CN115862021A - 基于yolo的水电站闸门自动识别方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于YOLO的水电站闸门自动识别方法,依次通过定位闸门、定位闸门号牌和识别闸门编号的步骤，采用基于深度学习的目标检测模型YOLO对实时视频中的闸门目标进行定位，并裁剪出闸门图像；通过基于深度学习的目标检测模型YOLO定位所截取闸门图像中的编号牌图像，并裁剪出目标图像；将闸门编号牌图像输入到基于卷积神经网络的字符识别模型中，获取该编号牌表示的实际内容并记录，综合利用图像处理技术和深度学习技术实现了水电站闸门的实时动态精准识别，为水电站金结设备数字化管理奠定了技术基础。
Description
技术领域
本发明属于水电站闸门运行技术领域，涉及一种基于YOLO的水电站闸门自动识别方法。
背景技术
闸门是一种常见的水电站挡水金结设备，一般由平直面板、构架、支撑行走部件、吊具和止水等部件组成，运动时在门槽内直升直降。根据安装位置或功能的不同，分为机组进水口工作门、机组进水口检修门、机组尾水工作门、机组尾水检修门等。一个水电站，根据机组台数、装机容量不同，可能会有几十或几百节闸门。水电站闸门的特点是形式确定、尺寸大、数量多，有通用闸门和专用闸门，但是每一节都有唯一编号，以便于全生命周期的管理。
传统的做法是，在水电站闸门启闭或者位置异动后，由现场作业人员观察并记录闸门位置变化情况。这种完全依靠作业人员的责任心来从事简单、重复的工作模式，很有可能造成闸门位置异动记录缺失，不利于闸门全生命周期的管理维护。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于YOLO的水电站闸门自动识别方法，采用基于深度学习的目标检测模型YOLO 对实时视频中的闸门目标进行定位，并裁剪出闸门图像；通过基于深度学习的目标检测模型YOLO定位所截取闸门图像中的编号牌图像，并裁剪出目标图像；将闸门编号牌图像输入到基于卷积神经网络的字符识别模型中，获取该编号牌表示的实际内容并记录，综合利用图像处理技术和深度学习技术实现了水电站闸门的实时动态精准识别，为水电站金结设备数字化管理奠定了技术基础。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于YOLO的水电站闸门自动识别方法，它包括如下步骤：
步骤1，定位闸门，利用图像标注软件对收集到的包含水电站闸门的图像样本进行处理，生成闸门图像样本数据集，利用图像数据集训练基于深度学习的目标检测模型，并利用训练好的目标检测模型对输入的视频帧图像中的闸门目标进行定位，获取闸门目标的边界框预测参数，基于闸门目标的边界框预测参数，从视频帧图像中裁剪出闸门区域，得到闸门区域的RGB彩色图像，即闸门图像；
步骤2，定位闸门号牌，对闸门图像进行倾斜校正；利用图像标注软件对收集到的包含水电站闸门编号牌的图像样本进行处理，生成闸门编号牌图像样本数据集，利用图像数据集训练基于深度学习的目标检测模型，并利用训练好的目标检测模型对输入的视频帧图像中的闸门编号牌目标进行定位，获取闸门编号牌目标的边界框预测参数，基于闸门编号牌目标的边界框预测参数，从视频帧图像中裁剪出闸门编号牌区域，得到闸门编号牌区域的RGB彩色图像，即闸门编号牌图像；
步骤3，识别闸门编号，对校正后的闸门编号牌图像进行二值化等预处理，利用训练好的目标检测模型识别闸门编号牌图像中的所有字符并记录。
在步骤1中，
步骤1-1，通过互联网下载和实地拍摄两种方式采集包含闸门目标的图像样本；图像样本数量根据实际情况进行选择，以满足实际需求，不小于2000张；
步骤1-2，采用LabelImg标注工具用最小外接矩形将图像样本中的每个闸门目标框住，生成相应的XML格式的标签文件，即闸门图像样本数据集；
步骤1-3，基于MindSpore深度学习框架搭建目标检测模型YOLO，并利用闸门图像样本数据集训练目标检测模型YOLO；
步骤1-4，在设计Yolo目标检测模型时，网络架构从整体上分为输入端、BackBone主干网络、Neck和输出端Prediction；
步骤1-5，采用精确度和漏检率作为评价指标，评价目标检测模型YOLO的性能，当精确度和漏检率达到第一预设标准时，则表示目标检测模型YOLO训练完成；
步骤1-6，利用训练好的YOLO模型自动对视频帧图像中的闸门目标进行定位，获取闸门目标的边界框预测参数；
