[发明专利]一种电力设备图像位置获取方法及装置

说明书

本申请涉及变电站巡检影像采集技术领域，公开了一种电力设备图像位置获取方法及装置。在该方法中，首先获取第一目标图像，确定第一目标图像特征向量以及确定参考图像特征向量，进而根据两个特征向量，得到匹配相似度热力图。然后根据匹配相似度热力图中相似度最大极值，对所述第一目标图像进行截取得到第二目标图像。分别提取第二目标图像和参考图像的特征点并进行匹配，获取匹配点对，进一步确定第二目标图像与参考图像之间的单映关系。根据单映关系将参考图像的角点对应到第二目标图像上，确定所述第一目标图像中所述电力设备的位置。本方法对电力设备图像位置检测准确度高，省去大量人力资源，节约时间。

技术领域

本申请涉及变电站巡检影像采集技术领域，尤其涉及一种电力设备图像位置获取方法及装置。

背景技术

为了更精确和全面地检测电力设备的运行状态，在电力设备的在线监测中，需要针对电力设备的外观图像来进行故障识别。而电力设备图像故障识别首先便需要获取电力设备外观图像中电力设备的位置信息，以便对目标设备进行在线状态检测以及设备故障诊断等后续操作。

目前主要通过变电站巡检机器人，对电力设备进行视觉定位并拍摄，获得电力设备的外观图像。然后专业测试人员根据外观图像并结合自己的操作技能和主观认知，直接判断电力设备在外观图像中的位置。但是通过人为获取电力设备外观图像的位置，准确度得不到保障，速度较慢，同时也耗费了大量的人力资源。

发明内容

本申请公开的一种电力设备图像位置获取方法及装置，用于解决现有技术中通过人为获取电力设备外观图像的位置，准确度低，速度较慢，同时也耗费了大量的人力资源的技术问题。

本申请第一方面公开了一种电力设备图像位置获取方法，包括：

获取第一目标图像，所述第一目标图像中包括待检测的电力设备；

根据所述第一目标图像，确定第一目标图像特征向量；

根据预设的参考图像，确定所述参考图像特征向量；所述参考图像为实际场景下工作状态良好的所述电力设备的图像；

根据所述第一目标图像特征向量和所述参考图像特征向量，确定匹配相似度热力图；

确定所述匹配相似度热力图中相似度最大极值；

根据所述匹配相似度热力图中相似度最大极值，对所述第一目标图像进行截取，确定第二目标图像；

分别对所述第二目标图像和所述参考图像进行特征点提取，确定所述第二目标图像和所述参考图像之间一一对应的多组匹配点对；

根据所述多组匹配点对，确定所述第二目标图像与所述参考图像的单映关系；

获取所述参考图像的中心点和所述参考图像的四个角点；

根据所述单映关系，将所述参考图像的中心点映射到所述第二目标图像上的所述电力设备，确定参考中心点；

根据所述单映关系、所述参考图像的四个角点和所述参考中心点，确定所述参考图像的四个角点对应到所述第二目标图像上四个位置；

根据所述参考图像的四个角点对应到所述第二目标图像上四个位置，确定所述第一目标图像中所述电力设备的位置。

可选的，所述根据所述多组匹配点对，确定所述第二目标图像与所述参考图像的单映关系包括：

利用RANSAC算法，对所述多组匹配点对进行筛选，确定多组筛选匹配点对；

根据所述多组筛选匹配点对，确定所述第二目标图像与所述参考图像的单映关系。

可选的，所述根据所述第一目标图像，确定第一目标图像特征向量，包括：

将所述第一目标图像通过卷积神经网络，确定所述第一目标图像特征向量。