CN113096120A - 识别保护压板投退状态的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种识别保护压板投退状态的方法及系统,该方法包括:在模板图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域;检测当前保护压板的图像,根据模板匹配算法在所述当前保护压板的图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域;将标注后的所述当前保护压板的图像进行处理从而获得二值化的图像;确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比;若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比小于第一预设阈值,则判定所述保护压板的当前投退状态异常。本发明能够自动识别多种形态和拍摄条件下的保护压板状态,大大提高了识别的通用性和鲁棒性。
Description
技术领域
本发明是关于机器视觉及图像识别技术领域,特别是关于一种识别保护压板投退状态的方法及系统。
背景技术
在电力系统中,继电保护系统的安全运行是最重要的安全保障之一,而保护压板是确保继电保护系统安全运行的重要保障手段,其为电力系统的检修、运行提供了极大的方便。目前保护压板的投退状态由人工操作,完全靠运行人员的责任心、实际技术水平来把关,在实际运行中,因压板投退不当,造成保护系统不能正确运行的现象时有发生,对于该问题,现有某些智能监控系统中加入了压板投退状态的检测,利用摄像机获取保护压板的实时图像或视频,用算法提取压板的关键信息,自动识别压板的投退状态。
发明人在实现本发明的过程中发现,现有保护压板状态的智能识别方法中,主要分为两大类。一类是利用保护压板的边缘轮廓信息或者图像灰度直方图统计信息来判断其状态。但边缘轮廓信息的获取受拍摄图像质量影响较大,图像灰度直方图受噪声和周边设备等影响大,该类方法都难以实现较高的分辨率,且当保护压板的形态有变化时,需要更改算法。另一类是利用机器学习的方法,对不同状态的保护压板进行机器学习模型的训练,利用训练好的模型对压板投退状态进行识别判断,该类方法需要大量且具有多样性的学习样本,而且仅限于识别与样本相似的保护压板场景,使用范围非常有限。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种识别保护压板投退状态的方法及系统,其能够自动识别多种形态和拍摄条件下的保护压板状态,大大提高了识别的通用性和鲁棒性。
为实现上述目的,本发明提供了一种识别保护压板投退状态的方法,其包括:获取保护压板的模板图像,并在所述模板图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域;检测当前保护压板的图像,根据模板匹配算法在所述当前保护压板的图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域;将标注后的所述当前保护压板的图像进行处理从而获得二值化的图像;确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比;若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比小于第一预设阈值,则判定所述保护压板的当前投退状态出现异常。
在本发明的一实施方式中,所述识别保护压板投退状态的方法还包括:若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比不小于所述第一预设阈值,则确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值;若所述比值小于第二预设阈值,则判定所述保护压板当前为投的状态,否则判定所述保护压板当前为退的状态。
在本发明的一实施方式中,将标注后的所述当前保护压板的图像进行处理从而获得二值化的图像包括:将所述当前保护压板的图像中标注的所述保护压板的主体区域以及所述保护压板的活动块所在的区域的RGB空间图像转换为HSV空间图像,提取HSV空间图像的颜色空间分量;对所述HSV空间图像进行去噪处理,并且基于所述HSV空间图像的颜色空间分量将去噪处理后的所述HSV空间图像转换为二值化图像,并对所述二值化图像进行形态学处理。
在本发明的一实施方式中,确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比包括:根据第一式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比。
其中,所述第一式子为:其中,P1为所述像素占比;x表示所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素所在的列;y表示所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素所在的行;f(x,y)为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域的像素的像素值;M1为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域的水平方向像素数;N1为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域的垂直方向像素数,其中,所述主体区域为矩形区域。
在本发明的一实施方式中,确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值包括:根据第二式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值。
其中,所述第二式子为其中,P2为所述比值;s为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素所在的列;t为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素所在的行;g(s,t)为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域的像素的像素值;M2为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域的水平方向像素数;N2为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域的垂直方向像素数,其中,所述活动块所在的区域为矩形区域。
基于同样的发明构思,一实施方式中还提供了一种识别保护压板投退状态的系统,其包括:模板图像标注模块、当前图像标注模块、图像处理模块、像素占比确定模块、第一判断模块。模板图像标注模块用于获取保护压板的模板图像,并在所述模板图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域。当前图像标注模块与所述模板图像标注模块相耦合,用于检测当前保护压板的图像,并根据模板匹配算法在所述当前保护压板的图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域。图像处理模块与所述当前图像标注模块相耦合,用于将标注后的所述当前保护压板的图像进行处理从而获得二值化的图像。像素占比确定模块与所述图像处理模块相耦合,用于确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比。第一判断模块与所述像素占比确定模块相耦合,用于若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比小于第一预设阈值,则判定所述保护压板的当前投退状态出现异常。
在本发明的一实施方式中,所述识别保护压板投退状态的系统还包括:比值确定模块和第二判断模块。比值确定模块与所述第一判断模块相耦合,用于若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比不小于所述第一预设阈值,则确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值。第二判断模块与所述比值确定模块相耦合,用于若所述比值小于第二预设阈值,则判定所述保护压板的当前投退状态为投的状态,否则判定所述保护压板的当前投退状态为退的状态。
