[发明专利]一种指示灯状态的巡检方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种指示灯状态的巡检方法，其特征在于：包括建模过程和巡检过程；

所述建模过程是：获得不同时刻针对巡检点处采集的图像n张，n的取值至少要保证指示灯的亮灯状态被捕捉到，利用叠加算法完成n张图像的叠加，得到叠加图像，利用识别算法完成整张图像的指示灯识别，将叠加图像、有效识别区域和每个指示灯信息作为该巡检点的模板信息进行保存，得到模板图像，完成建模；

所述巡检过程，进一步包括：

(1)有效区域的定位过程，即获得不同时刻针对巡检点处采集的图像n张，并且利用叠加算法完成叠加后，得到该巡检点处的巡检图像；利用模板匹配算法对模板图像和巡检图像进行匹配，完成巡检图像中有效区域的定位；

(2)指示灯位置的计算过程，在巡检图像中有效区域中计算出每个待识别指示灯的位置；

(3)指示灯状态识别过程，即将巡检图像转换到HSV颜色空间，取出当前待识别的指示灯的HSV图像，利用颜色范围表获取常见指示灯颜色对应的像素点个数，取像素点个数最多对应的颜色即为当前指示灯的颜色，从而识别巡检图像中指示灯状态，并与模板图像指示灯的状态进行对比，得到巡检结果。

2.根据权利要求1所述的一种指示灯状态的巡检方法，其特征在于：

所述建模过程和所述有效区域的定位过程中，采集巡检点处的图像的规则由一配置文件中配置，所述配置文件的配置项包括采集频率和n的取值。

3.根据权利要求1所述的一种指示灯状态的巡检方法，其特征在于：所述建模过程和所述有效区域的定位过程中，所述叠加算法是：

S11、输入n张采集的图像；

S12、将每张图像，从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；

S13、在HSV颜色空间，计算每张图像的掩码图，对于每个像素点，HSV范围位于指示灯颜色HSV范围内的掩码图上的值为1，否则为0；

S14、计算HSV颜色空间叠加后的图像，如公式(1)所示：

其中I_hsvi表示第i张HSV图像，且i＝0,1,...N-1，M_i表示第i张掩码图，I_hsv表示叠加后的HSV图像；

S15、将叠加后的HSV图像转换回BGR颜色空间；

S16、输出最终的叠加图像。

4.根据权利要求1所述的一种指示灯状态的巡检方法，其特征在于：所述建模过程中，利用识别算法完成整张图像的指示灯识别的具体过程是：

S21、将叠加图像转换到HSV颜色空间，利用颜色范围判断获取相应的掩码图；

S22、在掩码图中，利用轮廓查找算法找出指示灯的轮廓，并筛选去除误判的轮廓，完成指示灯的定位和状态判断；

S23、利用连通域标记算法完成指示灯的定位位置去重，结合HSV图像进行颜色复判。

5.根据权利要求1所述的一种指示灯状态的巡检方法，其特征在于：所述有效区域的定位过程中，利用模板匹配算法对模板图像和巡检图像进行匹配，完成巡检图像中有效区域的定位的过程是：

S31、利用Scharr算子计算模板图中的有效区域的梯度图像，然后根据图像金字塔，得到多尺度模板梯度图像；

S32、利用Scharr算子计算巡检图像整幅图像的梯度图像，得到巡检梯度图像；

S33、在巡检梯度图像中按顺序依次在有效区域大小的矩形窗口M×N内计算巡检梯度与多尺度模板梯度图像之间的标准相关性系数，取得分最高者对应的位置为最佳匹配位置，得分最高者对应的尺度为最佳匹配尺度；

其中，计算标准相关性系数的公式如(2)所示：

R(u,v)表示标准相关性系数图像在像素点(u,v)处的取值；

M为矩形窗口的宽度，N为矩形窗口的高度，单位均为像素；

g表示模板梯度图；

是模板梯度图的平均值：

f表示巡检梯度图，宽度至少为M，高度至少为N；

是巡检梯度图在矩形窗口内的平均值：

j表示水平方向控制变量，取值范围是j＝0～M-1；

k表示竖直方向控制变量，取值范围是k＝0～N-1。