步骤1-7，基于闸门目标的边界框预测参数，从视频帧图像中裁剪出闸门区域，得到闸门区域的RGB彩色图像，即闸门图像。
在步骤2中，
步骤2-1，考虑到摄像机拍摄角度问题，上一环节截取的的闸门图像可能发生倾斜，影响后续闸门编号读数的正确性，此环节首先采用Hough变换对截取的闸门图像进行倾斜校正；
步骤2-2，采用LabelImg边界框标注软件标注闸门图像中的所有编号牌，生成闸门编号牌数据集；闸门图像的数量根据实际情况进行选择，不小于2000张，每张图像中都包含1个编号牌；
步骤2-3，基于MindSpore深度学习框架搭建目标检测模型YOLO，并利用闸门编号牌数据集训练目标检测模型YOLO；
步骤2-4，训练时，首先利用公开数据集MSCOCO上预训练好的模型参数对目标检测模型YOLO进行初始化；训练过程中，设置batchsize为16，采用Adam优化器，超参均为默认值，初始学习率为0.001，每当验证集损失在10个epoch后仍不下降，此时将学习率降低至原来的十分之一，总迭代步数设置为200000步；
步骤2-5，采用精确度和漏检率作为评价指标，评价目标检测模型YOLOv3的性能，当精确度和漏检率达到第二预设标准时，则表示目标检测模型YOLO训练完成；
步骤2-6，利用训练好的目标检测模型YOLO定位闸门图像中的所有编号牌。
在步骤3中，
步骤3-1，为了消除局部锈蚀、污泥附着等因素会对闸门编号牌识别造成的影响，首先利用灰度处理、二值化处理和图像去噪等技术对校正后的闸门图像进行预处理；
步骤3-2，利用卷积神经网络快速搭建字符识别模型，基于SVHN数据集训练字符识别模型；
步骤3-3，字符识别模型训练的过程中，设置batchsize为96，采用Adadelta优化器优化，总迭代次数设置为2000次；
步骤3-4，采用准确率和分类错误率作为评价指标，评价字符识别模型的性能，当准确率和分类错误率达到第三预设标准时，则表示字符识别模型训练完成；
步骤3-5，利用训练好的字符识别模型，识别步骤S3闸门编号牌图像中的所有字符并记录。
本发明的主要有益效果在于：
通过基于深度学习的目标检测模型YOLO 对实时视频中的闸门目标进行定位，并裁剪出闸门图像。
通过基于深度学习的目标检测模型YOLO定位所截取闸门图像中的编号牌图像，并裁剪出目标图像。
将闸门编号牌图像输入到基于卷积神经网络的字符识别模型中，获取该编号牌表示的实际内容并记录。
综合利用图像处理技术和深度学习技术实现了水电站闸门的实时动态精准识别，为水电站金结设备数字化管理奠定了技术基础。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
如图1中，一种基于YOLO的水电站闸门自动识别方法，它包括如下步骤：
步骤1，定位闸门，利用图像标注软件对收集到的包含水电站闸门的图像样本进行处理，生成闸门图像样本数据集，利用图像数据集训练基于深度学习的目标检测模型，并利用训练好的目标检测模型对输入的视频帧图像中的闸门目标进行定位，获取闸门目标的边界框预测参数，基于闸门目标的边界框预测参数，从视频帧图像中裁剪出闸门区域，得到闸门区域的RGB彩色图像，即闸门图像；
步骤2，定位闸门号牌，对闸门图像进行倾斜校正；利用图像标注软件对收集到的包含水电站闸门编号牌的图像样本进行处理，生成闸门编号牌图像样本数据集，利用图像数据集训练基于深度学习的目标检测模型，并利用训练好的目标检测模型对输入的视频帧图像中的闸门编号牌目标进行定位，获取闸门编号牌目标的边界框预测参数，基于闸门编号牌目标的边界框预测参数，从视频帧图像中裁剪出闸门编号牌区域，得到闸门编号牌区域的RGB彩色图像，即闸门编号牌图像；
步骤3，识别闸门编号，对校正后的闸门编号牌图像进行二值化等预处理，利用训练好的目标检测模型识别闸门编号牌图像中的所有字符并记录。
优选的方案中，在步骤1中，
步骤1-1，通过互联网下载和实地拍摄两种方式采集包含闸门目标的图像样本；图像样本数量根据实际情况进行选择，以满足实际需求，不小于2000张；
步骤1-2，采用LabelImg标注工具用最小外接矩形将图像样本中的每个闸门目标框住，生成相应的XML格式的标签文件，即闸门图像样本数据集；
步骤1-3，基于MindSpore深度学习框架搭建目标检测模型YOLO，并利用闸门图像样本数据集训练目标检测模型YOLO；
步骤1-4，在设计Yolo目标检测模型时，网络架构从整体上分为输入端、BackBone主干网络、Neck和输出端Prediction；
