[發(fā)明專(zhuān)利]一種刀閘狀態(tài)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010737110.1
• 申請(qǐng)日: 2020-07-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111950606A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-11-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳亮;陳德;劉秋生
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京恒通智控機(jī)器人科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G06K9/60;G06K9/46;G06K9/38;G06T7/136;G06T7/194;G06Q10/00
• 代理公司: 北京輕創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212
• 代理人: 厲洋洋

本發(fā)明涉及一種刀閘狀態(tài)識(shí)別方法，包括采集待識(shí)別刀閘的圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，得到處理后的圖像數(shù)據(jù)；提取所述處理后的圖像數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)所述待識(shí)別刀閘的圖像特征，并根據(jù)所述圖像特征和已訓(xùn)練的分類(lèi)器，確定所述待識(shí)別刀閘的類(lèi)型；根據(jù)所述待識(shí)別刀閘的類(lèi)型、所述處理后的圖像數(shù)據(jù)和已訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，確定所述待識(shí)別刀閘的狀態(tài)結(jié)果。本發(fā)明提高識(shí)別刀閘狀態(tài)的準(zhǔn)確率。本發(fā)明還涉及一種刀閘狀態(tài)識(shí)別裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息采集技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種刀閘狀態(tài)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

刀閘是一種手動(dòng)控制的電力設(shè)備開(kāi)關(guān)，能夠在檢修設(shè)備與帶電設(shè)備之間形成分閘點(diǎn)，保障電力設(shè)備檢修施工人員的人身安全。在實(shí)際施工過(guò)程中，施工人員需要準(zhǔn)確判斷開(kāi)關(guān)刀閘的“連接”或“斷開(kāi)”狀態(tài)，以保障安全。

目前，通過(guò)開(kāi)關(guān)刀閘上增加傳感器或其他裝置實(shí)現(xiàn)對(duì)刀閘的狀態(tài)的感應(yīng)。但許多場(chǎng)合，在開(kāi)關(guān)刀閘上增加裝置并不現(xiàn)實(shí)，而且還要擔(dān)心新增裝置故障可能引發(fā)的誤檢問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種刀閘狀態(tài)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題的技術(shù)方案如下：

一種刀閘狀態(tài)識(shí)別方法，包括：

采集待識(shí)別刀閘的圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，得到處理后的圖像數(shù)據(jù)；

提取所述處理后的圖像數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)所述待識(shí)別刀閘的圖像特征，并根據(jù)所述圖像特征和已訓(xùn)練的分類(lèi)器，確定所述待識(shí)別刀閘的類(lèi)型；

根據(jù)所述待識(shí)別刀閘的類(lèi)型、所述處理后的圖像數(shù)據(jù)和已訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，確定所述待識(shí)別刀閘的狀態(tài)結(jié)果。

本發(fā)明的有益效果是：提供一種刀閘狀態(tài)識(shí)別方法，通過(guò)采集待識(shí)別刀閘的圖像數(shù)據(jù)，并提取處理后的圖像數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)待識(shí)別刀閘的圖像特征，根據(jù)處理后的圖像特征和已訓(xùn)練的分類(lèi)器，確定待識(shí)別刀閘的類(lèi)型，根據(jù)待識(shí)別刀閘的類(lèi)型、處理后的圖像數(shù)據(jù)和已訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，確定待識(shí)別刀閘的狀態(tài)結(jié)果，提高識(shí)別刀閘狀態(tài)的準(zhǔn)確率。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可以做如下改進(jìn)。

進(jìn)一步地，所述提取所述處理后的圖像數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)所述待識(shí)別刀閘的圖像特征，并根據(jù)所述圖像特征和已訓(xùn)練的分類(lèi)器，確定所述待識(shí)別刀閘的類(lèi)型，具體包括：

將所述處理后的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為灰度直方圖；

根據(jù)所述灰度直方圖，確定刀閘區(qū)域和背景區(qū)域的分割閾值；

根據(jù)所述分割閾值，對(duì)所述處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化處理，確定所述刀閘區(qū)域；

在所述刀閘區(qū)域中進(jìn)行特征提取，得到所述待識(shí)別刀閘的圖像特征；

將所述圖像特征輸入所述分類(lèi)器中，得到所述待識(shí)別刀閘的類(lèi)型。

采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：通過(guò)提取處理后的圖像數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)待識(shí)別刀閘的圖像特征，并根據(jù)處理后的圖像特征和已訓(xùn)練的分類(lèi)器，確定待識(shí)別刀閘的類(lèi)型，進(jìn)一步提升了識(shí)別刀閘狀態(tài)的準(zhǔn)確度。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述待識(shí)別刀閘的類(lèi)型、所述處理后的圖像數(shù)據(jù)和已訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，確定所述待識(shí)別刀閘的狀態(tài)結(jié)果，具體包括：

根據(jù)所述待識(shí)別刀閘的類(lèi)型，確定滑動(dòng)窗口的尺度；

根據(jù)所述滑動(dòng)窗口的尺度，確定所述處理后的圖像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的矩形框；提取所述矩形框內(nèi)的所述待識(shí)別刀閘和絕緣子的特征信息；

將所述特征信息輸入至所述深度學(xué)習(xí)模型中，得到待識(shí)別刀閘的狀態(tài)結(jié)果。