一种基于双目视觉技术的刀闸智能识别系统及方法与流程

本发明涉及隔离刀闸技术领域，具体涉及一种基于双目视觉技术的刀闸智能识别系统及方法。

背景技术：

隔离刀闸是高压开关电器中使用最多的一种电器，起隔离电路的作用，其工作使用量大，工作可靠性要求高，对变电站、电厂的设计、建立和安全运行的影响均较大，大都布置在偏远地带。

现阶段多采用人工现场观测并进行判断的方式，这种方式费时、费力、效率低，尤其是在位置偏远的变电站，人工无法对其进行实时监测，且监测的周期长容易出现安全隐患，导致输电线路无法正常使用，而且容易受到观测者的主观影响，同时，部分采用图像识别技术对刀闸状态进行直接监测，不利于提高视觉监测系统的可靠性，大都只是通过观测图像来判断刀闸开合状态，无法对刀闸动静触头的相对距离进行精确观测，使得直接测量时误差较大。

技术实现要素：

为了克服上述的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于双目视觉技术的刀闸智能识别系统及方法，通过在刀闸部位设置有左高清夜视网络摄像头与右高清夜视网络摄像头，从而能够对刀闸动静触头的图像进行双向采集，通过计算模块对识别靶标的位置进行识别从而得出同名点，并以同名点为坐标原点建立坐标系计算刀闸动静触头所在坐标点之间的点距，从而能够计算出动静触头之间的距离，提高点距计算的精度，有效提高视觉监测系统的可靠性，降低了直接测量时存在的误差造成误判的几率。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于双目视觉技术的刀闸智能识别系统，包括图像采集装置、信号转换装置、计算分析系统和无线传输装置；所述图像采集装置与信号转换装置之间通过导线连接；所述信号转换装置通过无线传输装置与计算分析系统无线连接；

所述图像采集装置用于对刀闸动静触头上识别靶标的图像进行采集；

所述信号转换装置用于将图像采集装置中采集的图像数据传输至计算分析系统中,图像采集装置包括左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头；所述左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头均用于对刀闸动静触头的图像进行采集；

所述计算分析系统基于总控室中的固定终端一运行，计算分析系统用于对图像采集装置中的图像数据进行处理；通过计算分析系统对采集的图像进行采集，然后根据同名点建立坐标系，精确识别测量刀闸动静触头之间的距离，能够为判断刀闸开合是否处于要求范围提供了判断依据，从而提高视觉监测系统的可靠性，降低了视觉监测出现误差的几率；

所述无线传输装置用于将处理的结果通过无线网络传输至运维人员的固定终端二中；便于运维人员进行二次监测，进一步提高了监测的精度，降低事故发生的几率。

进一步在于：所述左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头均通过固定架分别安装于刀闸的两侧，且左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头之间的间距为120cm；便于对刀闸动静触头进行多角度的图像采集，减小误差。

进一步在于：所述计算分析系统包括计算模块、参数模块和对比模块；所述计算模块用于对无线传输装置传输的数据进行处理；所述参数模块用于对点距的区间进行录入；所述对比模块用于将计算模块中的结果与参数模块中的数据进行对比。

进一步在于：所述参数模块中录入有刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间，其中，刀闸开启状态点距区间与刀闸闭合状态点距区间用于判断刀闸的开启与闭合；通过判断模块将计算模块中的多个点距的数值与参数模块中的刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间相对比，从而能够得出刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间内符合条件的点距的数量，进而确定刀闸动静触头的合闸状态。

一种基于双目视觉技术的刀闸智能识别方法，包括如下步骤：

s1：识别系统中图像采集装置中的左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头分别对刀闸部位进行多组图像采集，并将采集的多组图像传输至信号转换装置中；通过对刀闸动静触头进行双角度图像采集，对刀闸上的识别靶标进行识别，能够提高计算同名点的精度；

s2：通过s1中的信号转换装置将两个图像传输至计算分析系统中进行计算，计算出多组图像中刀闸上识别靶标位置与多组图像上的同名点的数据；其中，同名点为同组图像中识别靶标的中心；通过计算分析系统对同组图像的同名点进行计算，便于以同名点为基准建立坐标系；

s3：根据s2中的计算分析系统计算出同组图像的两个同名点，建立坐标系，计算刀闸动静触头之间的点距；以同组图像中两个图像上的同名点为基准建立坐标系，然后确定两个同名点的坐标，且两个同名点的坐标分别为左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头采集的图像中的坐标，从而能够计算出两个同名点的点距，提高点距计算的精度；

s4：通过计算分析系统对s3中的计算出的多组图像中刀闸动静触头之间的点距进行判断，确定刀闸的合闸状态。

进一步在于：所述步骤s4具体包括：

将计算分析系统中计算出多组图像的多个点距按顺序排列，通过对比模块将多个点距与参数模块中录入的刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间进行对比，确定刀闸的合闸状态；能够对刀闸动静触头之间相对距离进行精确计算，获得精确的点距，并与参数模块中的多个区间相对比，从而得出刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间中所包含点距的数量，确定点距数量最多的区间输出，从而能够得出刀闸的合闸状态，有效降低了直接测量时存在的误差造成误判的几率。

进一步在于：在所述步骤s4后还包括：

通过无线传输装置通过无线传输将最终值与多组图像均传输至固定终端二中；通过无线传输装置将实时图像以及结果通过传输网络传输给固定终端二中，便于运维人员实时对刀闸闭合的实际情况进行监测，从而能够提高变电站日常运行管理维护的效率，降低发生事故的概率。

