[发明专利]一种变电站指针仪表的目标检测方法

说明书

本发明涉及一种变电站指针仪表的目标检测方法，方法包括：获取变电站指针仪表的仪表图像，将仪表图像输入CNN网络进行特征提取得到候选区域，候选区域包括指针信息和表盘信息，将候选区域映射到特征图上并输入ROI Pooling层，生成仪表图像的特征图，基于特征图获取变电站指针仪表的读数。该检测方法在保证变电站指针仪表读数的准确率和效率的基础上，还能降低成本，可以大范围推广。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种变电站指针仪表的目标检测方法。

背景技术

仪表测量是工业生产的一个重要环节，仪表读数的准确度直接影响设备后续操作的准确性，因此，精确并且高效地读取仪表示数是非常有必要的。

目前，仪表读数过程一般仍然采用人工方式进行。对于规格不同的指针式仪表，由于疲劳、光线差等因素，人工读数不尽相同，还可能存在相对较大的误差，严重影响读数精确度。并且对于数量庞大的指针式仪表，人工读数费时费力，严重影响了仪表读数的效率。因此，人工进行仪表读数的方式不但浪费人力物力，而且得不到好的效果。

随着工业化进程的不断推进，工业生产的规模日益扩大，所产生的数据量也与日俱增。为了使工业生产设备平稳健壮地运行，面对如此大量的待测生产数据，数据的准确性和获取效率成为了工业生产领域所追求的一个重要目标，也是工业生产先进性的一种体现。

德国的马尔公司使用图像处理技术做出了一系列的仪表检测仪，能够快速、准确、有效的进行读数，但是其成本高，维修困难。因此，亟需提供一种变电站指针仪表的目标检测方法，其在保证变电站指针仪表读数的准确率和效率的基础上，还能降低成本。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种可快捷、精确且智能对变电站指针进行读数的变电站指针仪表的目标检测方法。

为解决上述问题，本发明所采取的技术方案是：

一种变电站指针仪表的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取变电站指针仪表的仪表图像；

将所述仪表图像输入CNN网络进行特征提取得到候选区域，所述候选区域包括指针信息和表盘信息；

将所述候选区域映射到特征图上并输入ROI Pooling层，生成所述仪表图像的特征图；

基于所述特征图获取所述变电站指针仪表的读数。

作为本发明的进一步改进，所述将所述仪表图像输入CNN网络进行特征提取得到候选区域，包括：

将所述仪表图像输入CNN网络进行特征提取，得到多个分支特征；

将其中一个分支特征输入值候选区域提取网络中，提取出待候选区域；

对所述待候选区域做分类回归，将所述待候选区域中包括指针信息和表盘信息的区域作为候选区域。

作为本发明的进一步改进，所述基于所述特征图获取所述变电站指针仪表的读数，包括：

对所述特征图进行高斯滤波处理和形态学处理得到预处理后的图像，所述预处理后的图像为灰度图；

将所述预处理后的图像进行二值化，得到二值化后的图像；

基于所述二值化的图像中确定为指针所在位置；

基于所述指针所在位置获取所述变电站指针仪表的读数。

作为本发明的进一步改进，所述基于所述二值化的图像中确定为指针所在位置，包括：

根据所述二值化后的图像确定仪表中心点和虚拟直线；

以所述仪表中心点为圆心旋转所述虚拟指针对所述二值化的图像进行遍历，遍历过程中，记录虚拟指针所覆盖区域的黑色像素点个数；

遍历完成后，将黑色像素点最多的位置确定为指针所在位置。

作为本发明的进一步改进，所述对所述平滑特征图像进行腐蚀运算处理，得到预处理后的图像，包括：