[發明專利]一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法

在審

• 申請號: 202310066137.6
• 申請日: 2023-01-18
• 公開（公告）號: CN116189183A
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 李科鋒;李子涵;王增超;劉傳毅;趙宇琦;蘇明;郝鋒;趙景濤;張軍;王東亮;段海超;王一丞;郭遠見;吳俊興;黃墀志;張冬冬
• 申請（專利權）人: 國網河北省電力有限公司物資分公司;國電南瑞南京控制系統有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06V30/14
• 分類號: G06V30/14;G06V10/82;G06V30/16;G06V30/164;G06V30/148;G06N3/0464
• 代理公司: 石家莊新世紀專利商標事務所有限公司 13100
• 代理人: 張曉佩

1.一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：獲取電力物資銘牌圖像；

步驟2：基于獲取的電力物資銘牌圖像，基于SSD算法對信息缺失區域進行框定；

步驟3：基于矩陣分解對信息缺失區域進行信息補充；

步驟4：對信息補充后的銘牌圖像進行文字的OCR。

2.根據權利要求1所述的一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法，其特征在于，步驟2中基于SSD算法對信息缺失區域進行框定具體包括以下步驟：

步驟2-1：搭建SSD網絡；

步驟2-2：，按預設參數訓練SSD網絡，針對SSD網絡中VGG-16部分進行訓練，訓練的預設參數包括：權重下降率，學習率，學習率下降因子以及訓練批次大小；

步驟2-3：當訓練網絡收斂到預設值時，對網絡進行微調，需要進行微調的參數包括：學習率和批次大小。

3.根據權利要求1所述的一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法，其特征在于，步驟3包括以下步驟：

步驟3-1：將圖像灰度值轉為矩陣信息，并標記步驟2中的框定區域，公式如下：

其中，V為步驟1中原始圖像的矩陣信息，W為由步驟2確定的信息缺失矩陣，具體定義如下：

W＝ω_ij，i∈[1，m]，j∈[1，n]????(2)

其中，ω_ij為信息缺失矩陣的元素，m為矩陣W的行數，n為矩陣W的列數，若圖像中位置ij的信息缺失，則ω_ij＝0，否則ω_ij＝1。

4.根據權利要求3所述的一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法，其特征在于，步驟3包括以下步驟：

步驟3-2:構建矩陣分解函數：

其中，矩陣E和矩陣F為待求的分解矩陣；為構建的補充信息矩陣。

5.根據權利要求4所述的一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法，其特征在于，步驟3包括以下步驟：

步驟3-3:構建矩陣分解的目標函數：

6.根據權利要求5所述的一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法，其特征在于，步驟3包括以下步驟：

步驟3-4：采用ADMM算法對公式(4)中的目標函數進行求解。

7.根據權利要求6所述的一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法，其特征在于，步驟3包括以下步驟：

步驟3-5：通過步驟3-4得到的矩陣E,F計算得到

8.根據權利要求7所述的一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法，其特征在于，步驟4包括以下步驟：

步驟4-1：基于步驟3得到的信息矩陣轉為圖像灰度值，同時對銘牌圖像進行角度校正和去噪；

步驟4-2：將文字行進行列分割，得到字符；

步驟4-3：將字符輸入OCR識別模型得到設備銘牌內容。

9.根據權利要求8所述的一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法，其特征在于，步驟3-4求解公式為：

為損失函數。

10.根據權利要求9所述的一種基于圖像識別的電力物資銘牌檢測方法，其特征在于，

步驟3-4具體包括如下步驟：

輸入：正則化參數λ₀,λ₁，最大迭代個數max_iter，懲罰系數ρ，輔助變量z，k為迭代次數，第k次；

迭代過程中的拉格朗日乘子向量u^k，原始殘差收斂精度ε^prim，對偶殘差收斂精度ε^dual，初始化參數σ；

輸出：矩陣E,F；