[發(fā)明專(zhuān)利]基于圖像處理的箱體電能表識(shí)別方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211435705.7
• 申請(qǐng)日: 2022-11-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115761606A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-03-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賀星;余敏琪;王智;黃瑞;劉謀海;肖宇;楊帥;楊靜
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司;國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司供電服務(wù)中心（計(jì)量中心）;國(guó)家電網(wǎng)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06V20/50
• 分類(lèi)號(hào): G06V20/50;G06V10/20;G06V10/36;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 湖南兆弘專(zhuān)利事務(wù)所(普通合伙) 43008
• 代理人: 胡君

1.一種基于圖像處理的箱體電能表識(shí)別方法，其特征在于，步驟包括：

S01.獲取箱體電能表的圖像，得到表計(jì)圖像；

S02.對(duì)所述表計(jì)圖像進(jìn)行單參數(shù)指數(shù)型同態(tài)濾波處理，以對(duì)表計(jì)圖像中亮度分量進(jìn)行光照補(bǔ)償，得到濾波處理后圖像，所述單參數(shù)指數(shù)型同態(tài)濾波中通過(guò)采用指數(shù)型高通濾波函數(shù)逼近同態(tài)濾波函數(shù)以形成對(duì)應(yīng)的指數(shù)型同態(tài)濾波；

S03.將所述濾波處理后圖像基于全局對(duì)比度進(jìn)行圖像增強(qiáng)，得到增強(qiáng)后圖像；

S04.將所述增強(qiáng)后圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到表計(jì)類(lèi)別識(shí)別結(jié)果輸出。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的箱體電能表識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S02的步驟包括：

S201.將箱體電能表的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，并對(duì)HSV顏色模型進(jìn)行三通道分離，提取出所述圖像的亮度分量；

S202.使用所述單參數(shù)指數(shù)型同態(tài)濾波對(duì)所述亮度分量進(jìn)行光照補(bǔ)償；

S203.將當(dāng)前HSV圖像還原為RGB圖像，得到濾波處理后圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的箱體電能表識(shí)別方法，其特征在于，所述進(jìn)行單參數(shù)指數(shù)型同態(tài)濾波時(shí)，采用以下指數(shù)型高通濾波函數(shù)：

其中，(u，v)表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，r_h、r₁分別為高頻增益、低頻增益，D₀、D(u,v)分別為截止頻率、到頻率矩形中心的距離。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的箱體電能表識(shí)別方法，其特征在于，所述進(jìn)行單參數(shù)指數(shù)型同態(tài)濾波時(shí)，采用以下指數(shù)型高通濾波函數(shù)：

其中，(u，v)表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，K為單參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的箱體電能表識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S03的步驟包括:

S301.統(tǒng)計(jì)所述濾波處理后圖像中同一灰度級(jí)像素點(diǎn)的數(shù)目,得到各灰度級(jí)像素點(diǎn)在圖像中出現(xiàn)的頻率；

S302.計(jì)算各像素點(diǎn)與圖像中其他所有像素點(diǎn)之間的灰度度量；

S303.將同一灰度級(jí)像素的灰度度量作為對(duì)應(yīng)灰度級(jí)上所有像素點(diǎn)的灰度值，得到重新歸一化后的圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于圖像處理的箱體電能表識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S302中，按照下式計(jì)算各像素點(diǎn)與圖像中其他所有像素點(diǎn)的距離度量：

Dis(G_m)＝f₀*||G_m-G₀||+f₁*||G_m-G₁||+…f_n*||G_m-G_n||

其中，f₀～f_n分別為0～n灰度級(jí)的像素點(diǎn)在圖像中出現(xiàn)的頻率，G_m為像素點(diǎn)P_k的灰度值，P_k為第k個(gè)像素點(diǎn)，m表示像素點(diǎn)的灰度級(jí)，m∈[0,255]，Dis(G_m)為灰度值G_m的距離度量；

根據(jù)所述距離度量定義同一灰度級(jí)像素的所述灰度度量為：

其中，Gray(G_m)為G_m歸一化后的灰度值。

7.根據(jù)權(quán)利要求1～6中任意一項(xiàng)所述的基于圖像處理的箱體電能表識(shí)別方法，其特征在于，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為YOLOX-s卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且YOLOX-s卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中頸部使用雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)。