CN114217118B - 一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统 - Google Patents

一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114217118B
CN114217118B CN202111500874.XA CN202111500874A CN114217118B CN 114217118 B CN114217118 B CN 114217118B CN 202111500874 A CN202111500874 A CN 202111500874A CN 114217118 B CN114217118 B CN 114217118B
Authority
CN
China
Prior art keywords
lamps
normally
state
color
lamp
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111500874.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN114217118A (zh
Inventor
曾远强
李密
陈旭
陈佳期
唐光铁
魏明泉
林旭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujian Strait Zhihui Technology Co ltd
Original Assignee
Fujian Strait Zhihui Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujian Strait Zhihui Technology Co ltd filed Critical Fujian Strait Zhihui Technology Co ltd
Priority to CN202111500874.XA priority Critical patent/CN114217118B/zh
Publication of CN114217118A publication Critical patent/CN114217118A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114217118B publication Critical patent/CN114217118B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/145Indicating the presence of current or voltage
    • G01R19/155Indicating the presence of voltage

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)
  • Controls And Circuits For Display Device (AREA)

Abstract

本申请提出了一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法,该方法包括如下步骤:S1、获取拍摄的带电显示器状态的视频文件并读取,将所述视频文件转换为数组图片;S2、根据所述图片识别闪烁灯,并得到所述闪烁灯的个数num_1;S3、根据所述图片识别常亮灯,并得到所述常亮灯的个数num_2以及所述常亮灯的颜色color;以及S4、根据所述闪烁灯与所述常亮灯的数量,以及所述常亮灯的颜色,判断所述带电显示器是否处于异常并作出相应反应。通过远程获取室内变电站高压带电显示器的状态视频,进一步视频获取图片数组,通过对数组图片的处理分析,识别出带电显示器当前状态下的闪烁灯与常亮灯的数量关系,以及常亮灯的颜色,以判断当前状态下带电显示器的状态是否正常。

Description

一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统
技术领域
本申请属于电力设备的技术领域,具体涉及一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统。
背景技术
高压带电显示器是一种通过传感器接入在高压电气设备上,能直观显示出电气设备是否带有运行电压的提示性安全装置。当设备带有运行电压时,显示器会显示发光或提示有电,以警示作业人员高压设备带电,设备无电时则无任何指示。该装置在电力系统高压开关柜上得到广泛应用,现在GIS线路上也广泛应用,对防止电气误操作、防止人员误入带电间隔,确保安全生产起到很大作用。
为了显示开关柜中进线母线、断路器、主变等高压电气设备是否带电以防止电气误操作,必须配备高压带电显示器,用于向运检人员提供高压电气设备被检测处主回路电压状态的信息。当高压电气设备带有运行电压时,带电显示器发出闪光,提醒人们注意开关柜内的高压电气设备通有运行电压,高压电气设备不带电时则无指示。但在变电站远程监控过程中,往往无法清楚的判断带电显示器是否处于异常状态。
有鉴于此,提出一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统是非常具有意义的。
申请内容
为了解决现有变电站远程监控过程中存在不易判断带电显示器是否处于异常状态的问题,本申请提供一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统,以解决现有变电站远程监控过程中存在的技术缺陷问题。
