[发明专利]基于巡检机器人的滑块式断路器识别方法在审
| 申请号： | 201811148601.1 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109344766A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 郭健;王艳琴;王天野;李胜;吴益飞;袁佳泉;施佳伟;朱禹璇;危海明;黄紫霄 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于巡检机器人的滑块式断路器识别方法。本发明主要分为5个步骤：(1)利用图像数集训练SVM多分类器；(2)巡检机器人到达指定巡检点获取待检测图片；(3)对目标区域进行粗定位和精确定位，筛选目标候选区域得到滑块式断路器；(4)对获取到滑块式断路器进行图像预处理，提取出连通面积最大的两个区域；(5)分别提取两个连通区域的HOG特征，并将其送入SVM多分类器得到最终的识别结果。本发明利用机器学习，能在不同光照、姿态条件下能有效完成滑块式断路器检测识别任务，提高了复杂环境下图像识别的自动化水平和准确率，最大限度的减少了漏检、误检问题。 | ||
| 搜索关键词： | 断路器 滑块式 巡检机器人 多分类器 图像预处理 自动化水平 复杂环境 候选区域 机器学习 连通区域 目标区域 图像识别 粗定位 巡检点 检测 准确率 漏检 误检 连通 光照 送入 筛选 图像 图片 | ||
【主权项】：
1.基于巡检机器人的滑块式断路器识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、为每个巡检点选取一张在该巡检点拍摄的断路器居中的图像作为模板图像，利用提前采集的滑块式断路器图像数集训练SVM多分类器；步骤2、巡检机器人通过定位导航到达指定巡检点，获取现场滑块式断路器图像并以灰度图的形式读入，用于滑块式断路器检测识别；步骤3、对待检测的目标区域进行粗定位和精确定位，筛选目标候选区域得到滑块式断路器图像；步骤4、对获取到的现场滑块式断路器图像进行预处理，提取出连通面积最大的两个区域，按照位置分为左右两个部分；步骤5、对两个分离出的区域分别进行像素调整，以长m像素，宽n像素的滑动窗口在图像上滑动，对窗口提取HOG特征，将计算得到的HOG特征算子送入SVM多分类器得到最终的识别结果。
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