[發明專利]一種指針式儀表系統及監控方法

在審

• 申請號: 202011231714.5
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112347929A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 易子川;林躍;水玲玲;張崇富;劉黎明;遲鋒;張智;白鵬飛
• 申請（專利權）人: 電子科技大學中山學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都君合集專利代理事務所(普通合伙) 51228
• 代理人: 尹新路

指針式儀表以其簡單可靠、穩定、抗干擾性強、便于維護等優點，長期占據著電工電力儀表的主要地位；指針式儀表簡單，但不方便對計量進行實時監控，本文使用RK3399微電腦通過攝像頭進行指針式儀表的實時智能監控。首先，使用直方圖正規化變換算法對圖像進行亮度優化，以及增強對比度的預處理；然后，使用YOLOv3(You Only Look Once 3^rd)特征識別算法對圖片中的指針式儀表區域進行檢測并提取相應區域圖像單獨保存，再使用多層CNN(Convolutional Neural Networks，卷積神經網絡)對特征圖像分別進行數值讀取預測，最后上傳服務器。

技術領域

本申請涉及指針式儀器智能監控領域，具體涉及指針式儀表智能化在線讀取和實時監控。

背景技術

指針式儀表以其簡單可靠、穩定、抗冷熱、抗干擾強、便于維護等特點，在能源、工業生產和電力傳輸等傳統行業中得到了廣泛的應用，長期占據著主要地位。但指針式儀表沒有預留任何數字接口，大多數都是靠人工讀取。該方法存在精度低，可靠性差，效率低，耗時長等缺點,需要耗費大量的人力資源。因此，將指針式儀表的指針位置通過傳感器轉換為數字信號，實現自動準確抄表，構建的方法在無人值守變電站應用中具有十分重要的意義。

為了解決這一問題，近年來出現了許多基于計算機視覺的自動識別數值讀取算法，現有的指針式儀表識別算法可分為基于數字圖像處理技術的傳統算法和基于機器學習和深度學習的現代算法。

發明內容

一種指針式儀表系統，包括刻度盤、活動指針、磁鐵、軟鐵芯、控制器、電腦、攝像頭、線圈和彈簧，所述電腦是RK3399硬件平臺的微電腦，攝像頭使用一款內置圖像傳感器的普通工業級USB CAMARE，其中CAMARE通過USB接口與電腦相連，系統通過WIFI模塊或者ETHERNET網口連接網絡，通過TYPE-C接口進行供電，使用時只需要連接供電電源即可正常運行。

本文使用RK3399微電腦通過攝像頭進行實時監控的系統方案。首先，RK3399微電腦通過攝像頭獲取指針式儀表圖片并使用直方圖正規化變換算法對圖像進行亮度優化和增強對比度預處理，然后使用YOLOv3特征識別算法對圖片中的指針式儀表區域進行檢測并提取相應區域圖像單獨保存，再使用多層卷積神經網絡對特征圖像分別進行數值讀取預測，最后通過WIFI無線網絡同步上傳服務器進行相應后續操作。

RK3399處理器是雙核Cortex-A72大內核+四核Cortex-A53小內核big.LITTLE大小核架構的六核64bits CPU，主頻高達1.8Ghz，擁有接近普通電腦平臺CPU的運算性能，支持WIFI與USB外設，可以聯網與外接攝像頭，支持運行UBUNTU系統，便于部署PYTHON、OPENCV、TENSORFLOW環境。

電腦通過攝像頭獲取指針式儀表圖片并使用直方圖正規化變換算法對圖像進行亮度優化和增強對比度預處理，然后使用特征識別算法對圖片中的指針式儀表區域進行檢測并提取相應區域圖像單獨保存，再使用多層卷積神經網絡對特征圖像分別進行數值讀取預測，最后通過網絡同步上傳服務器。

儀表智能監控系統由前期模型訓練和后期模型調用組成；前期準備時進行模型訓練，首先使用labelImg分別對指針式儀表區域進行標記，并填上對應標簽，保存為相應的xml文件；同時對圖像進行直方圖正規化變換，使指針式儀表區域特征更加明顯；然后使用YOLOv3特征識別算法對圖像進行訓練，得到模型A。