[发明专利]一种基于智能机器人的巡检点电表数值识别方法

权利要求书

1.一种基于智能机器人的巡检点电表数值识别方法，其特征在于执行如下步骤：

1）拍摄所述巡检点的标准图像；

2）从所述标准图像中选取标准区域；所述标准区域大小在[400*300，800*700]像素之间，且所述巡检点的电表区域包含于所述标准区域中；

3）建立巡检点的电表刻度集合（K, SV），其中Kϵ(1…n),SVϵ[0,2*π)，K为电表的指针所在直线的斜率，SV为刻度值；

4）以标准图像为基础生成训练数据集合，

所述标准区域所在矩形为(x,y,w,h)，其中(x,y)是所述标准区域的左上角坐标位置，w是所述标准区域的宽度，h是所述标准区域的高度；

将所述标准区域作为正样本，将其它部分的区域以间隔为2个像素的间隔，取作负样本；

所述负样本所在区域为(Nx,Ny,Nw,Nh)，满足下列条件：

①( (Nx=0)∧(Nx+Nw)(x+1/3*w) ) ∨( (Nx=(x+2/3*w))∧(Nx+Nw)1920 ) ∧(Nx=x+2*n)，其中n为整数；

②( (Ny=0)∧(Ny+Nh)(x+1/3*h) ) ∨( (Ny=(x+2/3*h))∧(Ny+Nh)1920 ) ∧(Ny=y+2*n)，其中n为整数；

③ Nw = w；

④ Nh = h；

将大小为(w,h)的所述样本的图像统一规整为64*64的图像小块，然后计算这些图像小块的HOG+LBP特征，形成8100维的向量特征，所述向量特征作为所述训练数据集合；

5）将所述训练数据集合带入到kd树中进行训练，得到用于识别所述标准区域的模型文件，同时计算标准区域的角点特征；

6）通过所述智能机器人获取巡检点的待识别图像；

7）从所述待识别图像中以间隔32个像素的距离选取出若干待识别图像小块；

8）将所述待识别图像小块的集合带入到训练后的kd树中，通过最邻近搜索法从所述待识别图像小块的集合中选取与所述标准区域矢量距离最小的待识别图像小块作为最相似图像块；

9）将所述最相似图像块的角点特征和所述标准区域的角点特征进行匹配，得到所述最相似图像块和所述标准区域之间的映射关系；

10）根据所述映射关系来确定所述待识别图像中的电表区域；

11）对步骤10）中的电表区域进行灰度化和二值化处理，得到处理后的二值化图像；

12）通过霍夫线段拟合在所述二值化图像中寻找线段，选取离指针旋转中心的距离最短的线段作为电表刻度指针；

13）通过所述电表刻度指针的斜率和刻度集合确定所述巡检点的电表数值；

在步骤1）的拍摄之前，先设置好所述巡检点所对应的摄像机的放大倍数、聚焦值、云台的水平角度、云台的垂直角度以及巡检点的位置坐标；步骤6）获取待识别图像前，先根据巡检点的位置坐标移动到对应的巡检点，并按照步骤1）设置的放大倍数、聚焦值、云台的水平角和云台的垂直角度进行设置。

2.根据权利要求1所述的基于智能机器人的巡检点电表数值识别方法，其特征在于：标准图像的大小为1920*1080像素。