[發明專利]一種基于高光譜圖像的電纜型號識別方法

有效

• 申請號: 202110096523.0
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112949679B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 厲小潤;華梓強;王建軍;陳淑涵
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/34;G06T17/00;G01N21/84
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 鄭海峰

1.一種基于高光譜圖像的電纜型號識別方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1：對電纜截面高光譜圖像進行基于光譜-空間信息的線性迭代聚類，將高光譜圖像分割為具有光譜相似性和空間近似性的超像元小塊；

步驟2：利用獲取的各超像元平均光譜與導體光譜材料進行光譜匹配分析，確定導體結構材料的材料類型，同時確定導體材料所對應包含的區域；

步驟3：對電纜截面高光譜圖像中除導體結構材料區域以外的其他結構材料區域進行非線性混合像元分解，獲取絕緣層、內護套、鎧裝層、外護套結構材料的光譜；

步驟4：對電纜截面中除導體結構材料區域以外的其他結構材料區域依次進行光譜匹配分析，分別確定該結構材料所采用的材質；

步驟5：根據各結構材料材質判別結果確定電纜各結構材料所采用的材料類別，對應電纜型號命名規則給出電纜型號識別結果。

2.根據權利要求1所述基于高光譜圖像的電纜型號識別方法，其特征在于，所述步驟1中通過基于光譜-空間信息的線性迭代聚類將電纜截面高光譜圖像分割成p個超像元小塊，使用參數F控制空間信息在距離衡量中的比重。

3.根據權利要求2所述基于高光譜圖像的電纜型號識別方法，其特征在于，所述p所取范圍為[100,3000],所述F所取范圍為[1,50]。

4.根據權利要求1所述基于高光譜圖像的電纜型號識別方法，其特征在于，所述步驟2中導體結構材料類型和所包含區域通過對所述步驟1中分割得到的各超像元平均光譜與導體光譜材料進行光譜匹配分析確定。

5.根據權利要求1或4所述基于高光譜圖像的電纜型號識別方法，其特征在于，對所述光譜匹配分析將步驟1中分割得到的超像元平均光譜代替像元光譜作為光譜分析和導體區域確定的基本處理單元進行。

6.根據權利要求1所述基于高光譜圖像的電纜型號識別方法，其特征在于，所述步驟2具體實現方式為：

對所述步驟1中獲取的各超像元求取平均光譜計算與鋁導體材料ω_al參考光譜的光譜角距離，統計與鋁導體材料參考光譜的光譜角距離滿足d_al＜δ的超像元中像素個數，確定超像元樣本點中為鋁導體材料的區域面積area_al；所述δ所取范圍為所有光譜距離從小到大排序后前10％的范圍；計算與銅導體材料ω_co參考光譜的光譜角距離，統計與銅導體材料參考光譜的光譜角距離滿足d_co＜δ的超像元中像素個數，確定超像元樣本點中為銅導體材料的區域面積area_co；若銅導體材料區域面積area_co＞area_al，判定該電纜截面中導體結構材料為銅；若鋁導體材料區域面積area_al＞area_co，判定該電纜截面中導體結構材料為鋁。

7.根據權利要求1所述基于高光譜圖像的電纜型號識別方法，其特征在于，所述步驟3中結構區域的材料類型通過對電纜截面中不同結構材料區域依次進行光譜匹配分析完成。

8.根據權利要求1或7所述基于高光譜圖像的電纜型號識別方法，其特征在于，所述光譜匹配分析具體實現方式為：

對導體外層的絕緣層結構區域使用絕緣層材料光譜進行光譜匹配確定絕緣層材料類別，與絕緣層光譜夾角最小的材料即為絕緣套所屬材料類型；對電纜截面最外層的外護套結構區域使用外護套材料光譜進行光譜匹配確定外護套材料類別，與外護套光譜夾角最小的材料即為外被層所屬材料類型；繼續對外護套內側的結構材料區域使用鋼材料光譜進行光譜匹配，判斷是否存在鎧裝層，若存在則根據鋼材料區域形態判斷鎧裝層類型，并繼續判斷內側的內護套材料類別；內護套結構區域使用內護套材料光譜進行光譜匹配，與內護套區域光譜夾角最小的材料即為內護套層所屬材料類型。

9.根據權利要求1所述基于高光譜圖像的電纜型號識別方法，其特征在于，所述步驟4中各結構材料所屬材料類別的字母或數字代號通過對應電纜型號命名規則獲得。

10.根據權利要求1所述基于高光譜圖像的電纜型號識別方法，其特征在于，所述步驟4中電纜型號名稱通過按導體—絕緣層—內護套—鎧裝層—外護層順序將各結構的類型對應字母或數字代號組合得到。