适用范围广，且需要标注的信息少。
Description
技术领域
本发明涉及输变电设备状态识别技术领域，具体而言，涉及接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法及系统。
背景技术
接触网开关是高速铁路牵引供电回路的重要组成部分，也是电力系统中使用较多，应用较广泛的高压电气设备。通过远动操作隔离开关，可以快速实现接触网供电臂停电、越区供电、缩小故障范围等功效，是高速铁路牵引供电设备检修、应急抢修及动车组救援不可或缺的关键设备之一。接触网开关可视化通过在接触网开关处安装高清摄相机，打通数据监控系统与视频监控系统的交互，通过智能图像识别技术实现接触网开关的可视化及分合状态识别，并实现预警与管理。通过智能识别技术实现接触网隔离开关状态自动识别，主动推送操作开关设备状态能有效减轻作业人员的劳动强度，同时提高工作质量，对于供电设备的高效运行有着重要意义。
因为接触网开关一般是部署在户外，其机械动作部件直接暴露在空气中，受到风吹日晒雨淋以及其他环境影响较大，容易发生锈蚀等问题，容易导致接触网开关异常，对供电所供电的安全性有着严重的影响，给设备的运行和维护造成了极大的困难。由于接触网开关是在室外环境中，采集的视频图像常存在以下因素影响，例如天气，光照，不确定的背景、前景影响(云，建筑物、线等)，异物以及安装点位等影响因素，影响因素多，复杂，所以实现接触网开关的自适应精确状态识别是一个技术难题。
发明内容
本发明的目的在于提供接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法及系统，旨在解决背景技术中所指出的问题，本方法可实现不同天气、光照、异物、安装位置影响下的接触网开关准确定位。
本发明的实施例通过以下技术方案实现：接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法，包括如下步骤：
获取包含有接触网开关的原始图像；
基于深度学习的目标检测模型，在原始图像中定位接触网开关，并基于深度学习的图像分割技术，获得接触网开关前景图像；
通过多种直线检测算法进行接触网开关前景图像的边缘提取，并对多种检测结果进行直线拟合，得到单一检测的长直线；
基于得到的长直线计算接触网开关开合角度；
调用配置信息，从中获取该开合角度对应的临界角度阈值，进行接触网开关状态识别，所述临界角度阈值由合闸极限点标志螺钉以及静触头上部的导向斜坡确定。
进一步地，所述深度学习的目标检测模型采用YOLOv4模型。
进一步地，所述深度学习的图像分割技术采用Mask R-CNN或Unet。
进一步地，所述多种直线检测算法至少包括hough直线检测、LSD直线检测以及EDLines直线检测。
进一步地，所述基于得到的长直线计算接触网开关开合角度还包括：
获取第二长直线：通过定位网络模型识别合闸极限点，基于分割算法实现极限位置的分割，再通过型心法计算得到极限点位置，将极限点位置与长直线一端点的连线作为第二长直线；
通过长直线和第二长直线计算接触网开关开合角度。
本发明还提供接触网开关可视化监控自适应分合状态识别系统，应用到如上述所述的方法，包括：
图像获取单元，用于获取包含有接触网开关的原始图像；
定位与分割单元，用于基于深度学习的目标检测模型，在原始图像中定位接触网开关，并基于深度学习的图像分割技术，获得接触网开关前景图像；
边缘提取单元，用于通过多种直线检测算法进行接触网开关前景图像的边缘提取，并对多种检测结果进行直线拟合，得到单一检测的长直线；
角度计算单元，用于基于得到的长直线计算接触网开关开合角度；
开关状态识别单元，用于调用配置信息，从中获取该开合角度对应的临界角度阈值，进行接触网开关状态识别，所述临界角度阈值由合闸极限点标志螺钉以及静触头上部的导向斜坡确定。
进一步地，所述深度学习的目标检测模型采用YOLOv4模型。
进一步地，所述深度学习的图像分割技术采用Mask R-CNN或Unet。
进一步地，所述多种直线检测算法至少包括hough直线检测、LSD直线检测以及EDLines直线检测。
进一步地，所述角度计算单元包括第二长直线获取模块，所述第二长直线获取模块用于通过定位网络模型识别合闸极限点，基于分割算法实现极限位置的分割，再通过型心法计算得到极限点位置，将极限点位置与长直线一端点的连线作为第二长直线。
本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：本发明采用接触网开关定位、分割以及边缘提取技术可实现自适应精确状态识别；可实现不同天气、光照、异物、安装位置影响下的接触网开关连续状态识别，适用范围广，且需要标注的信息少；结合合闸极限点计算临界角度阈值判断标准，可适应开关开合状态以及不到位状态的准确识别。
