[发明专利]一种基于机器视觉的配网工程现场变压器检测方法和系统

说明书

本发明提供了一种基于机器视觉的配网工程现场变压器检测方法和系统，包括：获取配网工程现场待检测图片并进行特征提取，得到特征信息；基于二分类器模型，利用变尺度滑窗目标检测方法对所述特征提取后的待检测图片进行检测，得到变压器信息；其中，所述二分类器模型，是基于配网工程现场含变压器的历史图片以及未含变压器的历史图片训练的；所述特征信息中含有变压器特征信息，包括变压器的形状轮廓、空间关系和变压器规格。本发明为配网工程现场变压器的快速准确定位提供了可能；为配网工程变压器监理提供了有效手段，缩减各类变压器检测管理的时间与成本，提升配网工程现场的生产效率。

技术领域

本发明属于电力系统领域，具体涉及一种基于机器视觉的配网工程现场变压器检测方法和系统。

背景技术

配网工程设备监理对于配网工程的安全至关重要，以往的设备监理工作需要大量的人员进行现场检测，由于配网工程现场较为分散，耗费大量财力。且人工检测时，容易产误差，因此人工检测已不符合生产发展的需求。

随着信息化、数字化水平的提升以及无人机等设备的投入，为解决配网工程设备种类繁多、管理人员较少、作业现场分散的问题提供了有效途径。虽然配网工程现场的管控可通过无人机等设备采集大量的图片，但是配电工程现场图片的采集标准存在差异性，图像背景复杂，不易排除图像中的多余信息，抽出关键信息。由于变压器是配网工程中的重要设备，为此，需提出一种高效的变压器检测方法。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种基于机器视觉的配网工程现场变压器检测方法，包括：

获取配网工程现场待检测图片并进行特征提取，得到特征信息；

基于二分类器模型，利用变尺度滑窗目标检测方法对所述特征提取后的待检测图片进行检测，得到变压器信息；

其中，所述二分类器模型，是基于配网工程现场含变压器的历史图片以及未含变压器的历史图片训练的；

所述特征信息中含有变压器特征信息，包括变压器的颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征和变压器规格。

优选的，所述基于二分类器模型，利用变尺度滑窗目标检测方法对所述特征提取后的待检测图片进行检测，得到变压器信息，包括：

S1设定初始窗口尺寸；

S2基于所述尺寸下的窗口对所述待检测图片进行滑动检测，计算特征信息，并利用所述二分类器模型判断所述特征信息中是否包含变压器特征信息；

S3当判断为否，退出；当判断为是，则以包含变压器特征信息的图片位置为起点，按设定比例扩大窗口尺寸，执行步骤S2，直到识别出完整的变压器，并进行特征匹配得到变压器信息。

优选的，二分类器模型的训练，包括：

基于配网工程现场含变压器的历史图片构建正样本，基于配网工程现场未含变压器的历史图片构建负样本；

对所述正样本图片和负样本图片进行特征提取，得到正样本和负样本的特征信息，将所述正样本和负样本的特征信息中的一部分作为训练集，另一部分作为测试集；

利用所述训练集对建立的二分类器进行训练，得到多组二分类器模型。

优选的，所述二分类器的构建，包括：

以是否包含变压器特征信息为目标，建立目标函数；

以最小化分类误差和最小化惩罚为约束条件，建立约束函数；

基于所述目标函数和约束函数，构建二分类器；

所述二分类器，以待检测图片中各位置的特征信息为输入，以包含或不包含变压器为输出。