[發明專利]一種變電站屏柜壓板識別方法及系統

在審

• 申請號: 202010785740.6
• 申請日: 2020-08-06
• 公開（公告）號: CN112069902A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發明（設計）人: 張旭;翟登輝;路光輝;許丹;和紅偉;張彥龍;盧聲
• 申請（專利權）人: 許繼集團有限公司;許繼電氣股份有限公司;許昌許繼軟件技術有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京中政聯科專利代理事務所(普通合伙) 11489
• 代理人: 朱曉娟

1.一種變電站屏柜壓板識別方法，其特征在于，通過深度學習模型訓練實現變電站屏柜壓板狀態的智能識別，包括以下步驟：

依據采集到的巡檢圖像進行圖像預處理、樣本標注及擴充；

利用所述巡檢圖像的樣本集進行深度學習模型訓練，得到所述變電站屏柜壓板狀態目標檢測模型；

進行所述變電站屏柜壓板狀態識別處理。

2.根據權利要求1所述的變電站屏柜壓板識別方法，其特征在于，所述依據采集到的巡檢圖像進行圖像預處理、樣本標注及擴充，包括：

獲取包含有屏柜壓板的歷史變電站巡檢圖像，并對所述巡檢圖像進行預處理，其中，所述圖像預處理包括：gauss濾波器去除噪聲、彩色圖像直方圖均衡化和對數變換；

對所述歷史變電站巡檢圖像中的壓板進行樣本標注；

通過圖像旋轉翻轉裁剪縮放進行樣本擴充。

3.根據權利要求1所述的變電站屏柜壓板識別方法，其特征在于，所述利用所述巡檢圖像的樣本集進行深度學習模型訓練，得到變電站屏柜壓板狀態目標檢測模型，包括：

利用標注過壓板的歷史變電站巡檢圖像，對構造的深度學習卷積神經網絡進行訓練，得到所述變電站屏柜壓板狀態模板目標檢測模型。

4.根據權利要求1所述的變電站屏柜壓板識別方法，其特征在于，所述進行變電站屏柜壓板狀態識別處理，包括：

獲取所述變電站屏柜壓板巡檢圖像，并獲取二維碼定位點信息以及二維碼相連接的數據庫中存儲的屏柜壓板信息；

根據所述二維碼定位點信息對所述巡檢圖像進行傾斜校正，利用所述二維碼與所述屏柜壓板之間先驗的幾何位置關系，提取所述巡檢圖像中所述屏柜壓板所在的區域；

根據所述二維碼識別獲取的所述屏柜壓板信息，對所述屏柜壓板區域進行圖像分割獲得單個所述屏柜壓板圖像，輸入預先訓練好的深度神經網絡，完成單個所述屏柜壓板狀態識別，輸出所述屏柜壓板狀態矩陣。

5.根據權利要求4所述的變電站屏柜壓板識別方法，其特征在于，所述獲取變電站屏柜壓板巡檢圖像，同時獲取二維碼定位點信息以及二維碼相連接的數據庫中存儲的屏柜壓板信息，包括：

在待識別所述屏柜壓板粘貼若干個二維碼；

所述二維碼所在平面與所述屏柜壓板水平面保持平行；

所述二維碼存儲有相對應的所述屏柜壓板信息，包括點位信息、壓板行列數、壓板名稱。

6.根據權利要求4所述的變電站屏柜壓板識別方法，其特征在于，所述根據所述二維碼定位點信息對屏柜壓板圖像進行傾斜校正，利用所述二維碼與屏柜壓板之間先驗的幾何位置關系，提取所述巡檢圖像中所述屏柜壓板所在的區域，包括：

利用二維碼識別算法獲取所述二維碼4個角點坐標，根據所述二維碼的外接矩形對所述巡檢圖像進行傾斜校正，利用所述二維碼與所述屏柜壓板之間的相對位置關系，對校正后的所述巡檢圖像進行裁剪，獲取所述巡檢圖像中所述屏柜壓板所在的區域。

7.一種變電站屏柜壓板識別系統，其特征在于，通過深度學習模型訓練實現變電站屏柜壓板狀態的智能識別，包括：

圖像處理模塊，其用于依據采集到的巡檢圖像進行圖像預處理、樣本標注及擴充；

模型訓練模塊，其用于利用所述巡檢圖像的樣本集進行深度學習模型訓練，得到所述變電站屏柜壓板狀態目標檢測模型；

識別處理模塊，其用于進行所述變電站屏柜壓板狀態識別處理。

8.根據權利要求7所述的變電站屏柜壓板識別系統，其特征在于，所述圖像處理模塊包括：

預處理單元，其用于獲取包含有屏柜壓板的歷史變電站巡檢圖像，并對所述巡檢圖像進行預處理，其中，所述圖像預處理包括：gauss濾波器去除噪聲、彩色圖像直方圖均衡化和對數變換；

樣本標注單元，其用于對所述歷史變電站巡檢圖像中的壓板進行樣本標注；

樣本擴充單元，其用于通過圖像旋轉翻轉裁剪縮放進行樣本擴充。