[发明专利]油浸式互感器的检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种油浸式互感器的检测方法，其特征在于，方法包括：

获取油浸式互感器当前图像信息；

根据所述油浸式互感器当前图像信息和套管外观识别模型，识别得到渗漏油信息；

根据所述油浸式互感器当前图像信息和油量识别算法，识别得到油量信息；

根据所述油浸式互感器当前图像信息和油色识别模型，识别得到油色信息；

根据所述渗漏油信息、油量信息和油色信息，得到油浸式互感器的当前状态信息。

2.根据权利要求1所述的一种油浸式互感器的检测方法，其特征在于，所述根据所述油浸式互感器当前图像信息和套管外观识别模型，识别得到渗漏油信息，包括：

根据所述油浸式互感器当前图像信息，分割得到单个套管图像；

提取所述单个套管图像各个像素点的RGB值；

根据像素点的RGB值和套管外观识别模型，判断该像素点是否为渗漏油区域；

根据判断结果，生成渗漏油信息。

3.根据权利要求2所述的一种油浸式互感器的检测方法，其特征在于，所述提取所述单个套管图像各个像素点的RGB值之前，还包括：

提取所述单个套管图像各个像素点的HSV值；

根据像素点的HSV值，判断该像素点是否为背景区域。

4.根据权利要求1至3任一项所述的一种油浸式互感器的检测方法，其特征在于，所述根据所述油浸式互感器当前图像信息和套管外观识别模型，识别得到渗漏油信息之前，还包括：

获取用于套管外观识别模型训练的第一样本集；其中，所述第一样本集包括第一训练集和第一测试集，所述第一训练集包括多个套管图像，套管图像分为正常套管图像和渗漏油套管图像，且所述正常套管图像和渗漏油套管图像数量相等；

提取套管图像的方向梯度直方图特征；

将所述方向梯度直方图特征输入线性支持向量机进行训练，得到第一初始线性支持向量机模型；

利用正常套管图像、渗漏油套管图像和所述第一初始线性支持向量机模型，得到套管外观识别模型；

利用第一测试集对套管外观识别模型进行测试。

5.根据权利要求1所述的一种油浸式互感器的检测方法，其特征在于，所述根据所述油浸式互感器当前图像信息和油量识别算法，识别得到油量信息，包括：

根据所述油浸式互感器当前图像信息，分割得到单个油量计图像；

将所述单个油量计图像转换为二值化图像；

识别二值化图像中灰度区域和刻度线段；

识别所述灰度区域对应的刻度线段的数量；

根据所述数量得到油量信息。

6.根据权利要求1所述的一种油浸式互感器的检测方法，其特征在于，所述根据所述油浸式互感器当前图像信息和油色识别模型，识别得到油色信息，包括：

根据所述油浸式互感器当前图像信息，分割得到单个油量计图像；

提取所述单个油量计图像各个像素点的HSV值；

根据像素点的HSV值，判断该像素点是否为背景区域；

若该像素点不为背景区域，提取该像素点的RGB值；

根据像素点的RGB值和油色识别模型，判断该像素点是否为油色正常区域；

根据判断结果，生成油色信息。

7.根据权利要求1、2、3、5或6所述的一种油浸式互感器的检测方法，其特征在于，所述根据所述油浸式互感器当前图像信息和油色识别模型，识别得到油色信息之前，还包括：

获取用于油色识别模型训练的第二样本集；其中，所述第二样本集包括第二训练集和第二测试集，所述第二训练集包括多个油量计图像，油量计图像分为正常油量计图像和异常油量计图像，且所述正常油量计图像和异常油量计图像数量相等；

提取油量计图像的方向梯度直方图特征；

将所述方向梯度直方图特征输入线性支持向量机进行训练，得到第二初始线性支持向量机模型；

利用正常油量计图像、异常油量计图像和所述第二初始线性支持向量机模型，得到油色识别模型；

利用第二测试集对油色识别模型进行测试。