[发明专利]一种基于移动终端的电表箱图像质量检测方法

权利要求书

1.一种基于移动终端的电表箱图像质量检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

获取多张电表箱样本图像，对所述样本图像进行分类，将分类后的样本图像进行叠加求均值，得到平均样本图像；

计算平均样本图像的全局特征值和纹理特征值；

将全局特征值和纹理特征值作为训练集，依次迭代训练多个弱分类器；

对训练完成的多个弱分类器进行加权组合，得到一个强分类器；

采用所述强分类器对电表箱图像进行质量检测。

2.根据权利要求1所述检测方法，其特征在于，计算平均样本图像的全局特征值和纹理特征值，包括：

将所述平均样本图像进行缩放，并进行灰度化处理，得到压缩样本图像；

计算压缩样本图像像素点的灰度值均值，基于灰度值均值对压缩样本图像的个像素点的灰度值进行重置，得到压缩样本图像的hash值作为压缩样本图像的全局特征值；

选取压缩样本图像中的一个像素点以及与之相邻的像素点作为特征提取窗，计算特征提取窗中心像素的特征值作为纹理特征值。

3.根据权利要求2所述检测方法，其特征在于，将平均样本图像进行缩放包括：

基于压缩样本图像的大小，确定所要选取的像素点的数量，所述压缩样本图像为n*n的正方形图像；

读取平均样本图像的大小，分别计算平均样本图像长和宽与压缩样本图像长的比值；

若计算得到的比值存在小数部分则判断小数部分是否满足所设阈值；

若满足，则将平均样本图像的长或宽增加，直到平均样本图像长或宽与压缩样本图像长的比值为整数；

若不满足，则将平均样本图像的长或宽减小，直到平均样本图像长或宽与压缩样本图像边长的比值为整数；

基于调整后的样本图像，按照计算所得比值，等距离选取像素点，组成压缩样本图像。

4.根据权利要求1所述检测方法，其特征在于，所述弱分类器分别对应一个缺陷识别，所述缺陷包括外观破损、窥视窗破损、外观锈蚀、标识牌缺失、锁具缺失、封印缺失。

5.根据权利要求1所述检测方法，其特征在于，所述强分类器包括：

提取平均样本图像的全局特征值和纹理特征值，将全局特征值和纹理特征值作为训练集依次对弱分类器进行训练；

读取每个弱分类器的输出结果，根据每个弱分类器对于训练样本的训练结果，获取多个弱分类器之间的关联关系，所述关联关系包括正比关系和反比关系；

对于具有正比关系的多个弱分类器进行初次摒弃筛选；

基于具有反比关系的弱分类器和初次摒弃筛选后的弱分类器，获取各个弱分类器分类结果的错误率的比值；

若所述弱分类器分类结果的错误率小于预设下限阈值，则二次摒弃所述弱分类器；

基于所述二次摒弃后的所有弱分类器，按照错误率的比值为各个弱分类器分配权重，其中分类结果的错误率越小，权重越大；

基于各个弱分类器的分配权重组合得到强分类器。

6.根据权利要求1所述检测方法，其特征在于，所述方法还包括：基于图像质量分析结果判断是否需要上传电表箱图像至云端服务器。

7.根据权利要求6所述移动终端，其特征在于，图像质量分析结果判断过程如下：

所述移动终端基于图像质量分析结果获取电表箱的缺陷；

由移动终端使用人员判断是否能对电表箱缺陷进行维修；

若移动终端使用人员无法进行维修，则可通过移动终端将电表箱图像以及图像质量分析结果上传至云端服务器；

其他移动终端使用人员可通过移动终端查看该信息。