本申请提出了一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法,该方法包括如下步骤:
S1、获取拍摄的带电显示器状态的视频文件并读取,将所述视频文件转换为数组图片;
S2、根据所述图片识别闪烁灯,并得到所述闪烁灯的个数num_1;
S3、根据所述图片识别常亮灯,并得到所述常亮灯的个数num_2以及所述常亮灯的颜色color;以及
S4、根据所述闪烁灯与所述常亮灯的数量,以及所述常亮灯的颜色,判断所述带电显示器是否处于异常并作出相应反应。
通过远程获取室内变电站高压带电显示器的状态视频,进一步视频获取图片数组,通过对数组图片的处理分析,识别出带电显示器当前状态下的闪烁灯与常亮灯的数量关系,以及常亮灯的颜色,以判断当前状态下带电显示器的状态是否正常,并根据情况作出相应反应,使得对带电显示器的状态识别更加清楚与准确。
优选的,S1中还包括:S11、遍历输入的待识别的所述图片数组,每次提取前后两帧的所述图片,并分别将两帧的所述图片转换至HSV颜色空间,同时提取V通道;
S12、将两帧的所述图片的V通道进行相减,将相减后的像素点中值小于50的点置为0,进一步将相减后的所述图片中所述闪烁灯轮廓面积与其最小的外接圆面积进行对比筛选,并保留所有符合条件的所述闪烁灯轮廓。
因为闪烁灯如果在闪烁,则视频下总有前后帧为亮和不亮两种状态,把两帧的V通道相减,就可以获得闪烁灯某时某刻的状态变化,确保能够准确识别出闪烁灯。
进一步优选的,S2中还包括:S21、对筛选出来的所述闪烁灯轮廓进一步筛选,遍历保存所有所述闪烁灯轮廓的列表,每次保留面积最大的所述闪烁灯轮廓记录;
S22、保留所述闪烁灯轮廓的信息列表filcker_box,获取所述闪烁灯的个数num_1。遍历保存所有轮廓的列表,每次将面积最大的轮廓记录保留,剔除与之距离相近的轮廓,这些轮廓为误检出来重复的轮廓,每次保留面积最大的闪烁灯的轮廓记录并形成闪烁灯轮廓的信息列表filcker_box,方便及时识别并找到闪烁灯。
进一步优选的,S3中还包括:S31、框选出所述闪烁灯的区域,将所述闪烁灯的区域及所述图片中像素值较低的点的值都置为0;
S32、遍历所述常亮灯的轮廓,获取所述常亮灯的轮廓面积与所述常亮灯的外接矩形信息对比,并进行筛选,保留符合条件的所述常亮灯的轮廓信息,获取所述常亮灯的个数num_2。
进一步优选的,S3中还包括:
S311、建立包含各种颜色的HSV颜色空间的字典;
S312、遍历所述常亮灯的所有轮廓,获得所述常亮灯的外接矩形信息,根据此信息在前后两帧的所述图片上切出识别区域;
S313、将当前所述常亮灯的轮廓的HSV值与所述字典中的各类颜色进行对比,若当前所述常亮灯的轮廓的HSV值位于某一颜色的值得范围内,则将该区域的HSV值置为255;
S314、进一步对比所述常亮灯的轮廓的区域下各个颜色占有的面积,取面积最大的颜色作为该区域的颜色,遍历完所有所述常亮灯的轮廓得到所述常亮灯的颜色列表lighting_color_list。
进一步优选的,S4中所述带电显示器是否异常的判断逻辑包括:
a、所述闪烁灯的个数num_1=3且所述常亮灯的个数num_2=2;
b、所述闪烁灯的个数num_1=3且所述常亮灯的个数num_2=1,所述常亮灯的颜色color包含于{'cyan','white','green'};
c、所述闪烁灯的个数num_1=0且所述常亮灯的个数num_2=1,所述常亮灯的颜色color包含于{'cyan','white','green'};
d、所述闪烁灯的个数num_1=0且所述常亮灯的个数num_2=0;
若所述闪烁灯与所述常亮灯的数量以及所述常亮灯的颜色满足a、b、c或d中的任意一种,则判断所述带电显示器处于正常状态,返回状态量statet为“1”,其他情况则判断所述带电显示器为故障,返回状态量statet为“0”。
进一步优选的,所述方法基于python编程语言和opencv为编程框架实现。
第二方面,本申请提供一种室内变电站高压带电显示器状态识别系统,该系包括:
图片获取模块:配置用于获取带电显示器的状态视频以及图片处理;
闪烁灯识别模块:配置用于对HSV通道相减、轮廓筛选以及面积筛选,以对所述闪烁灯进行识别;
常亮灯识别模块:配置用于对HSV阈值过滤、颜色识别以及面积筛选,以对所述常亮灯进行识别;
判别模块:配置用于对所述闪烁灯与所述常亮灯的个数判断,以及所述常亮灯的颜色匹配。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
与现有技术相比,本申请的有益成果在于:
(1)通过远程获取室内变电站高压带电显示器的状态视频,进一步视频获取图片数组,通过对数组图片的处理分析,识别出带电显示器当前状态下的闪烁灯与常亮灯的数量关系,以及常亮灯的颜色,以判断当前状态下带电显示器的状态是否正常,并根据情况作出相应反应,使得对带电显示器的状态识别更加清楚与准确。
(2)遍历保存所有轮廓的列表,每次将面积最大的轮廓记录保留,剔除与之距离相近的轮廓,这些轮廓为误检出来重复的轮廓,每次保留面积最大的闪烁灯的轮廓记录并形成闪烁灯轮廓的信息列表filcker_box,方便及时识别并找到闪烁灯。
附图说明
包括附图以提供对实施例的进一步理解并且附图被并入本说明书中并且构成本说明书的一部分。附图图示了实施例并且与描述一起用于解释本申请的原理。将容易认识到其它实施例和实施例的很多预期优点,因为通过引用以下详细描述,它们变得被更好地理解。附图的元件不一定是相互按照比例的。同样的附图标记指代对应的类似部件。
