[发明专利]一种基于显著性特征的绝缘子图像识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于显著性特征的绝缘子图像识别方法，其特征在于，包括：

S1：对采集到的绝缘子图像进行特征提取操作得到所述绝缘子图像的显著性特征；

S2：采用BP神经网络对所述显著性特征进行训练得到绝缘子图像识别模型；

S3：将新采集的绝缘子图像传输给所述绝缘子图像识别模型得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于显著性特征的绝缘子图像识别方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：

S11：将采集到的绝缘子图像中的被识别的绝缘子区域作为特征提取区域；

S12：采用基于直方图的对比度对所述特征提取区域的像素色彩进行计算得到显著性特征。

3.根据权利要求2所述的一种基于显著性特征的绝缘子图像识别方法，其特征在于，所述S12中计算得到显著性特征的具体步骤包括：

S121：读取所述采集到的绝缘子图像中的特征提取区域得到所述绝缘子图像的长、宽和颜色通道值；

S122：根据所述颜色通道值得到所述绝缘子图像中的特征提取区域的颜色总数以及对应的像素总数；

S123：将所述像素总数由大到小进行排序，并在排序的同时记录所述像素总数相应的颜色；

S124：找出排序后的像素总数中覆盖所述绝缘子图像中的特征提取区域大于或等于95％的高频颜色，以及小于或等于5％的颜色种类得到特征提取颜色集；

S125：计算所述特征提取颜色集的一个颜色与所述特征提取颜色集的其他颜色的距离；

S126：对上一步骤计算得到的距离由小到大进行排序，并计算所述距离对应的颜色的显著值；

S127：将所述显著值中较大显著值分配给感兴趣信息，最小显著值分配给无关信息，从而获取显著性特征。

4.根据权利要求3所述的一种基于显著性特征的绝缘子图像识别方法，其特征在于，所述S125中颜色之间的距离计算公式：

式中I为输入图像，D(I_k，I_i)是空间L*a*b中像素I_k与不同像素I_i的距离。

5.根据权利要求1所述的一种基于显著性特征的绝缘子图像识别方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：

S21：根据所述显著性特征确定所述绝缘子图像识别模型的网络结构；

S22：输入所述网络模型的输入层节点数、输出层节点数、绝缘子训练样本参数矩阵和目标参数矩阵；

S23：确定所述网络模型的隐含层数和所述隐含层包含的神经元数目；

S24：设置所述网络模型的传递函数、学习训练函数和误差算法；

S25：根据确定的所述绝缘子图像识别模型的网络结构选择BP神经网络的网络结构得到绝缘子图像识别模型；

S26：对所述绝缘子图像识别模型的网络参数、训练次数和学习速率进行设置；

S27：将所述显著性特征输入所述绝缘子图像识别模型进行训练，根据训练结果对所述绝缘子图像识别模型进行修正得到最终的绝缘子图像识别模型。

6.一种基于显著性特征的绝缘子图像识别系统，其特征在于，包括：

预处理模块，对采集到的绝缘子图像进行特征提取操作；

模型训练模块，采用BP神经网络对所述显著性特征进行训练得到绝缘子图像识别模型；

识别模块，识别新采集的绝缘子图像得到识别结果。

7.根据权利要求6所述的一种基于显著性特征的绝缘子图像识别系统，其特征在于，所述预处理模块包括：

将采集到的绝缘子图像中的被识别的绝缘子区域作为特征提取区域；

采用基于直方图的对比度对所述特征提取区域的像素色彩进行计算得到显著性特征。