[发明专利]一种基于页岩气田生产单指针仪表读数的识别方法

权利要求书

1.一种基于页岩气田生产单指针仪表读数的识别方法，其特征在于：主要包括依次进行的以下步骤：

步骤1：使用深度学习训练的机械仪表模型检测和定位抓拍图像中机械仪表的位置，截取仪表的子图像，进行机械仪表的计算机视觉分析；

步骤2：对截取的机械仪表子图像进行图像预处理，并且进行图像重采样；

步骤3：将重采样的图像从RGB空间转到HSV空间，对图像空间的V通道数据进行循环遍历，检测并查找每个V值下的图斑边界；

步骤4：构造机械仪表子图像的中心矩形，并用构造的中心矩形过滤步骤3形成的图斑边界；

步骤5：对过滤后的图斑边界进行长宽比约束、图斑边界包含中心矩形中心点约束，然后进行机械仪表指针边界的定位；

步骤6：对查找出的指针边界进行直线拟合、偏转角度计算，确定直线的旋转角度，结合仪表起始量程，计算仪表读数。

2.根据权利要求1所述的一种基于页岩气田生产单指针仪表读数的识别方法，其特征在于：所述步骤3主要包括依次进行的以下步骤：

步骤3-1：将重采样的图像从RGB空间转到HSV空间；

步骤3-2：对HSV图像空间的V值从80到230进行循环遍历，对每张图像进行150次的边界判断和查找，查找图斑的边界。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于页岩气田生产单指针仪表读数的识别方法，其特征在于：所述步骤3中对图像空间的V通道数据进行循环遍历时，循环终止的影响因子主要包括边界线最小外接矩形的宽高比、最小外接矩形最小边长占比构造仪表中心矩形的边长比、边界线面积占构造仪表中心矩形面积比中的至少一个，所述影响因子的值均在预定义的阈值内，则循环终止，否则继续循环遍历寻找图斑边界。

4.根据权利要求1或2所述的一种基于页岩气田生产单指针仪表读数的识别方法，其特征在于：步骤3中，调用CvtColor函数将重采样的图像从RGB空间转到HSV空间；在对图像空间的V通道数据进行循环遍历的过程中，调用inRange函数过滤HSV图像空间目标像素，用于检测并查找每个V值下的图斑边界。

5.根据权利要求1或2所述的一种基于页岩气田生产单指针仪表读数的识别方法，其特征在于：所述步骤3中查找到图斑边界后，将图像从HSV空间转换为RGB空间。

6.根据权利要求1所述的一种基于页岩气田生产单指针仪表读数的识别方法，其特征在于：所述步骤4主要包括：构造中心矩形，在步骤3中进行循环遍历V通道数据，检测并查找每个V值下的图斑边界时，对查找出的图斑边界添加落在中心矩形内约束、边界中心包含中心子矩形中点的约束，每个V值下过滤后的图斑边界进行排序，边界数量最大的那个即为特定图斑边界。

7.根据权利要求1所述的一种基于页岩气田生产单指针仪表读数的识别方法，其特征在于：所述步骤5主要包括：定位查找出的图斑边界包含指针边界，生成查找出的边界的最小外接矩形，以查找出的边界外接矩形的高宽比大于预设阈值、边界像素数大于图像中心矩形边长、边界所包含的面积小于图像中心矩形面积的30%这三个指标进行边界过滤，挑选出的边界均落在中心矩形内，对中心矩形内边界进行排序，包含像素最多的边界即为指针边界。

8.根据权利要求1所述的一种基于页岩气田生产单指针仪表读数的识别方法，其特征在于：步骤6中对查找出的指针边界进行直线拟合、偏转角度计算主要包括：以最小外接矩形的两个对角点为分析对象，以每个点为中心，最小矩形短边为边长，构建新的矩形，然后统计落在这两个矩形内边界点的个数，个数多的为指针尾部，个数少的为指针的头部，拟合指针边界直线，以最小外接矩形的两个对角点的横坐标为变量，求出直线上相应纵坐标，以求出的两个纵坐标为计算对象，计算指针的偏转角度。

9.根据权利要求1所述的一种基于页岩气田生产单指针仪表读数的识别方法，其特征在于：对于步骤1中定位抓拍的图像，机械仪表表盘呈像宽高均不小于100像素，机械仪表表盘和摄像头之间的夹角不小于30°。