图1为本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法的流程示意图;
图2为本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法中前后帧图片相减效果图;
图3为本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法中轮廓及外接矩形效果图;
图4为本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法中闪烁灯区域检测的效果图;
图5为本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法中常亮灯区域检测效果图;
图6为本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法中判别逻辑的流程示意图;
图7为本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别系统的流程示意图;
图8是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机装置的结构示意图。
具体实施方式
在以下详细描述中,参考附图,该附图形成详细描述的一部分,并且通过其中可实践本申请的说明性具体实施例来示出。对此,参考描述的图的取向来使用方向术语,例如“顶”、“底”、“左”、“右”、“上”、“下”等。因为实施例的部件可被定位于若干不同取向中,为了图示的目的使用方向术语并且方向术语绝非限制。应当理解的是,可以利用其他实施例或可以做出逻辑改变,而不背离本申请的范围。因此以下详细描述不应当在限制的意义上被采用,并且本申请的范围由所附权利要求来限定。
第一方面,本申请实施例中公开了一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法,如图1所示,该方法包括如下步骤:
S1、获取拍摄的带电显示器状态的视频文件并读取,将所述视频文件转换为数组图片;
S1中还包括:S11、遍历输入的待识别的所述图片数组,每次提取前后两帧的所述图片,并分别将两帧的所述图片转换至HSV颜色空间,同时提取V通道;
图2示出了本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法中前后帧图片相减效果图,如图2所示。
S12、将两帧的所述图片的V通道进行相减,将相减后的像素点中值小于50的点置为0,进一步将相减后的所述图片中所述闪烁灯轮廓面积与其最小的外接圆面积进行对比筛选,并保留所有符合条件的所述闪烁灯轮廓。
在此实施例中,闪烁灯如果在闪烁,则视频下总有前后帧为亮和不亮两种状态,把两帧的V通道相减,就可以获得闪烁灯某时某刻的状态变化,确保能够准确识别出闪烁灯。
图4示出了本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法中闪烁灯区域检测的效果图,如图4所示。
S2、根据所述图片识别闪烁灯,并得到所述闪烁灯的个数num_1;
S2中还包括:S21、对筛选出来的所述闪烁灯轮廓进一步筛选,遍历保存所有所述闪烁灯轮廓的列表,每次保留面积最大的所述闪烁灯轮廓记录;
S22、保留所述闪烁灯轮廓的信息列表filcker_box,获取所述闪烁灯的个数num_1。
S3、根据所述图片识别常亮灯,并得到所述常亮灯的个数num_2以及所述常亮灯的颜色color;
S3中还包括:S31、框选出所述闪烁灯的区域,将所述闪烁灯的区域及所述图片中像素值较低的点的值都置为0;
具体的,在本实施例中,像素值较低的点具体的值为240。因为二值化之后,要保留接近255的点,所以考虑将值为240以下的作为干扰点设为0去除。
图3示出了本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法中轮廓及外接矩形效果图,如图3所示。
S32、遍历所述常亮灯的轮廓,获取所述常亮灯的轮廓面积与所述常亮灯的外接矩形信息对比,并进行筛选,保留符合条件的所述常亮灯的轮廓信息,获取所述常亮灯的个数num_2。
具体的,此实施例中的外接矩形信息可表示为[x,y,w,h],其中(x,y)为矩形的左上角点坐标,w,h分别为矩形的宽和高。
图5示出了本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法中常亮灯区域检测效果图,如图5所示。
此外,S3中还包括:
S311、建立包含各种颜色的HSV颜色空间的字典;
S312、遍历所述常亮灯的所有轮廓,获得所述常亮灯的外接矩形信息,根据此信息在前后两帧的所述图片上切出识别区域;
S313、将当前所述常亮灯的轮廓的HSV值与所述字典中的各类颜色进行对比,若当前所述常亮灯的轮廓的HSV值位于某一颜色的值得范围内,则将该区域的HSV值置为255;
S314、进一步对比所述常亮灯的轮廓的区域下各个颜色占有的面积,取面积最大的颜色作为该区域的颜色,遍历完所有所述常亮灯的轮廓得到所述常亮灯的颜色列表lighting_color_list。
S4、根据所述闪烁灯与所述常亮灯的数量,以及所述常亮灯的颜色,判断所述带电显示器是否处于异常并作出相应反应。
图6示出了本申请的实施例的室内变电站高压带电显示器状态识别方法中判别逻辑的流程示意图,如图6所示。
S4中所述带电显示器是否异常的判断逻辑包括:
a、所述闪烁灯的个数num_1=3且所述常亮灯的个数num_2=2;