步骤1-5，采用精确度和漏检率作为评价指标，评价目标检测模型YOLO的性能，当精确度和漏检率达到第一预设标准时，则表示目标检测模型YOLO训练完成；
步骤1-6，利用训练好的YOLO模型自动对视频帧图像中的闸门目标进行定位，获取闸门目标的边界框预测参数；
步骤1-7，基于闸门目标的边界框预测参数，从视频帧图像中裁剪出闸门区域，得到闸门区域的RGB彩色图像，即闸门图像。
优选地，YOLO即是YouOnlyLookOnce的缩写，是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度快，YOLOV1的检测速率可以达到45帧/秒，可以用于实时系统；闸门的特点是尺寸大，长宽尺寸在“米”数量级，门机启闭闸门的速度在2米/秒左右，刚好与足YOLO大目标、快速的应用目标场景相吻合。
上述方案中，提供了基于YOLO的水电站闸门自动识别方法，闸门自动识别方法的原理过程为：通过基于深度学习的目标检测模型YOLO对原始图像中的闸门目标进行定位，有效排除起重机、栏杆等复杂背景的干扰，精确地提取出闸门目标区域；局部锈蚀、污泥附着等因素会对闸门编号牌识别造成较大影响，通过二值化、构建FFDNet深度学习网络有效消除局部噪声的影响；通过基于深度学习的目标检测模型YOLO定位闸门图像中所有编号牌、识别闸门编号牌图像中的所有字符并记录。
实施例，
本实施例中，互联网下载方式为通过爬虫技术从互联网上下载与闸门相关的图像，并人工筛选出图像质量较好，即分辨率、场景效果好的图像；实地拍摄方式为通过视频监控设备采集某电站真实业务需求的视频图像，采集到的为1920×1080像素的高清图像，每张视频图像中包含1个或者多个闸门目标。
为了让收集到的样本更具有一般性，并使得网络能够充分学习利用这些样本，采集的样本尽可能来自不同情景；例如，闸门有不同视角、不同光照、不同天气等问题。对于视角和光照等问题，在采集图像时多次调整摄像机角度以及在不同时间段对闸门拍摄，以此来丰富网络模型获取到表示特征。
视频帧图像的获取方式为：通过流媒体技术获取前端视频监控设备的视频流，从视频流中提取视频帧图像。
优选的方案中，在步骤2中，
步骤2-1，考虑到摄像机拍摄角度问题，上一环节截取的的闸门图像可能发生倾斜，影响后续闸门编号读数的正确性，此环节首先采用Hough变换对截取的闸门图像进行倾斜校正；
步骤2-2，采用LabelImg边界框标注软件标注闸门图像中的所有编号牌，生成闸门编号牌数据集；闸门图像的数量根据实际情况进行选择，不小于2000张，每张图像中都包含1个编号牌；
步骤2-3，基于MindSpore深度学习框架搭建目标检测模型YOLO，并利用闸门编号牌数据集训练目标检测模型YOLO；
步骤2-4，训练时，首先利用公开数据集MSCOCO上预训练好的模型参数对目标检测模型YOLO进行初始化；训练过程中，设置batchsize为16，采用Adam优化器，超参均为默认值，初始学习率为0.001，每当验证集损失在10个epoch后仍不下降，此时将学习率降低至原来的十分之一，总迭代步数设置为200000步；
步骤2-5，采用精确度和漏检率作为评价指标，评价目标检测模型YOLOv3的性能，当精确度和漏检率达到第二预设标准时，则表示目标检测模型YOLO训练完成；
步骤2-6，利用训练好的目标检测模型YOLO定位闸门图像中的所有编号牌。
优选的方案中，在步骤3中，
步骤3-1，为了消除局部锈蚀、污泥附着等因素会对闸门编号牌识别造成的影响，首先利用灰度处理、二值化处理和图像去噪等技术对校正后的闸门图像进行预处理；
步骤3-2，利用卷积神经网络快速搭建字符识别模型，基于SVHN数据集训练字符识别模型；
步骤3-3，字符识别模型训练的过程中，设置batchsize为96，采用Adadelta优化器优化，总迭代次数设置为2000次；
步骤3-4，采用准确率和分类错误率作为评价指标，评价字符识别模型的性能，当准确率和分类错误率达到第三预设标准时，则表示字符识别模型训练完成；
步骤3-5，利用训练好的字符识别模型，识别步骤S3闸门编号牌图像中的所有字符并记录。
上述的实施例仅为本发明的优选技术方案，而不应视为对于本发明的限制，本申请中的实施例及实施例中的特征在不冲突的情况下，可以相互任意组合。本发明的保护范围应以权利要求记载的技术方案，包括权利要求记载的技术方案中技术特征的等同替换方案为保护范围。即在此范围内的等同替换改进，也在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于YOLO的水电站闸门自动识别方法，其特征是，它包括如下步骤：