在本发明的一实施方式中,所述像素占比确定模块用于根据第一式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比。
其中,所述第一式子为:其中,P1为所述像素占比;x表示所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素所在的列;y表示所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素所在的行;f(x,y)为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域的像素的像素值;M1为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域的水平方向像素数;N1为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域的垂直方向像素数,其中,所述主体区域为矩形区域。
在本发明的一实施方式中,所述比值确定模块用于根据第二式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值。
其中,所述第二式子为其中,P2为所述比值;s为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素所在的列;t为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素所在的行;g(s,t)为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域的像素的像素值;M2为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域的水平方向像素数;N2为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域的垂直方向像素数,其中,所述活动块所在的区域为矩形区域。
基于同样的发明构思,一实施方式中还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施方式所述的识别保护压板投退状态的步骤。
与现有技术相比,根据本发明的识别保护压板投退状态的方法及系统,可以快速判断出多种形态和拍摄条件下的保护压板投退状态,大大提高了识别的通用性和鲁棒性。
附图说明
图1是根据本发明一实施方式的识别保护压板投退状态的方法的步骤组成;
图2是根据本发明一实施方式的识别保护压板投退状态的方法的步骤组成;
图3是根据本发明一实施方式的二值化图像;
图4是根据本发明一实施方式的识别保护压板投退状态的系统的模块组成;
图5是根据本发明一实施方式的识别保护压板投退状态的系统的模块组成。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的具体实施方式进行详细描述,但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示,否则在整个说明书和权利要求书中,术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分,而并未排除其它元件或其它组成部分。
图1是根据本发明一实施方式的识别保护压板投退状态的方法的步骤组成,该方法包括:步骤S1~步骤S5。
在步骤S1中,获取保护压板的模板图像,并在所述模板图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域。
在步骤S2中,检测当前保护压板的图像,根据模板匹配算法在所述当前保护压板的图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域。
在步骤S3中,将标注后的所述当前保护压板的图像进行处理从而获得二值化的图像。其中,二值化的图像的像素值非0即1。
在步骤S4中,确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比。
在步骤S5中,若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比小于第一预设阈值,则判定所述保护压板的当前投退状态出现异常。其中,第一预设阈值为经验值,可以找出多张典型的模板图像,分别求取每张模板图像上的主体区域像素值为1的像素占比,将各个占比值求取平均值作为第一预设阈值。
由此,针对现有保护压板状态智能识别方法的通用性和鲁棒性较差的问题,本实施方式的识别保护压板投退状态的方法可以快速判断出多种形态和拍摄条件下的保护压板状态的投退状态是否出现异常,大大提高了识别的通用性和鲁棒性。
优选地,为了得到准确的二值化图像,将标注后的所述当前保护压板的图像进行处理从而获得二值化的图像包括:将所述当前保护压板的图像中标注的所述保护压板的主体区域以及所述保护压板的活动块所在的区域的RGB空间图像转换为HSV空间图像,提取HSV空间图像的颜色空间分量;对所述HSV空间图像进行去噪处理,并且基于所述HSV空间图像的颜色空间分量将去噪处理后的所述HSV空间图像转换为二值化图像,并对所述二值化图像进行形态学处理。其中,颜色空间分量包括但不限于色度H、饱和度S和亮度V。其中,二值化的方法包括但不限于固定阈值二值化、自适应阈值二值化、OTSU大津二值化等。形态学操作包括开运算和闭运算等操作。
进一步地,如图2所示,一实施方式的识别保护压板投退状态的方法的步骤S5中还包括:若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比不小于所述第一预设阈值,则确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值。
该实施方式的识别保护压板投退状态的方法还包括在步骤S6中,若所述比值小于第二预设阈值,则判定所述保护压板当前为投的状态,否则判定所述保护压板当前为退的状态。其中,第二预设阈值为经验值,可以找出多张典型的模板图像,分别求取每张模板图像上的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值,将各个占比值求取平均值作为第一预设阈值。由此,本实施方式的识别保护压板投退状态的方法可以快速判断出多种形态和拍摄条件下的保护压板投退状态是否异常、当前的保护压板的具体投退状态,大大提高了识别的通用性和鲁棒性。
可选地,一实施方式中,保护压板主体区域和活动块区域均用矩形来标注,图3为一实施方式得到的采用矩形标注区域的二值化图像。其中,R1为主体标注区域,R2为保护块标注区域。该实施方式中确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比包括:根据第一式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比。
其中,所述第一式子为:其中,P1为所述像素占比;x表示所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域R1中像素所在的列;y表示所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域R1中像素所在的行;f(x,y)为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域R1的像素的像素值;M1为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域R1的水平方向像素数;N1为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域R1的垂直方向像素数,其中,所述主体区域为矩形区域。
并且本实施方式中确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值包括:根据第二式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值。