b、所述闪烁灯的个数num_1=3且所述常亮灯的个数num_2=1,所述常亮灯的颜色color包含于{'cyan','white','green'};
c、所述闪烁灯的个数num_1=0且所述常亮灯的个数num_2=1,所述常亮灯的颜色color包含于{'cyan','white','green'};
d、所述闪烁灯的个数num_1=0且所述常亮灯的个数num_2=0;
若所述闪烁灯与所述常亮灯的数量以及所述常亮灯的颜色满足a、b、c或d中的任意一种,则判断所述带电显示器处于正常状态,返回状态量statet为“1”,其他情况则判断所述带电显示器为故障,返回状态量statet为“0”。
通过远程获取室内变电站高压带电显示器的状态视频,进一步视频获取图片数组,通过对数组图片的处理分析,识别出带电显示器当前状态下的闪烁灯与常亮灯的数量关系,以及常亮灯的颜色,以判断当前状态下带电显示器的状态是否正常,并根据情况作出相应反应,使得对带电显示器的状态识别更加清楚与准确。
需要指出的是,该实施例中描述的方法基于python编程语言和opencv为编程框架实现。
具体的,其中该方法中常用opencv模块包括:
cv2.findContours(),找到图片中的轮廓;
cv2.contourArea(),得到该轮廓包围的面积;
cv2.minEnclosingCircle(),得到该轮廓最小外接圆的圆心和半径;
cv2.drawContours(),将轮廓画在某张图片上;
cv2.cvtcolor(),转换颜色空间;
cv2.subtract(),图片相减;
cv2.boundingRect(),得到轮廓外接接矩形的左上角坐标x,y和宽高w,h;
cv2.inRange(),当区域的值位于某范围时,将该区域的值置为255。
另一方面,本申请实施例还公开一种室内变电站高压带电显示器状态识别系统,如图7所示,该系包括:
图片获取模块:配置用于获取带电显示器的状态视频以及图片处理;
闪烁灯识别模块:配置用于对HSV通道相减、轮廓筛选以及面积筛选,以对所述闪烁灯进行识别;
常亮灯识别模块:配置用于对HSV阈值过滤、颜色识别以及面积筛选,以对所述常亮灯进行识别;
判别模块:配置用于对所述闪烁灯与所述常亮灯的个数判断,以及所述常亮灯的颜色匹配。
下面参考图8,其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备(例如图1所示的服务器或终端设备)的计算机装置600的结构示意图。图8示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示,计算机装置600包括中央处理单元(CPU)601和图形处理器(GPU)602,其可以根据存储在只读存储器(ROM)603中的程序或者从存储部分609加载到随机访问存储器(RAM)606中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 604中,还存储有装置600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、GPU602、ROM 603以及RAM 604通过总线605彼此相连。输入/输出(I/O)接口606也连接至总线605。
以下部件连接至I/O接口606:包括键盘、鼠标等的输入部分607;包括诸如、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分608;包括硬盘等的存储部分609;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分610。通信部分610经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器611也可以根据需要连接至I/O接口606。可拆卸介质612,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器611上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分609。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分610从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质612被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601和图形处理器(GPU)602执行时,执行本申请的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的装置、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行装置、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行装置、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的装置来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备执行如本申请中所描述的方法。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (9)

1.一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
S1、获取拍摄的带电显示器状态的视频文件并读取,将所述视频文件转换为数组图片;
