[发明专利]基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法

说明书

本发明公开一种基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，包括以下步骤：获取待识别的指示灯区域的图像，对图像进行校正及区域划分，得到单个指示灯区域；使用HSV空间的S分量聚类方法对单个指示灯区域内的指示灯定位；基于HSV阈值结合各颜色分量比例与分布情况识别指示灯状态。本发明具有较好的定位效果，并且鲁棒性强。具有良好的稳定性。为变电站继保室中电气控制柜保护指示灯状态识别工程实现提供了新的途径。

技术领域

本发明涉及变电站内设备的工作状态监控技术领域，特别涉及一种基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法。

背景技术

指示灯作为电力系统运行中的重要的指示装置，主要显示了变电站断路器的分合闸位置，绿色指示灯点亮说明断路器在分闸位置，红色指示灯点亮说明断路器在合闸位置，其巡检成为电力运维的一项重要工作。由于巡检过程中指示灯数量较多，工作特点繁琐，以机器视觉代替人工巡检引起了越来越多的关注。机器视觉代替人工巡检时，指示灯的工作状态识别准确率尤为关键，一旦识别错误，会错误判断变电站断路器的工作状态，可能会引起严重的后果。

对断路器指示灯工作状态的识别，就是对指示灯颜色识别。现有技术中，一种方式是选择RGB空间对指示灯进行提取，利用形状提取指示灯并在RGB空间中设定红、黄、绿的颜色阈值进行识别。或者将输入的指示灯图像从原始RGB颜色空间映射到11维颜色属性空间，进行颜色特征的有效提取，并通过指示灯的颜色及形状特征找出信号指示灯位置，最后，通过指示灯中心位置的像素及边缘像素对比以识别指示灯的状态。此类方法可针对多颜色目标进行提取，但由于RGB空间中R、G、B三要素的相关性，RGB值在不同的光照环境下其值差异较大，导致分割结果较差，识别准确率下降。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，可以解决现有技术中选择RGB空间对指示灯进行提取和识别时分割结果差，识别准确率不高的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

基于HSV特征变换的指示灯状态识别方法，包括以下步骤：

获取待识别的指示灯区域的图像，对图像进行校正及区域划分，得到单个指示灯区域；

使用HSV空间的S分量聚类方法对单个指示灯区域内的指示灯定位；

基于HSV阈值结合各颜色分量比例与分布情况识别指示灯状态。

进一步的，所述对图像进行校正及区域划分包括：

采用高斯高通滤波器对图像进行光照增强处理；

采用透视变换技术对图像进行畸变校正，得到校正后的图像；

以单个指示灯为单元对校正后的图像进行分割。

进一步的，所述的以单个指示灯为单元对校正后的图像进行分割包括：

对完整的指示灯区域图像进行S分量聚类分割法提取指示灯并转化为二值图像；

对二值图像进行水平和垂直投影，分别统计投影峰值的个数；

分别用水平和垂直的像素累积和来描述其投影坐标值；

获取投影坐标值的峰值点个数，以其为分割基准，将完整的指示灯区域分割为若干个单个指示灯区域。

进一步的，当所述单个指示灯区域包括开关，并且开关和指示灯分别位于单个指示灯区域的上半部分和下半部分时，将单个指示灯区域从中间分成两部分，保留指示灯所在的部分，去除开关所在的部分。

进一步的，去除开关所在的部分后，还包括去除标识牌的步骤：判断单个指示灯区域中连通域的圆度，当连通域的圆度大于0.8，则保留连通域，否则将连通域删除。