一种天气识别方法及装置与流程

1.本技术涉及风力发电领域，尤其涉及一种天气识别方法及装置。


背景技术：

2.随着图像识别技术的发展，对图像本身的质量要求越来越高。在一些应用于户外的图像识别技术中，不同的天气可能会对图像识别获得的结果产生影响，例如：下雨、下雪或者晴天会影响图像识别技术对目标值或目标物体的识别准确度。因此，在进行图像识别时，获得待识别图像对应的天气状况显得尤为重要。
3.但目前无法准确获得图像对应的天气情况，从而使得图片识别获得的结果在不同的天气中产生了差异，降低了图像识别的可靠性。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本技术提供了一种天气识别方法及装置，用于识别视频中图像对应的天气。
5.为了实现上述目的，本技术实施例提供的技术方案如下：
6.本技术实施例提供一种天气识别方法，方法应用于塔架视频监测系统，包括：获取塔架视频中相邻的两帧图像；对两帧图像进行差分处理，得到差分图像；对差分图像的像素值进行统计，获得像素分布结果；根据像素分布结果识别两帧图像中叶片部分和背景部分对应的像素分布，以判断两帧图像对应的天气。
7.在本技术实施例中，作为一种可能的实施方式，对两帧图像进行差分处理，获得差分图像包括：将两帧图像中对应的像素值相减，得到差分图像。
8.在本技术实施例中，作为一种可能的实施方式，像素分布结果包括像素分布图；像素分布图的横坐标为像素值；像素分布图的纵坐标为像素的数量；像素分布图中横坐标值较小的背景波峰对应背景部分；像素分布图中横坐标较大的叶片波峰对应叶片部分。
9.在本技术实施例中，作为一种可能的实施方式，根据像素分布结果识别两帧图像中叶片部分和背景部分对应的像素分布，以判断两帧图像对应的天气，包括：根据叶片波峰的横坐标值和峰值判断两帧图像对应的天气。
10.在本技术实施例中，作为一种可能的实施方式，还包括：当背景波峰和叶片波峰之间的波谷的纵坐标值小于预设的夜晚阈值时，判断两帧图像对应白天；当背景波峰和叶片波峰之间的波谷的纵坐标值大于夜晚阈值时，判断两帧图像对应黑夜。
11.在本技术实施例中，作为一种可能的实施方式，还包括：获取塔架视频中多个相邻的两帧图像；对多个两帧图像进行差分处理，得到多个差分图像；对多个差分图像的像素值分别进行统计，获得多个像素分布结果；根据多个像素分布结果识别多个两帧图像中叶片部分和背景部分对应的像素分布，以判断连续的多个两帧图像对应的天气。
12.在本技术实施例中，作为一种可能的实施方式，还包括：当多个像素分布结果对应的叶片波峰的峰值的差值大于预设的波动阈值时，判断多个两帧图像对应的天气为下雨或
下雪。
13.在本技术实施例中，作为一种可能的实施方式，还包括：根据两帧图像对应的天气，判断塔架视频检测系统获得的净空值是否准确。
14.根据上述实施例提供的天气识别的方法，本技术实施例还提供了一种天气识别装置，该装置应用于塔架视频监测系统，包括：图像获得模块，用于获取塔架视频中相邻的两帧图像；差分模块，用于对两帧图像进行差分处理，得到差分图像；统计模块，用于对差分图像的像素值进行统计，获得像素分布结果；判断模块，用于根据像素分布结果识别两帧图像中叶片部分和背景部分对应的像素分布，以判断两帧图像对应的天气。
15.在本技术实施例中，作为一种可能的实施方式，像素分布结果包括像素分布图；像素分布图的横坐标为像素值；像素分布图的纵坐标为像素的数量；像素分布图中横坐标值较小的背景波峰对应背景部分；像素分布图中横坐标较大的叶片波峰对应叶片部分。
16.通过上述技术方案可知，本技术具有以下有益效果：
17.本技术实施例提供了一种天气识别方法及装置，该方法应用于塔架视频监测系统，包括：获取塔架视频中相邻的两帧图像；对两帧图像进行差分处理，得到差分图像；对差分图像的像素值进行统计，获得像素分布结果；根据像素分布结果识别两帧图像中叶片部分和背景部分对应的像素分布，以判断两帧图像对应的天气。
