[發明專利]基于紅外檢測的變電站刀閘模式識別方法

有效

• 申請號: 201110216378.1
• 申請日: 2011-07-30
• 公開（公告）號: CN102289676A
• 公開（公告）日: 2011-12-21
• 發明（設計）人: 王濱海;王萬國;王振利;李健;劉延興
• 申請（專利權）人: 山東魯能智能技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;H02J13/00;H02B3/00;G01J5/00;G01J5/10
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

1.基于紅外檢測的變電站刀閘模式識別方法，其特征是，該方法的識別步驟如下：

Step1：輸入待識別紅外圖像，通過圖像配準獲取待識別紅外圖像的刀閘區域，對刀閘區域依次進行灰度化、二值化和細化處理；

Step2：然后對細化后的刀閘區域圖像采用Hough變換算法進行直線檢測；

Step3：對檢測結果進行判別，利用刀閘狀態判別條件來識別刀閘的狀態；

刀閘狀態判別條件是：1、如果刀閘區域內沒有直線存在，則認為刀閘為“分”狀態；2、如果刀閘區域內有直線存在，則計算檢測到的直線的角度，若直線與模板中刀閘的角度差θ小于某一閾值，則認為刀閘為“合”狀態；否則認為刀閘為“未合好”狀態。

2.如權利要求1所述的基于紅外檢測的變電站刀閘模式識別方法，其特征是，所述圖像配準的步驟如下：

A.從巡檢數據庫中選取模板圖像，提取其SIFT特征向量，并在模板圖像上標記刀閘設備區域和刀閘角度，將標記后的模板圖像存入模板庫中；

B.提取待檢測圖像的SIFT特征向量，并與模板圖像的SIFT特征向量進行匹配；

C.采用RANSIC算法得到模板圖像和待檢測圖像間的變換矩陣，根據模板庫中標記的刀閘設備所在區域，得到待檢測圖像的對應刀閘區域。

3.如權利要求2所述的基于紅外檢測的變電站刀閘模式識別方法，其特征是，所述步驟A或B中提取SIFT特征向量的步驟如下：

1)通過檢測尺度空間極值來初步確定關鍵點位置和所在尺度；

2)通過擬和三維二次函數以精確確定關鍵點的位置和尺度，同時去除低對比度的關鍵點和不穩定的邊緣響應點，以增強匹配穩定性、提高抗噪聲能力；

3)利用關鍵點鄰域像素的梯度方向分布特性為每個關鍵點指定方向參數，使算子具備旋轉不變性，

m(x,y)=(L(x+1,y)-L(x-1,y))2+(L(x,y+1)-L(x,y-1))2]]>

θ＝arctan?2((L(x，y+1)-L(x，y-1))/(L(x+1，y)-L(x-1，y)))

其中：m(x，y)和θ分別為(x，y)處梯度的模值和方向，其中L(i，j)為每個關鍵點在(i，j)處所在的尺度，其中i取x-1，x，x+1，j取y-1，y，y+1；

4)將坐標軸旋轉為關鍵點的方向，以關鍵點為中心取8×8的窗口，在每4×4的小塊上計算8個方向的梯度方向直方圖，繪制每個梯度方向的累加值，即形成一個種子點，每個關鍵點使用4×4共16個種子點來描述，這樣對于一個關鍵點就產生了128個數據，即最終形成128維的SIFT特征向量。

4.如權利要求書2所述的基于紅外檢測的變電站刀閘模式識別方法，其特征是，所述步驟B中，匹配過程如下：取模板圖像中的某個匹配點，并找出其與待檢測圖像中歐氏距離最近和次近的兩個匹配點，在這兩個匹配點中，如果最近的距離除以次近的距離小于某個比例閾值，則接受這一對匹配點。

5.如權利要求書2所述的基于紅外檢測的變電站刀閘模式識別方法，其特征是，所述步驟C中，變換矩陣為H=h0h1h2h3h4h5h6h71,]]>其中，h_i為矩陣H的元素，i＝1，2，3，4，5，6，7且有[x′，y′，1]^T＝H*[x，y，1]^T，其中：[x′，y′，1]，[x，y，1]分別為某組特征匹配點在模板圖像和待檢測圖像上的坐標。