[发明专利]基于快速确定中线模型的对开式刀闸开合角度检测方法在审

专利信息
申请号: 201910906101.8 申请日: 2019-09-24
公开(公告)号: CN110717897A 公开(公告)日: 2020-01-21
发明(设计)人: 任昌;汪辉;任大明;刘晶 申请(专利权)人: 南京鑫和汇通电子科技有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/66;G06T7/68;G06K9/62;G01B11/26;G01R31/327
代理公司: 14106 山西华炬律师事务所 代理人: 杨秉一
地址: 210032 江苏省南京市*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 边缘线 刀闸 集合 闸臂 对开式 开合 右刀 左刀 采集目标图像 绝缘子中心 边缘检测 角度检测 快速计算 快速确定 模板图像 准确检测 左绝缘子 臂边缘 更新 配对 剔除 对称 采集 检测
【权利要求书】:

1.一种基于快速确定中线模型的对开式刀闸开合角度检测方法,其特征在于,包括:

采集对开式刀闸的模板图像,对图像中刀闸进行定位获取其左绝缘子中心线、右绝缘子中心线、左刀闸臂的左中点和右刀闸臂的右中点,并根据其快速计算刀闸臂的中线;

在同样的位置利用同样的设备采集同一对开式刀闸的目标图像,对目标图像进行边缘检测,获取边缘线集合;

将根据模板图像计算的对开式刀闸的左中点和右中点对应到目标图像中,得到目标图像的刀闸臂的左中点和右中点,计算目标图像的刀闸臂的左中点和右中点到边缘线集合中的每条边缘线的距离,将不在阈值范围内的距离所对应的边缘线剔除,获取更新边缘线集合;

利用中线将更新边缘线集合左右区分,分别获取左刀闸臂边缘线集合和右刀闸臂边缘线集合并进行对称配对,确定左刀闸臂边缘线和右刀闸臂边缘线;

计算左刀闸臂和右刀闸臂之间的夹角。

2.据权利要求1所述的基于快速确定中线模型的对开式刀闸开合角度检测方法,其特征在于,“对图像中刀闸进行定位获取其左绝缘子中心线、右绝缘子中心线、左刀闸臂的左中点和右刀闸臂的右中点”的具体方式为:

在计算机上设置一个程序,利用该程序打开模板图像,根据模板图像对刀闸臂上下边界线进行描边,画出左绝缘子中心线和右绝缘子中心线;

若模板图像中刀闸为闭合状态,对整体刀闸臂的上下边界进行描边,获取上下边界线延长线分别与左绝缘子中心线延长线、右绝缘子中心线延长线的两个交点,左侧两个交点的中点是左中点,右侧两个交点的中点是右中点;

若模板图像中刀闸为打开或虚合状态,根据实际左右刀闸臂的上下边界进行描边,获取左刀闸臂的上下边界线延长线和左绝缘子中心线延长线的两个交点,两个交点的中心点即为左中点,获取右刀闸臂的上下边界线延长线和右绝缘子中心线延长线的两个交点,两个交点的中点即为右中点。

3.据权利要求1所述的基于快速确定中线模型的对开式刀闸开合角度检测方法,其特征在于,“对图像中刀闸进行定位获取其左绝缘子中心线、右绝缘子中心线、左刀闸臂的左中点和右刀闸臂的右中点”的另一种具体方式为:利用深度学习进行模型训练,获取标注刀闸臂和刀闸臂左右绝缘子的训练模型,根据训练模型对模板图像进行目标检测,获取模板图像中绝缘子的矩形区域和刀闸臂的矩形区域,左绝缘子的矩形区域的竖向平分线为左绝缘子中心线,右绝缘子的矩形区域的竖向平分线为右绝缘子中心线;若模板图像中刀闸为闭合或虚合状态,获取整体刀闸臂的矩形区域,左绝缘子中心线延长线和右绝缘子中心线延长线分别与整体刀闸臂的矩形区域的上下边界线延长线的两个交点的中点为左中点和右中点;若模板图像中刀闸为打开状态,分别获取左刀闸臂矩形区域和右刀闸臂矩形区域,左绝缘子中心线延长线与左刀闸臂的矩形区域的上下边界线延长线的两个交点的中点为左中点,右绝缘子中心线延长线与右刀闸臂的矩形区域的上下边界线延长线的两个交点的中点为右中点。

4.根据权利要求1所述的基于中线模型的对开式刀闸开合角度检测方法,其特征在于,“快速计算刀闸臂的中线”的方式为:在模板图像中,以其左顶点为坐标原点,向下和向右为正方向,连接左中点和右中点得到刀闸臂的中间线,中间线的中点为刀闸臂的中点;获取左中点和右中点的位置,若左中点和右中点的y坐标值具有偏移,选取y坐标值较小的点记作a,计算通过该点的绝缘子中心线与中间线的夹角r,计算通过该点的绝缘子中心线并与其成r角度的过刀闸臂的中点的线段b,在通过该点的绝缘子中心线上取一点c使其与该点的距离等于刀闸臂长度的一半,将刀闸臂的中点与点c连接的线段记做d,计算线段b的角度与线段d的角度的平均角度为刀闸臂的中线的角度,过刀闸臂的中点且角度为该平均角度的直线为刀闸臂的中线e。

5.根据权利要求4所述的基于中线模型的对开式刀闸开合角度检测方法,其特征在于,快速计算刀闸臂的中线后,对中线进行校正,具体方式为:

对采集的具有刀闸臂的侧截面的模板图像,根据深度学习模型获取侧截面的矩形区域,并对侧截面的矩形区域进行边缘检测,获取侧截面的所有边缘线,在所有的侧截面边缘线中获取与所述刀闸臂的中线角度差最小的边缘线,该边缘线的角度为刀闸臂的中线的角度,以该角度为基准并过刀闸臂的中点的直线为最终刀闸臂的中线。

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