[发明专利]变电站单指针式六氟化硫型仪表智能识别方法有效
| 申请号： | 201910319860.4 | 申请日： | 2019-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN109993154B | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 聂礼强;甘甜;孙腾;战新刚;姚一杨;张曌 | 申请（专利权）人： | 山东大学;智洋创新科技股份有限公司;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00;G06T5/30;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/62 |
| 代理公司： | 37219 济南金迪知识产权代理有限公司 | 代理人： | 陈桂玲 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种变电站单指针式六氟化硫型仪表智能识别方法。本发明旨在对特殊的单指针式六氟化硫型仪表进行读数识别。利用深度学习与传统计算机视觉技术相结合的方式，进行仪表盘定位与指针特征识别。并针对实际应用存在的光线阴暗与仪表盘畸变情形，加入图像增强模块与畸变处理模块以提升识别效果。本发明实现了在复杂背景下对单指针式六氟化硫型仪表的自动检测和识别任务，并具有良好的准确率与稳定性，可满足变电站实际应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 六氟化硫 单指针 仪表 变电站 仪表盘 智能识别 图像增强模块 传统计算机 读数识别 复杂背景 光线阴暗 畸变处理 视觉技术 特征识别 应用需求 自动检测 畸变 准确率 指针 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种变电站单指针式六氟化硫型仪表智能识别方法，其特征在于，该识别方法包括以下步骤:/nS1：使用基于深度学习的目标检测算法Yolo算法对包含指针式六氟化硫型仪表的原始图片进行仪表盘区域检测：将检测到的仪表盘区域切割出来作为待识别图像；/nS2：将待识别图像进行预处理操作：产生二值化图像；/nS3：将S2步骤处理后的二值化图像使用轮廓检测算法进行轮廓检测：/n通过设定轮廓面积阈值K过滤得到六氟化硫仪表盘中C字型黑色圆环，继续步骤S4；/n若在设定阈值内未检测到C字型黑色圆环，则对S1步骤产生的待识别图像进行图像增强处理，并返回S2步骤，直至得到六氟化硫仪表盘中C字型黑色圆环；/nS4：对步骤S1产生的待识别图像进行畸变处理，将椭圆形转变为圆形；/nS5：对畸变后图像重新进行预处理操作；/nS6：对预处理后图像使用改进的模板匹配法进行指针特征的提取；/nS7：使用几何法将指针特征转变为读数；/n所述步骤S4中畸变处理的过程还包括：/nS41：对C字型黑色圆环轮廓使用最小二乘法进行椭圆拟合，并得到长短轴端点四个坐标，其中椭圆拟合规则如下：/n椭圆方程：/nAx
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