附图说明
图1为本发明实施例1提供的分合状态识别方法的流程示意图；
图2为本发明实施例1提供的识别流程图；
图3为本发明实施例1提供的接触网开关开状态示意图；
图4为本发明实施例1提供的接触网开关合状态示意图；
图5为本发明实施例1提供的合闸到位接口示意图；
图6为本发明实施例1提供的原始图像示意图；
图7为本发明实施例1提供的定位效果示意图；
图8为本发明实施例1提供的分割效果示意图；
图9为本发明实施例1提供的边缘提取效果示意。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
实施例1
经申请人研究发现，现有技术如CN109712118A提出了采用Mask R-CNN分割及分类实现电站隔离开关状态识别，该方法简单的将隔离开关状态分为三种状态：开，合，中间三种状态，这和实际中状态是一种范围而不是确定的三种状态不一致，另外其也没有考虑到摄相机安装对算法的影响，导致该算法存在适应性偏差，并且不能给出准确的隔离开关状态。
CN112906576A提出采用NCC(normalized cross correlation)算法实现隔离开关设备状态的识别，该算法的没有也只能给出特定状态的识别，而不适应连续状态识别，并且其算法并没有考虑相机输入、异物、背景等因素对于算法的影响。
基于此，本发明实施例提供接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法，可有效解决上述所指出的问题，方法包括如下步骤：
获取包含有接触网开关的原始图像，原始图像参考图6所示。
进一步地，基于深度学习的目标检测模型，如YOLOv4模型，在原始图像中定位接触网开关，定位效果参考图7所示；基于深度学习的图像分割技术，如Mask R-CNN或Unet，获得接触网开关前景图像，分割效果参考图8所示。
进一步地，通过多种直线检测算法，如hough直线检测、LSD直线检测以及EDLines直线检测，进行接触网开关前景图像的边缘提取，边缘提取效果参考图8所示，对多种检测结果进行直线拟合，得到单一检测的长直线。
基于得到的长直线计算接触网开关开合角度，在本发明的一种实施方式中，所述基于得到的长直线计算接触网开关开合角度还包括：
采用旋转中心与开关极限点，或如下方法获取第二长直线：通过定位网络模型识别合闸极限点，基于分割算法实现极限位置的分割，再通过型心法计算得到极限点位置，将极限点位置与长直线一端点的连线作为第二长直线；通过长直线和第二长直线的夹角计算接触网开关开合角度。
进一步地，调用配置信息，从中获取该开合角度对应的临界角度阈值，进行接触网开关状态识别，所述临界角度阈值由合闸极限点标志螺钉以及静触头上部的导向斜坡确定，具体结构参考图5所示，图5中，静触头上部有一个导向的斜坡，从主闸刀的上沿合入至斜坡以下(即有100％接触面积时)，到压刀肩轴触碰合闸极限螺钉，之间由大约10mm的区域，都属于合闸区域，能够满足导通额定电流的需要。因此，可将该区域视为合闸到位，这个指标仅限于开关处于工作状态时的判断依据。
需要说明的是，在本发明实施例中配置信息还包括开合角度极限位置、开合角度可信位置等，以此克服安装点位对于状态识别的影响；此外，为了计算准确的接触网开关状态，标注信息有：开状态角度以及像素分辨率，通过像素分辨率及合闸有效区域(10mm)计算出不到位临界点位，进而即可计算出临界角度阈值，由此可对当前接触网开关的状态，如：开状态(参考图3)、闭合状态(参考图4)及不到位状态进行准确识别。
本发明实施例还提供接触网开关可视化监控自适应分合状态识别系统，应用到如上述所述的方法，包括：
图像获取单元，用于获取包含有接触网开关的原始图像；
定位与分割单元，用于基于深度学习的目标检测模型，在原始图像中定位接触网开关，并基于深度学习的图像分割技术，获得接触网开关前景图像；
边缘提取单元，用于通过多种直线检测算法进行接触网开关前景图像的边缘提取，并对多种检测结果进行直线拟合，得到单一检测的长直线；
角度计算单元，用于基于得到的长直线计算接触网开关开合角度；
开关状态识别单元，用于调用配置信息，从中获取该开合角度对应的临界角度阈值，进行接触网开关状态识别，所述临界角度阈值由合闸极限点标志螺钉以及静触头上部的导向斜坡确定。
进一步地，所述深度学习的目标检测模型采用YOLOv4模型。
进一步地，所述深度学习的图像分割技术采用Mask R-CNN或Unet。