18.由此可知，本技术实施例提供的天气识别方法通过图中叶片部分和背景部分在差分图像中对应的像素分布结果，可以判断相邻的两帧图像对应的天气。从而可以在利用图像识别技术识别图像时，获得该图像对应的天气，给图像识别结果提供天气的参考条件，提高了图像识别的可靠性。
附图说明
19.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本技术实施例提供的一种天气识别方法流程图；
21.图2为本技术实施例提供的一种晴天天气对应的像素分布结果示意图；
22.图3为本技术实施例提供的一种多云天气对应的像素分布结果图；
23.图4为本技术实施例提供的一种薄雾天气对应的像素分布结果图；
24.图5为本技术实施例提供的一种大雾天气对应的像素分布结果图；
25.图6为本技术实施例提供的一种黑夜对应的像素分布结果图；
26.图7为本技术实施例提供的一种天气识别装置示意图。
具体实施方式
27.为了帮助更好地理解本技术实施例提供的方案，在介绍本技术实施例提供的方法之前，先介绍本技术实施例方案的应用的场景。
28.随着图像识别技术的发展，对图像本身的质量要求越来越高。在一些应用于户外的图像识别技术中，不同的天气可能会对图像识别获得的结果产生影响，例如：下雨、下雪
或者晴天会影响图像识别技术对目标值或目标物体的识别准确度。在塔架视频检测系统中，不同的天气会影响塔架视频检测系统获得的净空值，在一些特殊的天气中塔架视频检测系统获得的净空值准确较低。
29.为了解决上述的技术问题，本技术实施例提供了一种天气识别方法及装置，该方法应用于塔架视频监测系统，包括：获取塔架视频中相邻的两帧图像；对两帧图像进行差分处理，得到差分图像；对差分图像的像素值进行统计，获得像素分布结果；根据像素分布结果识别两帧图像中叶片部分和背景部分对应的像素分布，以判断两帧图像对应的天气。
30.由此可知，本技术实施例提供的天气识别方法通过图中叶片部分和背景部分在差分图像中对应的像素分布结果，可以判断相邻的两帧图像对应的天气。从而可以在利用图像识别技术识别图像时，获得该图像对应的天气，给图像识别结果提供天气的参考条件，提高了图像识别的可靠性。同时，基于本技术实施例获得的天气，也给塔架视频检测系统获得的净空值的准确性提供了保障。
31.为使本技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本技术实施例作进一步详细的说明。
32.参见图1，该图为本技术实施例提供的一种天气识别方法流程图。
33.本技术实施例提供的天气识别方法应用于塔架视频监测系统，如图1所示，该方法包括：
34.s101：获取塔架视频中相邻的两帧图像。
35.s102：对两帧图像进行差分处理，得到差分图像。
36.s103：对差分图像的像素值进行统计，获得像素分布结果。
37.s104：根据像素分布结果识别两帧图像中叶片部分和背景部分对应的像素分布，以判断两帧图像对应的天气。
38.需要说明的是，本技术实施例中的塔架视频中包含背景部分和叶片部分。背景部分可以包括，地面等。叶片部分是风力发电机的叶片。通常情况下，背景是固定的不动的，叶片是旋转的。因此相邻的两帧图像中，背景部分通常是比较接近的，而叶片部分通常会有一定的改变。
39.本技术实施例利用背景部分和叶片部分在相邻的两帧图像间的差异，排除底图的影响因素，从而判断这两帧图像对应的天气。因此，具有背景部分和叶片部分的特性的视频都可以利用本技术实施例提供的天气识别方法来判断天气，即本技术实施例中的塔架视频不仅仅限定于塔架视频监测系统所拍摄的视频，其他包括背景部分和叶片部分的视频也可以理解为本技术实施例中的塔架视频。