S2、根据所述图片识别闪烁灯,并得到所述闪烁灯的个数num_1;
S3、根据所述图片识别常亮灯,并得到所述常亮灯的个数num_2以及所述常亮灯的颜色color;以及
S4、根据所述闪烁灯与所述常亮灯的数量,以及所述常亮灯的颜色,判断所述带电显示器是否处于异常并作出相应反应;
其中,S4中所述带电显示器是否异常的判断逻辑包括:
a、所述闪烁灯的个数num_1=3且所述常亮灯的个数num_2=2;
b、所述闪烁灯的个数num_1=3且所述常亮灯的个数num_2=1,所述常亮灯的颜色color包含于{'cyan','white','green'};
c、所述闪烁灯的个数num_1=0且所述常亮灯的个数num_2=1,所述常亮灯的颜色color包含于{'cyan','white','green'};
d、所述闪烁灯的个数num_1=0且所述常亮灯的个数num_2=0;
若所述闪烁灯与所述常亮灯的数量以及所述常亮灯的颜色满足a、b、c或d中的任意一种,则判断所述带电显示器处于正常状态,返回状态量statet为“1”,其他情况则判断所述带电显示器为故障,返回状态量statet为“0”。
2.根据权利要求1所述的室内变电站高压带电显示器状态识别方法,其特征在于,S1中还包括:
S11、遍历输入的待识别的所述图片数组,每次提取前后两帧的所述图片,并分别将两帧的所述图片转换至HSV颜色空间,同时提取V通道;
S12、将两帧的所述图片的V通道进行相减,将相减后的像素点中值小于50的点置为0,进一步将相减后的所述图片中所述闪烁灯轮廓面积与其最小的外接圆面积进行对比筛选,并保留所有符合条件的所述闪烁灯轮廓。
3.根据权利要求2所述的室内变电站高压带电显示器状态识别方法,其特征在于,S2中还包括:
S21、对筛选出来的所述闪烁灯轮廓进一步筛选,遍历保存所有所述闪烁灯轮廓的列表,每次保留面积最大的所述闪烁灯轮廓记录;
S22、保留所述闪烁灯轮廓的信息列表filcker_box,获取所述闪烁灯的个数num_1。
4.根据权利要求3所述的室内变电站高压带电显示器状态识别方法,其特征在于,S3中还包括:
S31、框选出所述闪烁灯的区域,将所述闪烁灯的区域及所述图片中像素值较低的点的值都置为0;
S32、遍历所述常亮灯的轮廓,获取所述常亮灯的轮廓面积与所述常亮灯的外接矩形信息对比,并进行筛选,保留符合条件的所述常亮灯的轮廓信息,获取所述常亮灯的个数num_2。
5.根据权利要求4所述的室内变电站高压带电显示器状态识别方法,其特征在于,S3中还包括:
S311、建立包含各种颜色的HSV颜色空间的字典;
S312、遍历所述常亮灯的所有轮廓,获得所述常亮灯的外接矩形信息,根据此信息在前后两帧的所述图片上切出识别区域;
S313、将当前所述常亮灯的轮廓的HSV值与所述字典中的各类颜色进行对比,若当前所述常亮灯的轮廓的HSV值位于某一颜色的值得范围内,则将该区域的HSV值置为255;
S314、进一步对比所述常亮灯的轮廓的区域下各个颜色占有的面积,取面积最大的颜色作为该区域的颜色,遍历完所有所述常亮灯的轮廓得到所述常亮灯的颜色列表lighting_color_list。
6.根据权利要求5所述的室内变电站高压带电显示器状态识别方法,其特征在于,所述方法基于python编程语言和opencv为编程框架实现。
7.一种室内变电站高压带电显示器状态识别系统,其特征在于,该系统包括:
图片获取模块:配置用于获取带电显示器的状态视频以及图片处理;
闪烁灯识别模块:配置用于对HSV通道相减、轮廓筛选以及面积筛选,以对所述闪烁灯进行识别;
常亮灯识别模块:配置用于对HSV阈值过滤、颜色识别以及面积筛选,以对所述常亮灯进行识别;
判别模块:配置用于对所述闪烁灯与所述常亮灯的个数判断,以及所述常亮灯的颜色匹配;
其中,带电显示器是否异常的判断逻辑包括:
a、所述闪烁灯的个数num_1=3且所述常亮灯的个数num_2=2;
b、所述闪烁灯的个数num_1=3且所述常亮灯的个数num_2=1,所述常亮灯的颜色color包含于{'cyan','white','green'};
c、所述闪烁灯的个数num_1=0且所述常亮灯的个数num_2=1,所述常亮灯的颜色color包含于{'cyan','white','green'};
d、所述闪烁灯的个数num_1=0且所述常亮灯的个数num_2=0;
若所述闪烁灯与所述常亮灯的数量以及所述常亮灯的颜色满足a、b、c或d中的任意一种,则判断所述带电显示器处于正常状态,返回状态量statet为“1”,其他情况则判断所述带电显示器为故障,返回状态量statet为“0”。
8.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
CN202111500874.XA 2021-12-09 2021-12-09 一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统 Active CN114217118B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111500874.XA CN114217118B (zh) 2021-12-09 2021-12-09 一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111500874.XA CN114217118B (zh) 2021-12-09 2021-12-09 一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114217118A CN114217118A (zh) 2022-03-22
