[发明专利]适用于电力作业机器人的电力刀闸分合位状态识别方法

说明书

本发明涉及一种适用于电力作业机器人的电力刀闸分合位状态识别方法。本方法主要包括以下步骤：(1)建立模板：采集一张包含刀闸的图像作为建模图像，建立定位区域模板和刀闸区域模板，生成定位模板图像和目标模板图像；(2)采集新的刀闸图像，求新的刀闸图像到定位模板图像的透视变换图；(3)定位目标，在透视变换图中定位出刀闸位置；(4)计算目标模板图像与透视变换图中的刀闸区域的相似度；(5)刀闸状态判断：根据定位的刀闸位置、相似度和刀闸模板图中刀闸状态判断新采集的刀闸图象中刀闸的状态。本发明解决了智能电网中开关状态的自动识别问题，降低了人力成本，提高了巡检效率。

技术领域

本发明属于智能电网在线监测领域，涉及图像识别技术，特别涉及一种适用于电力作业机器人的电力刀闸分合位状态识别方法。

背景技术

随着电网规模的不断扩大，为了提高电力生产的安全性、可靠性、高效性，变电站无人化已成为当今电网智能发展的趋势，刀闸作为变电站中重要的组成部分，关系到整个电网的稳定运行。在常规的变电站中，需要人工操作并确认刀闸是否准确倒闸到位，并将结果传递到监控中心，这种模式人工劳动强度大、效率低且受操作人员的主观性影响，易产生误判。

现有技术对刀闸的分析有：

(1)采用机器学习的方法。该方法先对刀闸设备图像的刀闸设备特征进行学习，后对输入的刀闸设备图像进行状态识别，此方法需要收集大量的样本才能体现该方法的优势，然而刀闸种类繁多，一旦样本不足，则该方法的精确度将大大降低。

(2)采用直线检测的方法。该方法通过检测刀闸区域的直线情况判断刀闸的状态，然而刀闸环境复杂，该方法很难排除环境的干扰，鲁棒性差。

发明内容

本发明发明目的为了解决现有技术的不足，提供一种适用于电力作业机器人的电力刀闸分合位状态识别方法。本发明解决了智能电网中开关状态的自动识别问题，降低了人力成本，提高了巡检效率。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

适用于电力作业机器人的电力刀闸分合位状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)建立模板：采集一张包含刀闸的图像作为建模图像，分别选取建模图像中刀闸附近的两个特征较多的区域作为定位模板区域，生成两个定位模板图像，选取建模图像中的刀闸区域作为目标模板区域，生成目标模板图像，保存两个定位模板图像、目标模板图像、两个定位模板图像在建模图像中的坐标、目标模板图像在建模图像中的坐标和建模图像中刀闸的状态信息；

(2)采集新的刀闸图像作为待测图像，求待测图像的透视变换图。

(3)用目标模板图像与透视变换图进行Surf特征匹配，进而定位出透视变换图中的刀闸位置，计算透视变换图中刀闸位置与建模图像中目标模板区域的位置的重合度；

(4)根据目标模板区域在建模图像中的坐标在透视变换图中相应位置提取刀闸区域，生成大小与目标模板图像相同的刀闸图像，计算生成的刀闸图像与目标模板图像的相似度；

(5)根据步骤(3)中的位置的重合度、步骤(4)中的相似度和建模图像中的刀闸状态综合判断待测图像的刀闸状态。

进一步地，所述步骤(1)中，两个定位模板图像为建模图像中刀闸附近的两个特征较多且不包含刀闸的区域生成的图像。

进一步地，所述步骤(2)中求待测图像的透视变换图的具体步骤如下：

(1)分别提取两个定位模板图像的Surf特征描述子和待测图像的Surf特征描述子；

(2)分别用两个定位模板图像的Surf特征描述子与待测图像的Surf特征描述子进行匹配，得出两个待测图像到定位模板图像的透视变换矩阵，根据两个透视变换矩阵求得两个与定位模板图像一一对应的待测图像的透视变换图。