[发明专利]一种适用于变电站巡检机器人的仪表识别方法

摘要

本发明公开了一种适用于变电站巡检机器人的仪表识别方法，包括以下步骤：1）机器人开始巡检任务，采集仪器设备图像信息；2）利用改进的SIFT特征匹配算法处理采集到的信息，实现仪表定位；3）SIFT特征点提取完成之后，采用准欧氏距离的二次匹配算法进行特征点的匹配；4）将步骤3）中得到的图像信息进行预处理；5）通过快速Hough变换识别仪表的指针；6）仪表刻度识别读取，完成仪表识别工作。本发明提高了特征点匹配的准确度的同时加快了匹配的速度，能够更加准确地、实时快速地定位仪表设备在采集图像中的准确位置；大大的降低了传统Hough变换的计算量，加快了指针提取的速度。

主权项

一种适用于变电站巡检机器人的仪表识别方法，其特征在于：包括以下步骤：1）机器人开始巡检任务，采集仪器设备图像信息；2）利用改进的SIFT特征匹配算法处理采集到的信息，实现仪表定位，所述改进的SIFT特征匹配算法包括步骤a1）~a4)：a1）以关键点为中心，做一个半径为8个像素的圆形窗口，以确定关键点的邻域范围，然后分别以1、2、3、4、5、6、7个像素为半径，以关键点为圆心的同心圆，将邻域区域划分为8个子区域;a2）统计8个字区域内每一个像素的灰度累加值，并记为，为了保证SIFT算法的光照不变性，需要将归一化，即：a3）利用一阶数值差分计算这8个子区域的灰度累加值的差分值，如下面公式所示：a4）用归一化灰度累加值和灰度累加值的差分值构成特征点的描述符，即得到一个简化的16维描述符：；3）SIFT特征点提取完成之后，采用准欧氏距离的二次匹配算法进行特征点的匹配；所述准欧氏距离的二次匹配算法包括步骤b1）~b4)：b1）设为基准图像特征点集，是中任意的特征点：为待匹配图像特征点集，是中任意的特征点；b2）设定两个阈值，一个用于单向匹配阈值，另一个用于反向匹配阈值，其中；b3）和的距离用表示，和的距离用表示；b4）当满足下面两个条件：其中则和为一对匹配点；4）将步骤3）中得到的图像信息进行预处理，针对原始仪表图像进行灰度化、二值化、边缘提取操作；5）在对图像进行预处理之后，通过快速Hough变换识别仪表的指针；所述快速Hough变换包括步骤c1)~c3)：c1) 定义一个二维数组作为累加器；的范围为图像矩阵对角线的距离，最初定义仪表图像中对应设备的最小刻度和最大角度范围；c2) 把的值局限在范围内利用Hough变换检测指针，如果的最大值大于长度阈值T，说明检测到了指针；如果小于阈值T，说明没有检测到指针，则再把限制在内检测；为模板图像的指针位置；c3) 在完成指针检测之后，根据指针直线所在的值与的比例进行仪表的读数；6）仪表刻度识别读取，完成仪表识别工作。