CN114217118B true CN114217118B (zh) 2023-05-16

Family

ID=80700598

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111500874.XA Active CN114217118B (zh) 2021-12-09 2021-12-09 一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114217118B (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111666824A (zh) * 2020-05-14 2020-09-15 浙江工业大学 移动机器人的基于颜色属性和机器学习的指示灯识别方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101419663A (zh) * 2008-06-05 2009-04-29 华中科技大学 电力设备故障指示器指示灯状态实时监测识别方法
CN105160924B (zh) * 2015-08-25 2017-10-17 公安部第三研究所 基于视频处理的智能信号灯状态检测方法及检测系统
JP2019053619A (ja) * 2017-09-15 2019-04-04 株式会社東芝 信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システム
CN107832770B (zh) * 2017-11-08 2020-07-28 浙江国自机器人技术有限公司 一种设备巡检方法、装置、系统、存储介质及巡检机器人
JP6927015B2 (ja) * 2017-12-19 2021-08-25 オムロン株式会社 画像処理システムおよび画像処理方法
JP7063296B2 (ja) * 2019-03-25 2022-05-09 カシオ計算機株式会社 信号灯表示判別装置、信号灯表示判別方法及びプログラム
CN112215106A (zh) * 2020-09-29 2021-01-12 国网上海市电力公司 一种用于变电站无人巡检系统的仪表颜色状态识别方法
CN113345036B (zh) * 2021-05-24 2022-09-27 广西电网有限责任公司电力科学研究院 基于hsv特征变换的指示灯状态识别方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111666824A (zh) * 2020-05-14 2020-09-15 浙江工业大学 移动机器人的基于颜色属性和机器学习的指示灯识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114217118A (zh) 2022-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109271844B (zh) 基于OpenCV的电气柜电气符号识别方法
CN111738142B (zh) 一种用于判断空气开关状态的方法和系统
CN107884415A (zh) 缺陷产品的识别方法、装置和工业相机
CN111783744A (zh) 一种操作现场安全防护检测方法及装置
CN112395928A (zh) 一种设备状态运行自动检测的方法
CN109117764A (zh) 在电力监控中采用颜色阈值法识别目标物体区域电气符号的方法
CN110222629A (zh) 一种钢铁场景下的包号识别方法以及包号识别系统
CN112750162A (zh) 一种目标识别定位方法和装置
CN110602446A (zh) 垃圾回收提醒方法、系统及存储介质
CN112147439A (zh) 仪表检测方法、装置、设备、存储介质和系统
CN114217118B (zh) 一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及系统
CN110659717B (zh) 一种智能识别染色体数量的方法及系统
CN110543809A (zh) 一种电力作业现场风险监管入侵视频识别方法
CN113096060A (zh) 一种颜色异常灯珠的定位方法、装置及存储介质
CN113920057A (zh) 一种产品指示灯颜色的识别方法、装置及系统
CN110310341B (zh) 颜色算法中默认参数的生成方法、装置、设备和存储介质
CN114241040A (zh) 一种变电站刀闸状态和合闸不到位的检测方法及其系统
CN115187563A (zh) 一种用于电力仪表检验的骑缝章检测识别方法及系统
CN113408409A (zh) 交通信号灯识别方法、设备、云控平台和车路协同系统
CN112418122A (zh) 一种用于监测管廊异常的方法和装置
CN112634352B (zh) 一种变电站鱼眼式分合闸状态识别方法与系统
CN112036392B (zh) 一种页岩气田生产场站ups指示灯状态的自动识别方法
WO2022198507A1 (zh) 障碍物检测方法、装置、设备和计算机存储介质
CN109886253A (zh) 一种基于视频分析的建筑物安全检测系统
CN114627114B (zh) 产品缺陷严重程度测量方法及系统及装置及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant