[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

说明书

本发明涉及一种基于智能机器人的巡检点电表数值识别方法，属于图像识别技术领域。该方法执行如下步骤：1）拍摄标准图像；2）选取标准区域；3）建立电表刻度集合；4）生成训练数据集合；5）进行训练；6）获取待识别图像；7）选取待识别图像小块；8）确定最相似图像块；9）确定映射关系；10）确定待识别图像中的电表区域；11）获取二值化图像；12）拟合在二值化图像确定电表刻度指针；13）确定电表数值。该方法具有较强的定位误差容忍度，较高的仪表识别准确度，仪表的识别度为60%左右，采用本发明的方法后，准确度提高到99%左右。

技术领域

本发明涉及一种基于智能机器人的巡检点电表数值识别方法，属于图像识别技术领域。

背景技术

随着科技技术的发展，智能化程度的加深，机械化智能化的设备逐渐取代人工被应用于机械化的繁琐工作中。正如电力设备的巡检工作，采用智能巡检机器人进行巡检工作，解决了由供电机房的特殊环境带来的安全隐患问题以及人工巡检可能带来的失误和/或错误的问题。

由于技术的不成熟，云台在转动过程中存在的机械误差[-1Rad,1Rad]，导致拍不到图像；仪表识别算法对图片拍摄的位置误差容忍度低，导致仪表识别率下降。因此，需要提供一种具有高准确率且能够适配现有设备的采集识别方法，为台账记录及告警提供可靠的参考。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提出一种具有高准确率的基于智能机器人的巡检点电表数值识别方法。

本发明为了解决上述技术问题提出的技术方案是：一种基于智能机器人的巡检点电表数值识别方法，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；

5）将所述训练数据集合带入到kd树中进行训练，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。

上述技术方案的改进是：标准图像的大小为1920*1080像素。