[发明专利]一种基于光伏电站逻辑图的阵列自动检测和编号方法

权利要求书

1.一种基于光伏电站逻辑图的阵列自动检测和编号方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1)定义利用制图工具设计的整个光伏电站总体平面图为总逻辑图I，首先由人工根据总逻辑图I中阵列之间不同的行间距进行分区，得到分区图像I_i，其中i＝1,2,3,……,K，其中K为分区图像的数目，分区图像I_i的存储格式亦不作限制，能与总逻辑图I相同；

步骤2)对各个分区图像I_i依次进行处理，得到分离背景和前景轮廓的二值图像；

步骤3)对上述步骤2)得到的二值图像进行矩形轮廓提取和存储，分为两步，首先，检测矩形轮廓，其步骤包括：系统性的扫描二值图像直至找到连通轮廓的一个像素点，以这个像素点为起始点，跟踪它的轮廓，并标记边界上的像素，当跟踪轮廓完整闭合，即扫描过程回到此起始点时，完成一个轮廓的跟踪过程；继续寻找新的连通区域起始点，重复上述跟踪过程，完成所有轮廓的跟踪检测，当没有新的连通区域起始点时，二值图像的所有轮廓检测完成；

其次，计算包含轮廓的最小矩形，得到二值图像中所有的矩形轮廓，将矩形轮廓存储在一维结构体数组中，数组中的元素代表矩形轮廓，且每个元素包含矩形轮廓左上角顶点的像素坐标以及矩形轮廓的宽度和高度，单位为像素，数组中存储的分区图像I_i的矩形轮廓的行列顺序为由右至左，由下至上，即数组中的第一个矩形轮廓为分区图像I_i右下角的光伏阵列，数组中的最后一个矩形轮廓为分区图像I_i左上角的光伏阵列；

步骤4)通过计算矩形轮廓的众数信息，排除假轮廓和噪声干扰，提取准确的阵列矩形，为增加阵列检测的鲁棒性，采取的解决方法如下，遍历上述步骤3)中得到的数组，对存储在数组中的所有矩形轮廓的宽度和高度进行排序，找出数组中矩形轮廓的宽度和高度重复出现次数最多的数值，定义该数值为矩形轮廓的宽度和高度的众数，并记录众数出现的次数，之后利用光伏阵列的宽度和高度众数，计算光伏阵列的面积众数PV_Area，通过多次实验统计取面积众数在数值上增减50为阵列允许误差，即认为矩形面积在[PV_Area-50,PV_Area+50]范围内的为阵列矩形轮廓，排除不在这个范围内的矩形轮廓；

步骤5)为每一个光伏阵列确定行列编号，首先确定数组中矩形轮廓左上角像素横坐标的最大值，以及像素横坐标之间的距离众数；再结合上述步骤4)中计算得到的光伏阵列的宽度和高度众数来计算光伏阵列的行列编号；

步骤6)根据人工设定的参考点及其对应的像素坐标来计算每一个光伏阵列四个顶点的大地坐标，人工设定两个参考点分别为分区图像I_i左上角第一个光伏阵列的左上角大地坐标，即数组中最后一个矩形轮廓的左上角大地坐标，记为A点，分区图像I_i右下角最后一个光伏阵列的左上角大地坐标，即数组中第一个矩形轮廓的左上角大地坐标，记为B点，人工输入A点与B点的大地坐标，以及光伏阵列的实际物理宽度PV_W和高度PV_H，单位为米，根据输入的A点、B点的大地坐标和光伏阵列的实际物理宽度PV_W和高度PV_H，根据比例关系来确定每一个光伏阵列四个顶点的大地坐标；

步骤7)最后根据大地坐标与GPS坐标之间的转换关系，将生成的光伏阵列四个顶点的大地坐标转换成GPS坐标，并将光伏阵列的GPS坐标和行列编号保存在数据文件中，为无人机拍摄光伏电站红外图像进行巡航时的自动路线规划和热斑检测与定位应用提供光伏阵列的位置和编号信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于光伏电站逻辑图的阵列自动检测和编号方法，其特征在于，所述步骤2)分离背景和前景轮廓的二值图像包括：首先，读入分区图像I_i，去除分区图像I_i的彩色信息，得到灰度图像并进行归一化；之后，利用最大类间方差法计算灰度图的二值化分割阈值；最后，根据大量实验统计，取二值化分割阈值为0.9对灰度图像进行二值化，具体操作是把灰度图像中像素值小于0.9的区域设置为0，用黑色表示分割出的前景轮廓区域；而像素值大于0.9的区域设置为1，用白色表示分割出的背景区域。