进一步地，所述多种直线检测算法至少包括hough直线检测、LSD直线检测以及EDLines直线检测。
进一步地，所述角度计算单元包括第二长直线获取模块，所述第二长直线获取模块用于通过定位网络模型识别合闸极限点，基于分割算法实现极限位置的分割，再通过型心法计算得到极限点位置，将极限点位置与长直线一端点的连线作为第二长直线。
综上，本发明采用接触网开关定位、分割以及边缘提取技术可实现自适应精确状态识别；可实现不同天气、光照、异物、安装位置影响下的接触网开关连续状态识别，适用范围广，且需要标注的信息少；结合合闸极限点计算临界角度阈值判断标准，可适应开关开合状态以及不到位状态的准确识别。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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。
Claims (10)
1.接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取包含有接触网开关的原始图像；
基于深度学习的目标检测模型，在原始图像中定位接触网开关，并基于深度学习的图像分割技术，获得接触网开关前景图像；
通过多种直线检测算法进行接触网开关前景图像的边缘提取，并对多种检测结果进行直线拟合，得到单一检测的长直线；
基于得到的长直线计算接触网开关开合角度；
调用配置信息，从中获取该开合角度对应的临界角度阈值，进行接触网开关状态识别，所述临界角度阈值由合闸极限点标志螺钉以及静触头上部的导向斜坡确定。
2.如权利要求1所述的接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法，其特征在于，所述深度学习的目标检测模型采用YOLOv4模型。
3.如权利要求1所述的接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法，其特征在于，所述深度学习的图像分割技术采用Mask R-CNN或Unet。
4.如权利要求1所述的接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法，其特征在于，所述多种直线检测算法至少包括hough直线检测、LSD直线检测以及EDLines直线检测。
5.如权利要求1所述的接触网开关可视化监控自适应分合状态识别方法，其特征在于，所述基于得到的长直线计算接触网开关开合角度还包括：
获取第二长直线：通过定位网络模型识别合闸极限点，基于分割算法实现极限位置的分割，再通过型心法计算得到极限点位置，将极限点位置与长直线一端点的连线作为第二长直线；
通过长直线和第二长直线计算接触网开关开合角度。
6.接触网开关可视化监控自适应分合状态识别系统，应用到如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，包括：
图像获取单元，用于获取包含有接触网开关的原始图像；
定位与分割单元，用于基于深度学习的目标检测模型，在原始图像中定位接触网开关，并基于深度学习的图像分割技术，获得接触网开关前景图像；
边缘提取单元，用于通过多种直线检测算法进行接触网开关前景图像的边缘提取，并对多种检测结果进行直线拟合，得到单一检测的长直线；
角度计算单元，用于基于得到的长直线计算接触网开关开合角度；
开关状态识别单元，用于调用配置信息，从中获取该开合角度对应的临界角度阈值，进行接触网开关状态识别，所述临界角度阈值由合闸极限点标志螺钉以及静触头上部的导向斜坡确定。
7.如权利要求6所述的接触网开关可视化监控自适应分合状态识别系统，其特征在于，所述深度学习的目标检测模型采用YOLOv4模型。
8.如权利要求6所述的接触网开关可视化监控自适应分合状态识别系统，其特征在于，所述深度学习的图像分割技术采用Mask R-CNN或Unet。
9.如权利要求6所述的接触网开关可视化监控自适应分合状态识别系统，其特征在于，所述多种直线检测算法至少包括hough直线检测、LSD直线检测以及EDLines直线检测。
10.如权利要求6所述的接触网开关可视化监控自适应分合状态识别系统，其特征在于，所述角度计算单元包括第二长直线获取模块，所述第二长直线获取模块用于通过定位网络模型识别合闸极限点，基于分割算法实现极限位置的分割，再通过型心法计算得到极限点位置，将极限点位置与长直线一端点的连线作为第二长直线。
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