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CN113469192A - 一种刀闸位置状态识别方法及图像采集设备 - Google Patents

一种刀闸位置状态识别方法及图像采集设备 Download PDF

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CN113469192A
CN113469192A CN202110666294.1A CN202110666294A CN113469192A CN 113469192 A CN113469192 A CN 113469192A CN 202110666294 A CN202110666294 A CN 202110666294A CN 113469192 A CN113469192 A CN 113469192A
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knife gate
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王世祥
王迪
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Abstract

本发明提供一种刀闸位置状态识别方法，包括：图像采集设备从预存的所有光源中依次取一光源分别照射刀闸位置指示牌并进行整体图像采集，得到刀闸位置指示牌在各光源照射下反射的刀闸位置图像；图像采集设备识别出各刀闸位置图像中标记颜色的RGB值及对应标记之外的周边背景颜色的RGB值；图像采集设备将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值进行对比计算，得到各刀闸位置图像的RGB对比值，并根据各RGB对比值，筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，得到刀闸位置状态。实施本发明，解决现有图像采集设备因像素不足、图像处理能力不足及锐度不足等缺陷所带来的图像模糊问题，提高了识别准确度。

Description

一种刀闸位置状态识别方法及图像采集设备
技术领域
本发明涉及电力检测技术领域，尤其涉及一种刀闸位置状态识别方法及图像采集设备。
背景技术
目前，无人值班变电站(如四遥变电站)的高压设备场地(如敞开式高压设备场地或GIS高压场室)的照明在无人工作时是不开启的，使得刀闸位置指示牌在光线不足或夜间无光线的情况下无法被看清，这也造成基于图像对刀闸位置进行识别受到一定影响，导致最终识别结果存在不正确的现象。
为了解决上述问题，通常通过增加照明来补足光线，使得刀闸位置图像更为清晰。然而，在实际运行中，即便对刀闸位置指示牌补充光线，若图像采集设备存在像素不足、图像处理能力不足及锐度不足等缺陷，还是会导致图像模糊问题，使得采用传统图像分析方法也无法达到预期效果。
因此，亟需一种刀闸位置状态识别方法，能解决现有图像采集设备因像素不足、图像处理能力不足及锐度不足等缺陷所带来的图像模糊问题，提高了识别准确度。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种刀闸位置状态识别方法及图像采集设备，能解决现有图像采集设备因像素不足、图像处理能力不足及锐度不足等缺陷所带来的图像模糊问题，提高了识别准确度。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种刀闸位置状态识别方法，通过图像采集设备对预设的刀闸位置指示牌的标记进行识别，所述方法包括以下步骤：
所述图像采集设备从预存的所有光源中依次取一光源，分别照射所述刀闸位置指示牌，并对各光源照射下的刀闸位置指示牌均进行整体图像采集，得到所述刀闸位置指示牌在各光源照射下反射形成的刀闸位置图像；
所述图像采集设备识别出各刀闸位置图像中标记颜色的RGB值及对应标记之外的周边背景颜色的RGB值；
所述图像采集设备将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值进行对比计算，得到各刀闸位置图像的RGB对比值，并根据各刀闸位置图像的RGB对比值，筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
其中，所述图像采集设备将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值进行对比计算，得到各刀闸位置图像的RGB对比值，并根据各刀闸位置图像的RGB对比值，筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态的具体步骤包括：
所述图像采集设备将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值相减，所得的差取绝对值均作为相应刀闸位置图像的RGB对比值，并将各刀闸位置图像的RGB对比值按照从大到小的顺序进行排序，筛选出RGB对比值为最大的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
其中，所述图像采集设备预存的所有光源均为复合光源。
其中，所述图像采集设备预存的所有光源均为单一光源；或所述图像采集设备预存的所有光源为单一光源与复合光源混合。
其中，所述方法进一步包括：
所述图像采集设备若判断出所述符合预定条件的刀闸位置图像是由某一单一光源照射形成的，且所述符合预定条件的刀闸位置图像中对应周边背景已出现多个虚色点，则继续识别所述符合预定条件的刀闸位置图像中各虚色点的RGB值；以及
所述图像采集设备将所述符合预定条件的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值分别与各虚色点的RGB值进行对比计算，以筛选出符合预定背景颜色调整条件的虚色点，并待在所述符合预定条件的刀闸位置图像中将所有虚色点的RGB值均统一更新为所选虚色点的RGB值之后，进一步将更新后的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
其中，所述图像采集设备将所述符合预定条件的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值分别与各虚色点的RGB值进行对比计算，以筛选出符合预定背景颜色调整条件的虚色点，并待在所述符合预定条件的刀闸位置图像中将所有虚色点的RGB值均统一更新为所选虚色点的RGB值之后，进一步将更新后的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态的具体步骤包括：
所述图像采集设备将所述符合预定条件的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值分别与各虚色点的RGB值相减，所得的差取绝对值作为相应虚色点的RGB对比值，并将各虚色点的RGB对比值按照从大到小的顺序进行排序，筛选出RGB对比值为最大的虚色点；以及
在所述符合预定条件的刀闸位置图像中将所有虚色点的RGB值均统一更新为所选虚色点的RGB值之后，进一步将更新后的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
其中，所述单一光源包括红色光源、蓝色光源和绿色光源；其中，所述红色光源、所述蓝色光源和所述绿色光源均经90％透明度滤镜处理。
其中，所述刀闸位置指示牌的标记为可显示的文字，且文字颜色为黑色；其中，
所述刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于分闸状态下显示的刀闸位置状态为分，且所述刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为绿色；
所述刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于合闸状态下显示的刀闸位置状态为合，且所述刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为红色。
本发明实施例还提供了一种图像采集设备，其与设有标记的刀闸位置指示牌相配合，包括：图像采集单元、RGB值识别单元和刀闸位置状态识别单元；其中，
所述图像采集单元，用于从预存的所有光源中依次取一光源，分别照射所述刀闸位置指示牌，并对各光源照射下的刀闸位置指示牌均进行整体图像采集，得到所述刀闸位置指示牌在各光源照射下反射形成的刀闸位置图像；
所述RGB值识别单元，用于识别出各刀闸位置图像中标记颜色的RGB值及对应标记之外的周边背景颜色的RGB值；
所述刀闸位置状态识别单元，用于将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值进行对比计算，得到各刀闸位置图像的RGB对比值，并根据各刀闸位置图像的RGB对比值，筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
其中，所述刀闸位置指示牌的标记为可显示的文字，且文字颜色为黑色；其中，
所述刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于分闸状态下显示的刀闸位置状态为分，且所述刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为绿色；
所述刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于合闸状态下显示的刀闸位置状态为合，且所述刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为红色。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
1、本发明基于RGB三基色，通过识别每一个光源照射下刀闸位置指示牌反射形成的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值，并对比计算同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值，以得到各刀闸位置图像的RGB对比值来筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，最终得到刀闸位置状态，解决了现有图像采集设备因像素不足和图像处理能力不足所带来的图像模糊问题，提高了识别准确度；
2、本发明还在像素不足和锐度不足时背景颜色可能存在高噪点的影响而形成多个虚色点时，对符合预定条件的刀闸位置图像中所有虚色点的RGB值进行修正，从而解决了现有图像采集设备因像素不足和锐度不足缺陷所带来的图像模糊问题，提高了识别准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例提供的一种图像采集设备的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种图像采集设备的应用场景中刀闸位置指示牌反射形成的刀闸位置图像；
图3为本发明实施例提供的一种图像采集设备的应用场景中刀闸位置指示牌经不同基色滤镜处理光源照射下反射形成的刀闸位置图像；
图4为本发明实施例提供的一种图像采集设备的应用场景中刀闸位置指示牌在单一光源照射下反射形成的具有多噪点的刀闸位置图像；
图5为本发明实施例提供的一种刀闸位置状态识别方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
发明人发现，三基色是色彩学原理中红色、绿色和蓝色，这三种颜色也称RGB。在不同光线条件下，任何物品的反光存在不同的色彩表现。譬如，在强红光照射下，物体红色反光效果更为突出。
目前，通常基于图像采集设备收集刀闸位置指示牌在光源照射下反射形成的刀闸位置图像进行标记识别。其中，刀闸位置指示牌通常只有两种颜色，一种标记(如文字或其它字符等)颜色，另一种是标记之外的周边背景颜色。
然而，由于在外界光照影响下，刀闸位置指示牌的颜色不一定反应是为其真实的颜色，因此可通过设定两个变量值：RGBBG和RGBW，并通过比较不同的RGBBG和RGBW来选择最佳光源照射下的刀闸位置图像进行标记识别，从而能解决现有图像采集设备因像素不足、图像处理能力不足及锐度不足等缺陷所带来的图像模糊问题，提高了识别准确度；其中，RGBBG代表图像采集设备收集到刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色的RGB值，RGBW代表图像采集设备收集到刀闸位置指示牌上的文字颜色的RGB值。
因此，发明人对现有的图像采集设备进行了改进，用以解决现有图像采集设备的图像模糊问题。如图1所示，为本发明实施例中，发明人提供的一种图像采集设备，其与设有标记的刀闸位置指示牌(如图2所示)相配合，包括：图像采集单元110、RGB值识别单元120和刀闸位置状态识别单元130；其中，
图像采集单元110，用于从预存的所有光源中依次取一光源，分别照射刀闸位置指示牌，并对各光源照射下的刀闸位置指示牌均进行整体图像采集，得到刀闸位置指示牌在各光源照射下反射形成的刀闸位置图像；
RGB值识别单元120，用于识别出各刀闸位置图像中标记颜色的RGB值及对应标记之外的周边背景颜色的RGB值；
刀闸位置状态识别单元130，用于将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值进行对比计算，得到各刀闸位置图像的RGB对比值，并根据各刀闸位置图像的RGB对比值，筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，以得到刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
应当说明的是，刀闸位置指示牌的标记若为可显示的文字，此时文字颜色为黑色。当刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于分闸状态(即分位状态)下显示的刀闸位置状态为分(如图2所示)时，刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为绿色。然而，当刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于合闸状态(即合位状态)下显示的刀闸位置状态为合时，刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为红色。
在本发明实施例中，刀闸位置状态识别单元130具体表示为，将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值相减，所得的差取绝对值均作为相应刀闸位置图像的RGB对比值，并将各刀闸位置图像的RGB对比值按照从大到小的顺序进行排序，筛选出RGB对比值为最大的刀闸位置图像进行标记识别，以得到刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
例如，首先，在各刀闸位置图像中，均通过公式(1)计算得到RGB对比值△RGB：
△RGB＝|RGBBG-RGBW|(1)；
式(1)中，RGBBG为刀闸位置图像中标记周边背景颜色的RGB值，RGBW为刀闸位置图像中标记颜色的RGB值；
其次，将所有刀闸位置图像的RGB对比值△RGB从大到小进行排序(如△RGB1～△RGBn从大到小进行排序，n为对应所有光源照射下的刀闸位置图像总数)；
最后，取RGB对比值为最大△RGBMAX(即△RGBMAX＝MAX[△RGB1、△RGB2、…、△RGBn])的刀闸位置图像进行标记识别，得到刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
在本发明实施例中，采集设备预存的所有光源可以都为复合光源，也可以都为单一光源，甚至也可以为单一光源与复合光源混合。
其中，在单一光源下，可以获得R、G、B值相等的RGB值，可以用于图像的简易分析和计算。该单一光源包括红色光源、蓝色光源和绿色光源；通常红色光源、蓝色光源和绿色光源均经90％透明度滤镜处理，使得图像的灰度特性更佳。
在一个实施例中，以背景颜色为纯绿色的分位指示牌为例，其背景颜色的参数(RGB)为(0，255，0)，即R＝0，G＝255，B＝0。经过三基色90％透明度滤镜处理后，以得到图3所示图像。
从图3中可知，在90％B255滤镜下，即经过90％纯蓝色滤镜下，灰度处理后下“分”字与背景颜色RGB值差值最大，文字背景RGB值相差22点，图像的灰度特性最佳。
此时，上述结论可以通过公式(2)计算所得的最大RGB对比值△RGBMAX分析得出。
△RGBMAX＝Max[|RGBBG-RGBW|90％R255、|RGBBG-RGBW|90％G255、|RGBBG-RGBW|90％B255](2)；
式(2)中，|RGBBG-RGBW|90％R255为红色光源经三基色90％透明度滤镜处理后照射刀闸位置指示牌所得刀闸位置图像的RGB对比值；|RGBBG-RGBW|90％G255为绿色光源经三基色90％透明度滤镜处理后照射刀闸位置指示牌所得刀闸位置图像的RGB对比值；|RGBBG-RGBW|90％B255为蓝色光源经三基色90％透明度滤镜处理后照射刀闸位置指示牌所得刀闸位置图像的RGB对比值。
最终，得到△RGBMAX＝|RGBBG-RGBW|90％B255，可知选择蓝色光源作为其分析场景，对蓝色光源照射所得的刀闸位置图像进行标记识别，用来得到刀闸位置状态。
其中，复合光源作为复杂光照环境下单一光源的补充，将采用三基色的RGB值变化输出光源，能使采集对象能够反射出对比度更高的图像。该复合光源总共有4096种颜色，最终需要约0.4秒即可完成全部色彩下的图像采集。
在一个实施例中，若预存4096种复合光源照射，可获得4096种周边背景颜色和标记颜色的RGB值，并通过公式(1)计算每一种复合光源照射下所得刀闸位置图像的RGB对比值△RGB，共计4096个RGB对比值△RGB。
在这4096个RGB对比值△RGB中，选择最大RGB对比值△RGBMAX的光源作为其分析场景，对该选取光源所得的刀闸位置图像进行标记识别，用来得到刀闸位置状态。
可以理解的是，在单一光源与复合光源混合情况下，可以参照上述单一光源及复合光源的相关内容进行组合分析，在此不再赘述。
在本发明实施例中，在单一光源照射下，若图像采集设备像素不足和锐度不足时，会导致刀闸位置图像的周边背景颜色可能存在高噪点的影响，从而形成多个虚色点。因此，需要引入虚色点的背景颜色来调整刀闸位置图像的周边背景颜色，以使得刀闸位置图像更佳，从而可以解决现有图像采集设备因像素不足和锐度不足缺陷所带来的图像模糊问题，提高了识别准确度。
因此，图像采集设备还包括低锐度处理单元；该低锐度处理单元具体包括虚色点RGB值识别模块和背景RGB值更新模块；其中，
虚色点RGB值识别模块具体为，若判断出上述符合预定条件的刀闸位置图像(即最终用来刀闸位置状态的刀闸位置图像)是由某一单一光源照射形成的，且上述符合预定条件的刀闸位置图像中对应周边背景已出现多个虚色点，则继续识别上述符合预定条件的刀闸位置图像中各虚色点的RGB值，如图4所示；
背景RGB值更新模块具体为，将上述符合预定条件的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值分别与各虚色点的RGB值进行对比计算，以筛选出符合预定背景颜色调整条件的虚色点，并待在上述符合预定条件的刀闸位置图像中将所有虚色点的RGB值均统一更新为所选虚色点的RGB值之后，将更新后的刀闸位置图像进行标记识别，以得到刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
在一个实施例中，背景RGB值更新模块将上述符合预定条件的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值分别与各虚色点的RGB值相减，所得的差取绝对值作为相应虚色点的RGB对比值，并将各虚色点的RGB对比值按照从大到小的顺序进行排序，筛选出RGB对比值为最大的虚色点；以及
在上述符合预定条件的刀闸位置图像中将所有虚色点的RGB值均统一更新为所选虚色点的RGB值之后，进一步将更新后的刀闸位置图像进行标记识别，以得到刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
其中，筛选出最大的RGB对比值通过公式(3)来实现：
△RGBMAX＝Max[|RGBBG1-RGBW|、|RGBBG2-RGBW|、...、|RGBBGn-RGBW|](3)；
式(3)中，RGBBG1、RGBBG2、...、RGBBGn分别为各虚色点的RGB。
如图5所示，为本发明实施例中，提供的一种刀闸位置状态识别方法，其通过前述的图像采集设备对预设的刀闸位置指示牌的标记进行识别，所述方法包括以下步骤：
步骤S1、所述图像采集设备从预存的所有光源中依次取一光源，分别照射所述刀闸位置指示牌，并对各光源照射下的刀闸位置指示牌均进行整体图像采集，得到所述刀闸位置指示牌在各光源照射下反射形成的刀闸位置图像；
步骤S2、所述图像采集设备识别出各刀闸位置图像中标记颜色的RGB值及对应标记之外的周边背景颜色的RGB值；
步骤S3、所述图像采集设备将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值进行对比计算，得到各刀闸位置图像的RGB对比值，并根据各刀闸位置图像的RGB对比值，筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
具体过程为，在步骤S1中，图像采集设备从预存的所有光源中依次取一个光源分别照射刀闸位置指示牌，并对各光源照射下的刀闸位置指示牌均进行整体图像采集，直至所有光源都被选取为止，得到刀闸位置指示牌在各光源照射下反射形成的刀闸位置图像。其中，图像采集设备预存的所有光源可以均为复合光源，也可以均为单一光源，甚至也可以为单一光源与复合光源混合。例如，单一光源包括红色光源、蓝色光源和绿色光源；其中，红色光源、蓝色光源和绿色光源均经90％透明度滤镜处理。
应当说明的是，刀闸位置指示牌的标记可以文字或其它字符等。当标记为可显示的文字时，文字颜色为黑色。此时，刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于分闸状态下显示的刀闸位置状态为分，且刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为绿色；刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于合闸状态下显示的刀闸位置状态为合，且刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为红色。
在步骤S2中，图像采集设备基于三基色原理，识别出各刀闸位置图像中标记颜色的RGB值及对应标记之外的周边背景颜色的RGB值。
在步骤S3中，首先，图像采集设备将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值进行对比计算，得到各刀闸位置图像的RGB对比值。例如，图像采集设备将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值相减，所得的差取绝对值均作为相应刀闸位置图像的RGB对比值，即△RGB＝|RGBBG-RGBW|，其中，RGBBG为刀闸位置图像中标记周边背景颜色的RGB值，RGBW为刀闸位置图像中标记颜色的RGB值。
其次，根据各刀闸位置图像的RGB对比值，筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，以得到刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。例如，并将各刀闸位置图像的RGB对比值按照从大到小的顺序进行排序，筛选出RGB对比值为最大的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态，即取RGB对比值为最大△RGBMAX(即△RGBMAX＝MAX[△RGB1、△RGB2、…、△RGBn])的刀闸位置图像进行标记识别，得到刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
在本发明实施例中，在单一光源照射下，若图像采集设备像素不足和锐度不足时，会导致刀闸位置图像的周边背景颜色可能存在高噪点的影响，从而形成多个虚色点。因此，需要引入虚色点的背景颜色来调整刀闸位置图像的周边背景颜色，以使得刀闸位置图像更佳，从而可以解决现有图像采集设备因像素不足和锐度不足缺陷所带来的图像模糊问题，提高了识别准确度。
此时，所述方法进一步包括：图像采集设备若判断出所述符合预定条件的刀闸位置图像是由某一单一光源照射形成的，且所述符合预定条件的刀闸位置图像中对应周边背景已出现多个虚色点，则继续识别所述符合预定条件的刀闸位置图像中各虚色点的RGB值；以及
所述图像采集设备将所述符合预定条件的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值分别与各虚色点的RGB值进行对比计算，以筛选出符合预定背景颜色调整条件的虚色点的RGB对比值，并待在所述符合预定条件的刀闸位置图像中将周边背景及所有虚色点的RGB值均统一更新为所选RGB对比值之后，进一步将更新后的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
例如，图像采集设备将符合预定条件的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值分别与各虚色点的RGB值相减，所得的差取绝对值作为相应虚色点的RGB对比值，并将各虚色点的RGB对比值按照从大到小的顺序进行排序，筛选出最大的RGB对比值，即△RGBMAX＝Max[|RGBBG1-RGBW|、|RGBBG2-RGBW|、...、|RGBBGn-RGBW|]；其中，RGBBG1、RGBBG2、...、RGBBGn分别为各虚色点的RGB；
在符合预定条件的刀闸位置图像中将周边背景及所有虚色点的RGB值均统一更新为所选最大的RGB对比值之后，进一步将更新后的刀闸位置图像进行标记识别，以得到刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
1、本发明基于RGB三基色，通过识别每一个光源照射下刀闸位置指示牌反射形成的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值，并对比计算同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值，以得到各刀闸位置图像的RGB对比值来筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，最终得到刀闸位置状态，解决了现有图像采集设备因像素不足和图像处理能力不足所带来的图像模糊问题，提高了识别准确度；
2、本发明还在像素不足和锐度不足时背景颜色可能存在高噪点的影响而形成多个虚色点时，对符合预定条件的刀闸位置图像中所有虚色点的RGB值进行修正，从而解决了现有图像采集设备因像素不足和锐度不足缺陷所带来的图像模糊问题，提高了识别准确度。
值得注意的是，上述装置实施例中，所包括的各个装置单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种刀闸位置状态识别方法，其特征在于，通过图像采集设备对预设的刀闸位置指示牌的标记进行识别，所述方法包括以下步骤：
所述图像采集设备从预存的所有光源中依次取一光源，分别照射所述刀闸位置指示牌，并对各光源照射下的刀闸位置指示牌均进行整体图像采集，得到所述刀闸位置指示牌在各光源照射下反射形成的刀闸位置图像；
所述图像采集设备识别出各刀闸位置图像中标记颜色的RGB值及对应标记之外的周边背景颜色的RGB值；
所述图像采集设备将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值进行对比计算，得到各刀闸位置图像的RGB对比值，并根据各刀闸位置图像的RGB对比值，筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
2.如权利要求1所述的刀闸位置状态识别方法，其特征在于，所述图像采集设备将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值进行对比计算，得到各刀闸位置图像的RGB对比值，并根据各刀闸位置图像的RGB对比值，筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态的具体步骤包括：
所述图像采集设备将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值相减，所得的差取绝对值均作为相应刀闸位置图像的RGB对比值，并将各刀闸位置图像的RGB对比值按照从大到小的顺序进行排序，筛选出RGB对比值为最大的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
3.如权利要求2所述的刀闸位置状态识别方法，其特征在于，所述图像采集设备预存的所有光源均为复合光源。
4.如权利要求2所述的刀闸位置状态识别方法，其特征在于，所述图像采集设备预存的所有光源均为单一光源；或所述图像采集设备预存的所有光源为单一光源与复合光源混合。
5.如权利要求4所述的刀闸位置状态识别方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
所述图像采集设备若判断出所述符合预定条件的刀闸位置图像是由某一单一光源照射形成的，且所述符合预定条件的刀闸位置图像中对应周边背景已出现多个虚色点，则继续识别所述符合预定条件的刀闸位置图像中各虚色点的RGB值；以及
所述图像采集设备将所述符合预定条件的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值分别与各虚色点的RGB值进行对比计算，以筛选出符合预定背景颜色调整条件的虚色点，并待在所述符合预定条件的刀闸位置图像中将所有虚色点的RGB值均统一更新为所选虚色点的RGB值之后，进一步将更新后的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
6.如权利要求5所述的刀闸位置状态识别方法，其特征在于，所述图像采集设备将所述符合预定条件的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值分别与各虚色点的RGB值进行对比计算，以筛选出符合预定背景颜色调整条件的虚色点，并待在所述符合预定条件的刀闸位置图像中将所有虚色点的RGB值均统一更新为所选虚色点的RGB值之后，进一步将更新后的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态的具体步骤包括：
所述图像采集设备将所述符合预定条件的刀闸位置图像中标记颜色的RGB值分别与各虚色点的RGB值相减，所得的差取绝对值作为相应虚色点的RGB对比值，并将各虚色点的RGB对比值按照从大到小的顺序进行排序，筛选出RGB对比值为最大的虚色点；以及
在所述符合预定条件的刀闸位置图像中将所有虚色点的RGB值均统一更新为所选虚色点的RGB值之后，进一步将更新后的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
7.如权利要求6所述的刀闸位置状态识别方法，其特征在于，所述单一光源包括红色光源、蓝色光源和绿色光源；其中，所述红色光源、所述蓝色光源和所述绿色光源均经90％透明度滤镜处理。
8.如权利要求1-7中任一项所述的刀闸位置状态识别方法，其特征在于，所述刀闸位置指示牌的标记为可显示的文字，且文字颜色为黑色；其中，
所述刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于分闸状态下显示的刀闸位置状态为分，且所述刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为绿色；
所述刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于合闸状态下显示的刀闸位置状态为合，且所述刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为红色。
9.一种图像采集设备，其与设有标记的刀闸位置指示牌相配合，其特征在于，包括：图像采集单元、RGB值识别单元和刀闸位置状态识别单元；其中，
所述图像采集单元，用于从预存的所有光源中依次取一光源，分别照射所述刀闸位置指示牌，并对各光源照射下的刀闸位置指示牌均进行整体图像采集，得到所述刀闸位置指示牌在各光源照射下反射形成的刀闸位置图像；
所述RGB值识别单元，用于识别出各刀闸位置图像中标记颜色的RGB值及对应标记之外的周边背景颜色的RGB值；
所述刀闸位置状态识别单元，用于将同一刀闸位置图像中标记颜色的RGB值与对应周边背景颜色的RGB值进行对比计算，得到各刀闸位置图像的RGB对比值，并根据各刀闸位置图像的RGB对比值，筛选出符合预定条件的刀闸位置图像进行标记识别，以得到所述刀闸位置指示牌的刀闸位置状态。