本发明的有益效果：

1、通过在刀闸部位设置有左高清夜视网络摄像头与右高清夜视网络摄像头，从而能够对刀闸动静触头的图像进行双向采集，通过计算模块对识别靶标的位置进行识别从而得出同名点，以同组图像中两个图像上的同名点为基准建立坐标系，然后确定两个同名点的坐标，且两个同名点的坐标分别为左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头采集的图像中的坐标，从而能够计算出两个同名点的点距，提高点距计算的精度，有效提高视觉监测系统的可靠性，降低了直接测量时存在的误差造成误判的几率。

2、通过判断模块将计算模块中的多个点距的数值与参数模块中的刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间相对比，从而能够得出刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间内符合条件的点距的数量，进而确定刀闸动静触头的合闸状态，有效降低了直接测量时存在的误差造成误判的几率；通过无线传输装置将实时图像以及结果通过传输网络传输给固定终端二中，便于运维人员实时对刀闸闭合的实际情况进行监测，从而能够提高变电站日常运行管理维护的效率，降低事故发生的概率。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明中识别系统的结构框图；

图2是本发明中计算分析系统的结构框图；

图3是本发明中识别方法的流程框图；

图4是本发明中识别方法的流程图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-4所示，一种基于双目视觉技术的刀闸智能识别系统，包括图像采集装置、信号转换装置、计算分析系统和无线传输装置；图像采集装置与信号转换装置之间通过导线连接；信号转换装置通过无线传输装置与计算分析系统无线连接；

图像采集装置用于对刀闸动静触头上识别靶标的图像进行采集；

信号转换装置用于将图像采集装置中采集的图像数据传输至计算分析系统中,图像采集装置包括左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头；左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头均用于对刀闸动静触头的图像进行采集；

计算分析系统基于总控室中的固定终端一运行，计算分析系统用于对图像采集装置中的图像数据进行处理；通过计算分析系统对采集的图像进行采集，然后根据同名点建立坐标系，精确识别测量刀闸动静触头之间的距离，能够为判断刀闸开合是否处于要求范围提供判断依据，从而提高视觉监测系统的可靠性，降低了视觉监测出现误差的几率；

无线传输装置用于将处理的结果通过无线网络传输至运维人员的固定终端二中；便于运维人员进行二次监测，进一步提高了监测的精度，降低事故发生的几率。

左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头均通过固定架分别安装于刀闸的两侧，且左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头之间的间距为120cm；便于对刀闸动静触头进行多角度的图像采集；计算分析系统包括计算模块、参数模块和对比模块；计算模块用于对无线传输装置传输的数据进行处理；参数模块用于对点距的区间进行录入；对比模块用于将计算模块中的结果与参数模块中的数据进行对比；参数模块中录入有刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间，其中，刀闸开启状态点距区间与刀闸闭合状态点距区间用于判断刀闸的开启与闭合；通过判断模块将计算模块中的多个点距的数值与参数模块中的刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间相对比，从而能够得出刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间内符合条件的点距的数量，进而确定刀闸动静触头的合闸状态。

一种基于双目视觉技术的刀闸智能识别方法，包括如下步骤：

s1：识别系统中图像采集装置中的左高清夜视网络摄像头和右高清夜视网络摄像头分别对刀闸部位进行多组图像采集，并将采集的多组图像传输至信号转换装置中；通过对刀闸动静触头进行双角度图像采集，对刀闸上的识别靶标进行识别，能够提高计算同名点的精度；

s2：通过s1中的信号转换装置将两个图像传输至计算分析系统中进行计算，计算出多组图像中刀闸上识别靶标位置与多组图像上的同名点的数据；其中，同名点为同组图像中识别靶标的中心；通过计算分析系统对同组图像的同名点进行计算，便于以同名点为基准建立坐标系；

s3：根据s2中的计算分析系统计算出同组图像的两个同名点，建立坐标系，计算刀闸动静触头之间的点距；以同组图像中两个图像上的同名点为基准建立坐标系，然后确定两个同名点的坐标，从而能够计算出两个同名点的点距，从而能够计算出动静触头之间的距离，提高点距计算的精度；

s4：通过计算分析系统对s3中的计算出的多组图像中刀闸动静触头之间的点距进行判断，确定刀闸的合闸状态。

步骤s4具体包括：

将计算分析系统中计算出多组图像的多个点距按顺序排列，通过对比模块将多个点距与参数模块中录入的刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间进行对比，确定刀闸的合闸状态；能够对刀闸动静触头之间相对距离进行精确计算，获得精确的点距，并与参数模块中的多个区间相对比，从而得出刀闸开启状态点距区间、刀闸闭合状态点距区间和刀闸异常状态点距区间中所包含点距的数量，确定点距数量最多的区间输出，从而能够得出刀闸的合闸状态，有效降低了直接测量时存在的误差造成误判的几率。

在步骤s4后还包括：

通过无线传输装置通过无线传输将最终值与多组图像均传输至固定终端二中；通过无线传输装置将实时图像以及结果通过传输网络传输给固定终端二中，便于运维人员实时对刀闸闭合的实际情况进行监测，从而能够提高变电站日常运行管理维护的效率，降低发生事故的概率。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。