40.在本技术实施例中，作为一种可能的实施方式，对两帧图像进行差分处理，获得差分图像包括：将两帧图像中对应的像素值相减，得到差分图像。应该理解，这两帧图像中对应的像素值相减，包括：这两帧图像中相同位置的像素的像素值相减。作为一种可能的实施方式，为了更好地得到差分图像，简化计算过程，这两帧图像可以都为灰度图像。
41.下面将附图作为示例来介绍本技术实施例中的像素分布结果和根据像素分布结果判断天气的方法。
42.参见图2，该图为本技术实施例提供的一种晴天天气对应的像素分布结果示意图。
43.作为一种可能的实施方式，如图2所示，本技术实施例中的像素分布结果包括像素
分布图。像素分布图的横坐标为像素值；像素分布图的纵坐标为像素的数量；像素分布图中横坐标值较小的背景波峰a对应背景部分；像素分布图中横坐标较大的叶片波峰b对应叶片部分。
44.作为一种可能的实施方式，本技术实施例中的根据像素分布结果识别两帧图像中叶片部分和背景部分对应的像素分布，以判断两帧图像对应的天气，包括：根据叶片波峰的横坐标值和峰值判断两帧图像对应的天气。
45.下面将通过一些具体的天气对应的像素分布结果，介绍本技术实施例找那个根据叶片波峰的横坐标值和峰值判断两帧图像对应的天气的方法。
46.参见图3，该图为本技术实施例提供的一种多云天气对应的像素分布结果图。
47.如图2和图3所示，多云天气对应的像素分布结果图中的叶片波峰的横坐标值明显小于晴天，且存在明显的叶片波峰和背景波峰。作为一种可能的实施方式，在实际的应用中，当叶片波峰的横坐标值小于80，且存在明显的叶片波峰和背景波峰时(即叶片波峰和背景波峰之间的波谷的纵坐标值较小时)，判断这两帧图像对应的天气为阴天。
48.参见图4，该图为本技术实施例提供的一种薄雾天气对应的像素分布结果图。
49.参见图5，该图为本技术实施例提供的一种大雾天气对应的像素分布结果图。
50.如图2、图4和图5所示，薄雾天气对应的叶片波峰的横坐标比正常晴天的叶片波峰的横坐标值小，且叶片波峰和背景波峰之间的波谷的纵坐标较大。而大雾天气对应的叶片波峰的横坐标值更小，甚至大雾天气的像素分布结果中不存在叶片波峰。作为一种可能的实施方式，当叶片波峰的横坐标值小于80时，且叶片波峰和背景波峰之间的波谷的纵坐标较大时，判断这两帧图像对应的天气为雾天。
51.参见图6，该图为本技术实施例提供的一种黑夜对应的像素分布结果图。
52.作为一种可能的实施方式如图6所示，本技术实施例所提供的方法还可以包括：当背景波峰和叶片波峰之间的波谷的纵坐标值小于预设的夜晚阈值时，判断两帧图像对应白天；当背景波峰和叶片波峰之间的波谷的纵坐标值大于夜晚阈值时，判断两帧图像对应黑夜。
53.作为一种可能的实施方式，本技术实施例提供的天气识别方法，还包括：
54.获取塔架视频中多个相邻的两帧图像；对多个两帧图像进行差分处理，得到多个差分图像；对多个差分图像的像素值分别进行统计，获得多个像素分布结果；根据多个像素分布结果识别多个两帧图像中叶片部分和背景部分对应的像素分布，以判断连续的多个两帧图像对应的天气。
55.作为一种可能的实施方式，当多个像素分布结果对应的叶片波峰的峰值的差值大于预设的波动阈值时，判断多个两帧图像对应的天气为下雨或下雪。应该理解，本技术人发现当天气为下雨或下雪时，连续的多个像素分布结果的叶片波峰的峰值存在一定的波动，因此，本技术实施例提供的方法还可以通过连续的多个像素分布结果判断多个两帧图像对应的天气为下雨或下雪。
56.在本技术实施例中，通过本技术实施例所提供的天气识别方法识别天气的结果还可以应用于塔架视频检测系统中净空值准确性的判断。作为一种可能的实施方式，本技术实施例所提供的方法还包括：根据两帧图像对应的天气，判断塔架视频检测系统获得的净空值是否准确。应该理解，本技术实施例所提供的天气识别方法，可以直接利用塔架视频检
测系统获得的塔架视频，而不需要额外安装其他的天气识别的装置，降低了天气识别的成本。
