[發(fā)明專利]基于巡檢機(jī)器人的避雷器識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811149697.3
• 申請日: 2018-09-29
• 公開（公告）號: CN109255336A
• 公開（公告）日: 2019-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭健;王艷琴;王天野;李勝;吳益飛;袁佳泉;施佳偉;朱禹璇;危海明;黃紫霄
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/34;G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203
• 代理人: 馬魯晉

1.一種基于巡檢機(jī)器人的避雷器識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、利用避雷器儀表圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練Adaboost分類器，并為每個(gè)巡檢點(diǎn)選取一張?jiān)谠撗矙z點(diǎn)拍攝的儀表居中的圖像作為模板圖像，巡檢機(jī)器人通過定位導(dǎo)航到達(dá)指定巡檢點(diǎn)，獲取現(xiàn)場避雷器圖像用于避雷器檢測識別；

步驟2、對待檢測的現(xiàn)場避雷器圖像進(jìn)行粗定位和精確定位，篩選目標(biāo)候選區(qū)域得到避雷器圖像；

步驟3、提取數(shù)字區(qū)域，并對數(shù)字區(qū)域進(jìn)行傾斜校正，對矯正后的圖像使用中值平滑濾波抑制其中的椒鹽噪聲，然后進(jìn)行灰度值均衡化與局部自適應(yīng)二值化，消除由于光照不均勻?qū)D像產(chǎn)生的影響，使數(shù)字呈白色，背景呈黑色；

步驟4、采用雙向投影法對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分割操作，得到單個(gè)數(shù)字圖像；

步驟5、提取單個(gè)數(shù)字圖像中的圖像特征，使用模板匹配的方法對單個(gè)數(shù)字圖像進(jìn)行識別，判斷單個(gè)數(shù)字圖像與數(shù)字模板的匹配率是否高于設(shè)定的閾值，若是，直接執(zhí)行步驟8，若否，則執(zhí)行步驟6；

步驟6、將步驟1避雷器儀表圖像數(shù)據(jù)集中的數(shù)字部分裁剪出來，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；

步驟7、調(diào)用訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新識別單個(gè)數(shù)字圖像；

步驟8、根據(jù)單個(gè)數(shù)字在圖像中的坐標(biāo)對其進(jìn)行排序，得到避雷器數(shù)字顯示部分的讀數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于巡檢機(jī)器人的避雷器識別方法，其特征在于，步驟2中對待檢測的現(xiàn)場避雷器圖像進(jìn)行粗定位和精確定位，篩選目標(biāo)候選區(qū)域得到避雷器圖像的具體步驟為：

步驟2-1、利用梅林傅里葉變換和相位相關(guān)技術(shù)對待檢測圖片中的目標(biāo)避雷器區(qū)域進(jìn)行粗定位；

步驟2-2、利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對目標(biāo)避雷器區(qū)域進(jìn)行精確定位，將粗定位圖像送入訓(xùn)練過的分類器，得到若干個(gè)目標(biāo)候選區(qū)域；

步驟2-3、分別將每個(gè)目標(biāo)候選區(qū)域與粗定位目標(biāo)避雷器區(qū)域求交并比參數(shù)IOU，將每個(gè)目標(biāo)候選區(qū)域圖像與模板圖像中的避雷器區(qū)域圖像做感知哈希計(jì)算，獲得感知哈希指標(biāo)，計(jì)算每個(gè)目標(biāo)候選區(qū)域圖像與模板圖像的互信息指標(biāo)，篩選目標(biāo)候選區(qū)域得到避雷器。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電力巡檢機(jī)器人的避雷器識別方法，其特征在于，步驟2-3感知哈希指標(biāo)、交并比參數(shù)IOU和互信息指標(biāo)I(G_(X),H_(Y))的具體計(jì)算方法分別為:

(1)將目標(biāo)候選區(qū)域圖像與模板圖像縮放到同一大小，進(jìn)行余弦變換，選取余弦變換后的圖像左上角的低頻區(qū)域，去除坐標(biāo)(0,0)的直流分量得到特征向量，計(jì)算目標(biāo)候選區(qū)域圖像與模板圖像的特征向量的漢明距離，作為感知哈希指標(biāo)；

(2)交并比參數(shù)IOU具體計(jì)算公式為：

式中，C為粗定位目標(biāo)斷路器區(qū)域，n_i為目標(biāo)候選區(qū)域；

(3)互信息指標(biāo)I(G_(X),H_(Y))的計(jì)算公式為：

G_(X)、H_(Y)分別為模板圖像與候選圖像灰度像素的數(shù)目，W、H分別為候選區(qū)域圖像寬、高。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電力巡檢機(jī)器人的避雷器識別方法，其特征在于，步驟2-3中篩選目標(biāo)候選區(qū)域得到避雷器的具體方法為：

將每一候選區(qū)域的交并比IOU、互信息、感知哈希pHash三種指標(biāo)做加權(quán)求出該候選區(qū)域的置信度,其中D為一常數(shù)：

Confidence＝1-(pHash+1/I(G_(X),H_(y)))/(IOU+D)

按照所有候選區(qū)域的置信度從大到小排序，求出置信度最大的區(qū)域，該區(qū)域作為備選檢測結(jié)果，若備選檢測結(jié)果的IOU滿足同時(shí)小于設(shè)定閾值thresholdIOU且(pHash+1/I(G_(X),H_(Y)))大于閾值thresholdA時(shí)，將步驟2-2確定的粗定位目標(biāo)避雷器區(qū)域作為最終目標(biāo)，否則以備選檢測結(jié)果作為最終目標(biāo)。