10.如权利要求9所述的图像采集设备，其特征在于，所述刀闸位置指示牌的标记为可显示的文字，且文字颜色为黑色；其中，
所述刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于分闸状态下显示的刀闸位置状态为分，且所述刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为绿色；
所述刀闸位置指示牌上的文字在刀闸处于合闸状态下显示的刀闸位置状态为合，且所述刀闸位置指示牌上的文字周边背景颜色为红色。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113963980A (zh) * 2021-10-20 2022-01-21 广东电网有限责任公司 一种刀闸远程识别系统
CN114581807A (zh) * 2022-03-23 2022-06-03 博锐尚格科技股份有限公司 一种自动采集电闸信息以及电闸检查的方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102509100A (zh) * 2011-10-26 2012-06-20 山东电力研究院 一种基于图像模式识别的刀闸分合可靠性识别方法
CN102622615A (zh) * 2012-02-24 2012-08-01 山东鲁能智能技术有限公司 基于刀闸臂特征点间距离的刀闸状态合位可靠性判别方法
US20160248937A1 (en) * 2015-02-17 2016-08-25 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing device, article processing apparatus, and image processing method
CN107257161A (zh) * 2017-06-20 2017-10-17 安徽南瑞继远电网技术有限公司 一种基于状态识别算法的变电站刀闸遥控辅助校核方法及系统
CN109670403A (zh) * 2018-11-19 2019-04-23 国网江西省电力有限公司抚州供电分公司 一种变电站电动刀闸二次回路锈蚀识别方法
US20200175247A1 (en) * 2017-07-09 2020-06-04 Ringo Ai, Inc. Electromagnetic emitters and detectors for electronic devices
CN112115807A (zh) * 2020-08-28 2020-12-22 国网福建省电力有限公司厦门供电公司 一种基于图像识别的变电站二次设备倒闸操作防误模拟方法和系统
JP2020204830A (ja) * 2019-06-14 2020-12-24 ヤマハ発動機株式会社 マーク認識装置及びそれを備えた処理装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102509100A (zh) * 2011-10-26 2012-06-20 山东电力研究院 一种基于图像模式识别的刀闸分合可靠性识别方法
CN102622615A (zh) * 2012-02-24 2012-08-01 山东鲁能智能技术有限公司 基于刀闸臂特征点间距离的刀闸状态合位可靠性判别方法
US20160248937A1 (en) * 2015-02-17 2016-08-25 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing device, article processing apparatus, and image processing method
CN107257161A (zh) * 2017-06-20 2017-10-17 安徽南瑞继远电网技术有限公司 一种基于状态识别算法的变电站刀闸遥控辅助校核方法及系统
US20200175247A1 (en) * 2017-07-09 2020-06-04 Ringo Ai, Inc. Electromagnetic emitters and detectors for electronic devices
CN109670403A (zh) * 2018-11-19 2019-04-23 国网江西省电力有限公司抚州供电分公司 一种变电站电动刀闸二次回路锈蚀识别方法
JP2020204830A (ja) * 2019-06-14 2020-12-24 ヤマハ発動機株式会社 マーク認識装置及びそれを備えた処理装置
CN112115807A (zh) * 2020-08-28 2020-12-22 国网福建省电力有限公司厦门供电公司 一种基于图像识别的变电站二次设备倒闸操作防误模拟方法和系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113963980A (zh) * 2021-10-20 2022-01-21 广东电网有限责任公司 一种刀闸远程识别系统
CN113963980B (zh) * 2021-10-20 2024-05-07 广东电网有限责任公司 一种刀闸远程识别系统
CN114581807A (zh) * 2022-03-23 2022-06-03 博锐尚格科技股份有限公司 一种自动采集电闸信息以及电闸检查的方法

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