步骤1，定位闸门，利用图像标注软件对收集到的包含水电站闸门的图像样本进行处理，生成闸门图像样本数据集，利用图像数据集训练基于深度学习的目标检测模型，并利用训练好的目标检测模型对输入的视频帧图像中的闸门目标进行定位，获取闸门目标的边界框预测参数，基于闸门目标的边界框预测参数，从视频帧图像中裁剪出闸门区域，得到闸门区域的RGB彩色图像，即闸门图像；
步骤2，定位闸门号牌，对闸门图像进行倾斜校正；利用图像标注软件对收集到的包含水电站闸门编号牌的图像样本进行处理，生成闸门编号牌图像样本数据集，利用图像数据集训练基于深度学习的目标检测模型，并利用训练好的目标检测模型对输入的视频帧图像中的闸门编号牌目标进行定位，获取闸门编号牌目标的边界框预测参数，基于闸门编号牌目标的边界框预测参数，从视频帧图像中裁剪出闸门编号牌区域，得到闸门编号牌区域的RGB彩色图像，即闸门编号牌图像；
步骤3，识别闸门编号，对校正后的闸门编号牌图像进行二值化等预处理，利用训练好的目标检测模型识别闸门编号牌图像中的所有字符并记录。
2.根据权利要求1所述的基于YOLO的水电站闸门自动识别方法，其特征是，在步骤1中，
步骤1-1，通过互联网下载和实地拍摄两种方式采集包含闸门目标的图像样本；图像样本数量根据实际情况进行选择，以满足实际需求，不小于2000张；
步骤1-2，采用LabelImg标注工具用最小外接矩形将图像样本中的每个闸门目标框住，生成相应的XML格式的标签文件，即闸门图像样本数据集；
步骤1-3，基于MindSpore深度学习框架搭建目标检测模型YOLO，并利用闸门图像样本数据集训练目标检测模型YOLO；
步骤1-4，在设计Yolo目标检测模型时，网络架构从整体上分为输入端、BackBone主干网络、Neck和输出端Prediction；
步骤1-5，采用精确度和漏检率作为评价指标，评价目标检测模型YOLO的性能，当精确度和漏检率达到第一预设标准时，则表示目标检测模型YOLO训练完成；
步骤1-6，利用训练好的YOLO模型自动对视频帧图像中的闸门目标进行定位，获取闸门目标的边界框预测参数；
步骤1-7，基于闸门目标的边界框预测参数，从视频帧图像中裁剪出闸门区域，得到闸门区域的RGB彩色图像，即闸门图像。
3.根据权利要求1所述的基于YOLO的水电站闸门自动识别方法，其特征是，在步骤2中，
步骤2-1，考虑到摄像机拍摄角度问题，上一环节截取的的闸门图像可能发生倾斜，影响后续闸门编号读数的正确性，此环节首先采用Hough变换对截取的闸门图像进行倾斜校正；
步骤2-2，采用LabelImg边界框标注软件标注闸门图像中的所有编号牌，生成闸门编号牌数据集；闸门图像的数量根据实际情况进行选择，不小于2000张，每张图像中都包含1个编号牌；
步骤2-3，基于MindSpore深度学习框架搭建目标检测模型YOLO，并利用闸门编号牌数据集训练目标检测模型YOLO；
步骤2-4，训练时，首先利用公开数据集MSCOCO上预训练好的模型参数对目标检测模型YOLO进行初始化；训练过程中，设置batchsize为16，采用Adam优化器，超参均为默认值，初始学习率为0.001，每当验证集损失在10个epoch后仍不下降，此时将学习率降低至原来的十分之一，总迭代步数设置为200000步；
步骤2-5，采用精确度和漏检率作为评价指标，评价目标检测模型YOLOv3的性能，当精确度和漏检率达到第二预设标准时，则表示目标检测模型YOLO训练完成；
步骤2-6，利用训练好的目标检测模型YOLO定位闸门图像中的所有编号牌。
4.根据权利要求1所述的基于YOLO的水电站闸门自动识别方法，其特征是，在步骤3中，
步骤3-1，为了消除局部锈蚀、污泥附着等因素会对闸门编号牌识别造成的影响，首先利用灰度处理、二值化处理和图像去噪等技术对校正后的闸门图像进行预处理；
步骤3-2，利用卷积神经网络快速搭建字符识别模型，基于SVHN数据集训练字符识别模型；
步骤3-3，字符识别模型训练的过程中，设置batchsize为96，采用Adadelta优化器优化，总迭代次数设置为2000次；
步骤3-4，采用准确率和分类错误率作为评价指标，评价字符识别模型的性能，当准确率和分类错误率达到第三预设标准时，则表示字符识别模型训练完成；
步骤3-5，利用训练好的字符识别模型，识别步骤S3闸门编号牌图像中的所有字符并记录。
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