57.进一步地，作为一种可能的实施方式，当根据两帧图像对应的天气，判断塔架视频检测系统获得的净空值不准确时，本技术实施例所提供的方法，还可以包括：根据两帧图像对应的天气对净空值进行修正。例如，当两帧图像对应的天气为大雾时，可以判断塔架视频检测系统获得的净空值不准确，然后可以根据大雾天气对应的相关参数对净空值进行修正，获得修正后的净空值。
58.在本技术实施例中，通过本技术实施例所提供的天气识别方法识别天气的结果还可以应用于风力发电系统中对风机发电量的预测。作为一种可能的实施方式，本技术实施例所提供的方法还包括：根据两帧图像对应的天气，预测塔架视频对应的风机的发电量。应该理解，风力发电系统中风机发电量与天气存在一定的耦合关系，例如：当天气为大风时，风机发电量将猛增。因此，本技术实施例通过获得风机对应的塔架的天气，还可以用于对风机的发电量进行预测。
59.需要说明的是，上述根据像素分布结果识别天气的方法可以通过计算机构建标准判断程序来判断、也多项式模型来判断，甚至可以通过训练人工智能模型来判断，本技术实施例并不限定具体的判断手段。
60.综上所述，本技术实施例提供的天气识别方法通过图中叶片部分和背景部分在差分图像中对应的像素分布结果，可以判断相邻的两帧图像对应的天气。从而可以在利用图像识别技术识别图像时，获得该图像对应的天气，给图像识别结果提供天气的参考条件，提高了图像识别的可靠性。同时，基于本技术实施例获得的天气，也给塔架视频检测系统获得的净空值的准确性提供了保障。
61.根据上述实施例提供的天气识别方法，本技术实施例还提供了一种天气识别装置。
62.参见图7，该图为本技术实施例提供的一种天气识别装置示意图。
63.本技术实施例提供的天气识别装置应用于塔架视频监测系统，如图7所示，本技术实施例提供的天气识别装置包括：
64.图像获得模块100，用于获取塔架视频中相邻的两帧图像。
65.差分模块200，用于对两帧图像进行差分处理，得到差分图像。
66.统计模块300，用于对差分图像的像素值进行统计，获得像素分布结果。
67.判断模块400，用于根据像素分布结果识别两帧图像中叶片部分和背景部分对应的像素分布，以判断两帧图像对应的天气。
68.在本技术实施例中，作为一种可能的实施方式，像素分布结果包括像素分布图；像素分布图的横坐标为像素值；像素分布图的纵坐标为像素的数量；像素分布图中横坐标值较小的背景波峰对应背景部分；像素分布图中横坐标较大的叶片波峰对应叶片部分。
69.综上所述，本技术实施例提供的天气识别装置通过图中叶片部分和背景部分在差分图像中对应的像素分布结果，可以判断相邻的两帧图像对应的天气。从而可以在利用图像识别技术识别图像时，获得该图像对应的天气，给图像识别结果提供天气的参考条件，提高了图像识别的可靠性。同时，基于本技术实施例获得的天气，也给塔架视频检测系统获得的净空值的准确性提供了保障。
70.通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者诸如媒体网关等网络通信设备，等等)执行本技术各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
71.需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法而言，由于其与实施例公开的系统相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见系统部分说明即可。
72.还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
73.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。