[发明专利]开关状态识别系统

摘要

本发明涉及远程数字视频监控和图像识别技术领域，一种开关状态识别系统，包括图像采集模块、通信模块、图像预处理模块，图像特征处理识别模块和模板匹配模块，本发明选取欧氏距离作为分类器。欧氏距离的识别率最高,说明它能有效的分类开关状态特征,适用于扭动式开关特征分类算法,而且它的平均分类时间最短的,满足算法实时性要求。本发明本系统从获取的所有原始样本库中,通过训练样本库建立模块自动获得训练样本库，使得整个训练样本集的数量大小适中,既能有效的识别开关状态,又不至于影响到系统的速度。

主权项

一种开关状态识别系统，其特征在于：包括图像采集模块、通信模块、图像预处理模块，图像特征处理识别模块和模板匹配模块，所述图像采集模块和通信模块设置在电机机房，所述通信模块与图像采集模块电信连接，所述图像预处理模块、图像特征识别模块和模板匹配模块均设置在监控中心，且图像预处理模块通过通信模块与图像采集模块进行数据交互，所述图像采集模块对开关柜上圆盘旋转型开关状态实时采集，所述通信模块将图像采集模块采集到的实时图像数据传输给图像预处理模块，所述图像预处理模块接收通信模块传送的实时图像数据，并对该图像数据进行图像灰度化、图像平滑、图像锐化和图像二值化处理后得到预处理图像，所述图像特征识别模块与图像预处理模块连接，提取预处理图像并判别出当前圆盘旋转型开关状态特征，所述模板匹配模块待测开关状态特征与给定的样本库中的开关状态图像进行匹配，通过相似性度量计算得到相似性度量值，得到当前圆盘旋转开关的状态结论；其中，所述模板匹配模块中还包括训练样本库建立模块，该模块通过设计原始样本库、冗余样本库和训练样本库，对原始样本库的每一个样本进行训练，并对训练结果进行分类，并分别放入冗余样本库或训练样本库，从而自动获得训练样本库；具体的包括以下步骤：(1).通过开关二值化图像检测获得原始样本库O,并将原始样本库分成OPEN,CLOSE两种状态的两类O1,O2；(2).训练样本和冗余样本的初始状态为空；(3).对原始样本库中每一类Oi,分别进行训练样本的提取,取原始样本库中某一类样本Oi中的第1个放进训练样本库中,并删除原始样本库中(4).对训练样本库中的所有样本进行训练,得到特征向量库；(5).比较原始样本库中的所有样本与特征向量库进行比较,获得每个样本和特征向量库的最小距离D(j)(j＝1,2),其中,N为Oi中的当前样本总数；(6).找到步骤4中的最大的D(j),即max(D(j))所对应的样本看它是否满足阈值条件max(D(j))≥Thmin,其中Thmin为样本能进入训练样本库的最小阈值,若满足阈值条件,则将样本放入样本库,反之,则不放入；(7).找出最小距离小于阈值条件的所有样本,即满足D(j)<Thmax,其中,Thmax为样本能进入样本冗余库的最大阈值,放入冗余库中；(8).重复步骤4～6的过程,直至原始样本库Oi为空；(9).重复步骤2～8的过程,直至Oi(i＝1,2)都得到训练样本库。