其中,所述第二式子为其中,P2为所述比值;s为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域R2中像素所在的列;t为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域R2中像素所在的行;g(s,t)为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域R2中的像素的像素值;M2为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域R2的水平方向像素数;N2为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块R2所在的区域的垂直方向像素数。
基于同样的发明构思,一实施方式中还提供了一种识别保护压板投退状态的系统,如图4所示,该系统包括:模板图像标注模块10、当前图像标注模块11、图像处理模块12、像素占比确定模块13、第一判断模块14。
模板图像标注模块10用于获取保护压板的模板图像,并在所述模板图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域。
当前图像标注模块11与所述模板图像标注模块10相耦合,用于检测当前保护压板的图像,并根据模板匹配算法在所述当前保护压板的图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域。
图像处理模块12与所述当前图像标注模块11相耦合,用于将标注后的所述当前保护压板的图像进行处理从而获得二值化的图像。
像素占比确定模块13与所述图像处理模块12相耦合,用于确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比。
第一判断模块14与所述像素占比确定模块13相耦合,用于若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比小于第一预设阈值,则判定所述保护压板的当前投退状态出现异常。
由此,针对现有保护压板状态智能识别方法的通用性和鲁棒性较差的问题,本实施方式的识别保护压板投退状态的系统可以快速判断出多种形态和拍摄条件下的保护压板状态的投退状态是否出现异常,大大提高了识别的通用性和鲁棒性。
优选地,为了得到准确的二值化图像,所述图像处理模块12具体用于将所述当前保护压板的图像中标注的所述保护压板的主体区域以及所述保护压板的活动块所在的区域的RGB空间图像转换为HSV空间图像,提取HSV空间图像的颜色空间分量;并对所述HSV空间图像进行去噪处理,并且基于所述HSV空间图像的颜色空间分量将去噪处理后的所述HSV空间图像转换为二值化图像,并对所述二值化图像进行形态学处理。
优选地,如图5所示,一实施方式的识别保护压板投退状态的系统还包括:比值确定模块15以及第二判断模块16。
比值确定模块15与所述第一判断模块14相耦合,用于若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比不小于所述第一预设阈值,则确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值。
第二判断模块16与所述比值确定模块15相耦合,用于若所述比值小于第二预设阈值,则判定所述保护压板的当前投退状态为投的状态,否则判定所述保护压板的当前投退状态为退的状态。由此,本实施方式的识别保护压板投退状态的方法可以快速判断出多种形态和拍摄条件下的保护压板投退状态是否异常,还可以判断出当前的保护压板的具体投退状态,大大提高了识别的通用性和鲁棒性。
可选地,一实施方式中,保护压板主体区域和活动块区域均用矩形来标注,所述像素占比确定模块13具体用于根据第一式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比。
其中,所述第一式子为:其中,P1为所述像素占比;x表示所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素所在的列;y表示所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素所在的行;f(x,y)为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域的像素的像素值;M1为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域的水平方向像素数;N1为所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域的垂直方向像素数,其中,所述主体区域为矩形区域。
所述比值确定模块15具体用于根据第二式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值。
其中,所述第二式子为其中,P2为所述比值;s为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素所在的列;t为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素所在的行;g(s,t)为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域的像素的像素值;M2为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域的水平方向像素数;N2为所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域的垂直方向像素数,其中,所述活动块所在的区域为矩形区域。
基于同样的发明构思,一实施方式中还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项实施方式所述的识别保护压板投退状态的步骤。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式,并且很显然,根据上述教导,可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用,从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。
Claims (10)
1.一种识别保护压板投退状态的方法,其特征在于,包括:
获取保护压板的模板图像,并在所述模板图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域;
检测当前保护压板的图像,根据模板匹配算法在所述当前保护压板的图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域;
将标注后的所述当前保护压板的图像进行处理从而获得二值化的图像;
确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比;
若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比小于第一预设阈值,则判定所述保护压板的当前投退状态出现异常。
2.如权利要求1所述的识别保护压板投退状态的方法,其特征在于,所述识别保护压板投退状态的方法还包括:
若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比不小于所述第一预设阈值,则确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值;
若所述比值小于第二预设阈值,则判定所述保护压板当前为投的状态,否则判定所述保护压板当前为退的状态。
3.如权利要求1所述的识别保护压板投退状态的方法,其特征在于,将标注后的所述当前保护压板的图像进行处理从而获得二值化的图像包括:
将所述当前保护压板的图像中标注的所述保护压板的主体区域以及所述保护压板的活动块所在的区域的RGB空间图像转换为HSV空间图像,提取HSV空间图像的颜色空间分量;
对所述HSV空间图像进行去噪处理,并且基于所述HSV空间图像的颜色空间分量将去噪处理后的所述HSV空间图像转换为二值化图像,并对所述二值化图像进行形态学处理。
4.如权利要求1或2所述的识别保护压板投退状态的方法,其特征在于,确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比包括:
根据第一式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比,
5.如权利要求4所述的识别保护压板投退状态的方法,其特征在于,确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值包括:
根据第二式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值,
6.一种识别保护压板投退状态的系统,其特征在于,包括:
模板图像标注模块,用于获取保护压板的模板图像,并在所述模板图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域;
当前图像标注模块,与所述模板图像标注模块相耦合,用于检测当前保护压板的图像,并根据模板匹配算法在所述当前保护压板的图像中标注出保护压板的主体区域以及保护压板的活动块所在的区域;
图像处理模块,与所述当前图像标注模块相耦合,用于将标注后的所述当前保护压板的图像进行处理从而获得二值化的图像;
像素占比确定模块,与所述图像处理模块相耦合,用于确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比;
第一判断模块,与所述像素占比确定模块相耦合,用于若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比小于第一预设阈值,则判定所述保护压板的当前投退状态出现异常。
7.如权利要求6所述的识别保护压板投退状态的系统,其特征在于,所述识别保护压板投退状态的系统还包括:
比值确定模块,与所述第一判断模块相耦合,用于若所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素占比不小于所述第一预设阈值,则确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值;
第二判断模块,与所述比值确定模块相耦合,用于若所述比值小于第二预设阈值,则判定所述保护压板的当前投退状态为投的状态,否则判定所述保护压板的当前投退状态为退的状态。
9.如权利要求8所述的识别保护压板投退状态的系统,其特征在于,所述比值确定模块用于根据第二式子确定出所述二值化的图像中的所述保护压板的活动块所在的区域中像素值为1的像素数量与所述二值化的图像中的所述保护压板的主体区域中像素值为1的像素数量之间的比值,
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的识别保护压板投退状态的步骤。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113610091A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-05 | 随锐科技集团股份有限公司 | 一种空气开关状态的智能识别方法、识别装置及存储介质 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1845606A (zh) * | 2006-05-15 | 2006-10-11 | 华北电力大学(北京) | 电力高压断路器开关合分状态的自动图像识别与监测方法 |
CN107680093A (zh) * | 2017-10-12 | 2018-02-09 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种保护压板的连接式开关的投退状态的辨识方法及装置 |
CN108805038A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-13 | 三峡大学 | 一种变电站保护压板状态识别方法 |
CN110675397A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-01-10 | 国网山东省电力公司泰安供电公司 | 一种变电站保护压板状态校核方法 |
CN111191721A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-22 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 基于ai技术的保护压板状态识别方法 |
CN111738142A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-10-02 | 福建省海峡智汇科技有限公司 | 一种用于判断空气开关状态的方法和系统 |
CN111915544A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-11-10 | 三峡大学 | 基于图像融合的保护压板运行状态辨识方法 |
CN112418226A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-26 | 济南信通达电气科技有限公司 | 一种鱼眼分合闸状态识别的方法及装置 |
CN112564291A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-26 | 国网陕西省电力公司汉中供电公司 | 一种电力设备压板状态监测系统及监测方法 |
-
2021
- 2021-04-30 CN CN202110485769.7A patent/CN113096120A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1845606A (zh) * | 2006-05-15 | 2006-10-11 | 华北电力大学(北京) | 电力高压断路器开关合分状态的自动图像识别与监测方法 |
CN107680093A (zh) * | 2017-10-12 | 2018-02-09 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种保护压板的连接式开关的投退状态的辨识方法及装置 |
CN108805038A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-13 | 三峡大学 | 一种变电站保护压板状态识别方法 |
CN110675397A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-01-10 | 国网山东省电力公司泰安供电公司 | 一种变电站保护压板状态校核方法 |
CN111191721A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-22 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 基于ai技术的保护压板状态识别方法 |
CN111738142A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-10-02 | 福建省海峡智汇科技有限公司 | 一种用于判断空气开关状态的方法和系统 |
CN111915544A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-11-10 | 三峡大学 | 基于图像融合的保护压板运行状态辨识方法 |
CN112418226A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-26 | 济南信通达电气科技有限公司 | 一种鱼眼分合闸状态识别的方法及装置 |
CN112564291A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-26 | 国网陕西省电力公司汉中供电公司 | 一种电力设备压板状态监测系统及监测方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113610091A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-05 | 随锐科技集团股份有限公司 | 一种空气开关状态的智能识别方法、识别装置及存储介质 |
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