[发明专利]一种基于颜色分割与概率模型的表盘指针识别方法

说明书

本发明公开了一种基于颜色分割与概率模型的表盘指针识别方法，主要用于电力表盘的自动示数读取。先进行表盘定位，去掉复杂背景，再根据颜色迭代分割进行粗定位，计算拟合点，再利用圆形拟合精确定位刻度区与指针区，然后经过自适应二值化，绘制半径映射图确定候选指针位置，最终根据概率模型确定指针的角度。本发明对于背景复杂、光线干扰多、表盘弧圈较多、指针非常短、表盘内部字符众多等现有的表盘自动读取技术难以读取电力表盘具有良好的识别效果，同时还具有非常高的抗干扰性。

技术领域

本发明属于数据识别技术领域中的图像捕获和处理技术，自动识别电力表盘的指针，并转换为表盘读数，具体涉及一种基于颜色分割与概率模型的表盘指针识别方法。

背景技术

指针式表盘具有防水、防冻、防尘的优点，因此在电力系统上得到了非常广泛的应用。目前，很多变电站仍采用人工读取指针式表盘示数，非常耗时，而且存在一定的安全隐患，就技术发展的趋势而言，指针式表盘的自动示数读取将成为一种常态。

目前的表盘指针自动识别技术主要有模板标定法、边缘检测法、直线与圆检测法、角点检测法、轮廓拟合和径向分割和深度学习方法等。模板标定法实际上仍需要较多的人工参与，一旦表盘安装位置发生变化，就需要重新标定，因此实用性不强。边缘、直线、圆以及角点检测法等方法仅在图像相对比较清晰，没有太多的光线干扰，表盘字符不多且指针比较长的情况下才能有较高的准确率。在图像质量不佳、有光线与噪点干扰的情况下，识别准确率难以达到实用要求。深度学习方法需要采集大量不同场景的图像，对于处理器的性能要求比较高，且一般用于表盘定位，不太适合用于精确地识别指针读数。

因此，客观上需要解决如何去除大量繁琐的人工标定以加快部署的问题，以及如何克服现有技术中对背景复杂、光线干扰多、表盘弧圈较多、指针非常短、表盘内部字符众多、中心有不规则挖孔、孔内形状极不规则、表盘内部充油导致图像断裂的电力表盘的指针识别存在的准确率低和难以识别的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述表盘背景复杂、光线干扰多、表盘弧圈较多、指针非常短、表盘内部字符众多、中心有不规则挖孔、孔内形状极不规则、表盘内部充油的电力表盘，提出一种基于颜色分割与概率模型的逐级指针识别方法。

为达到上述目的，本发明提出的技术方案是一种基于颜色分割与概率模型的表盘指针识别方法，具体包含以下步骤：

1)通过圆检测方法进行表盘定位，去掉复杂背景；

2)根据颜色迭代分割进行刻度区粗定位；

3)通过刻度区粗定位计算拟合点，利用圆形拟合精确定位刻度区与指针区；

4)对指针区进行自适应二值化；

5)绘制半径映射图，计算梯度，确定候选指针位置；

6)计算各候选指针的概率，确定指针的位置。

为了将表盘外的杂乱背景全部去掉，避免后续颜色分割受背景颜色干扰，表盘定位是通过霍夫变换检测表盘外壳。考虑到霍夫圆形检测可能会检测到多个圆，为避免混乱，在检测到多个圆时可对圆半径的范围进行限定。

上述根据颜色迭代分割进行刻度区粗定位是利用刻度区的红黄绿三色信息，采用迭代法得到自适应阈值，然后根据该阈值进行颜色分割，得到刻度区的粗定位。

通过刻度区粗定位计算拟合点是基于步骤2生成的刻度区，在刻度区外框内绘制多条水平直线，以这些水平直线与刻度区之间的交叉线的中点作为拟合点。

上述绘制半径映射图是将步骤4生成的二值化图的圆划分为360度，计算每个角度的半径，以角度为横坐标，半径为纵坐标，绘制而成。

所述候选指针位置是根据半径映射图的下降沿的梯度计算得出。