[发明专利]一种基于图像的电力设备识别方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于图像的电力设备识别方法，其特征在于，该方法包括：

接收电力设备图像训练集，对电力设备图像进行预处理，对预处理后的图像利用图像识别算法建立图像特征点描述信息、关联点信息和其与电力设备类别的索引，并存储于特征库，利用机器学习训练预处理后的电力设备图像训练集；

接收待识别的电力设备图像，对待识别的电力设备图像进行预处理，提取预处理后电力设备图像中的特征点，基于特征点检测SIFT算法进行图像搜索；

将待识别的电力设备图像提取的特征点建立特征集索引，将特征集索引与特征库的索引匹配，识别出电力设备类别。

2.如权利要求1所述的一种基于图像的电力设备识别方法，其特征在于，在该方法中，所述预处理的具体步骤包括：

接收有效位置标识指令，在电力设备图像中标出有效位置；

确定电力设备图像中的噪声类型，并根据其噪声类型匹配相应的滤波器，调节不同滤波器的自定义滤波器参数，直至达到平衡最佳滤波状态，进行滤波处理。

3.如权利要求2所述的一种基于图像的电力设备识别方法，其特征在于，在该方法中，对标出有效位置的电力设备图像进行矫正、纠偏处理。

进一步地，在该方法中，对电力设备图像进行滤波的具体步骤包括：

预设方框滤波参数值、均值滤波参数值和高斯滤波参数值；

对电力设备图像根据预设的方框滤波参数值进行方框滤波，并在方框滤波过程中调节方框滤波参数值，直至达到平衡最佳方框滤波状态；

对电力设备图像根据预设的均值滤波参数值进行均值滤波，并在均值滤波过程中调节均值滤波参数值，直至达到平衡最佳均值滤波状态；

对电力设备图像根据预设的高斯滤波参数值进行高斯滤波，并在高斯滤波过程中调节高斯滤波参数值，直至达到平衡最佳高斯滤波状态。

进一步地，在该方法中，对电力设备图像的有效位置建立图像特征点描述信息和关联点信息，根据图像特征点描述信息和关联点信息，建立结构化的特征库，将图像特征点描述信息和关联点信息存储于特征库中，并建立图像特征点描述信息和关联点信息与电力设备类别的信息索引。

进一步地，在该方法中，在待识别的电力设备图像的图像搜索匹配中，计算置信度，并将置信度进行排序，并设定置信度阈值，计算出的置信度大于置信度阈值的为有效识别。

4.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行根据权利要求1-3中任一项所述的一种基于图像的电力设备识别方法。

5.一种终端设备，采用互联网终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行根据权利要求1-3中任一项所述的一种基于图像的电力设备识别方法。

6.一种基于图像的电力设备识别方法，其特征在于，该方法包括：

接收电力设备图像训练集，对电力设备图像进行预处理，对预处理后的图像利用图像识别算法建立图像特征点描述信息、关联点信息和其与电力设备类别的索引，并存储于特征库，利用机器学习训练预处理后的电力设备图像训练集；

接收待识别的电力设备图像，对待识别的电力设备图像进行预处理，提取预处理后电力设备图像中的特征点，基于特征点检测SIFT算法进行图像搜索；

将待识别的电力设备图像提取的特征点建立特征集索引，将特征集索引与特征库的索引匹配，识别出电力设备类别；

对电力设备图像中电力设备所在区域进行差分和累计图像处理，与其对应类别的电力设备正常图像比对，判断电力设备运行情况，得到电力设备存在故障或故障隐患。