一种基于变电站巡检图像的六氟化硫仪表自动读数方法与流程

1.本方法涉及变电站运维巡视，属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于变电站巡检图像的六氟化硫仪表自动读数方法。
技术背景
2.随着人工智能计算机视觉技术的不断发展，很多视觉技术已经达到了工程化应用的程度，很多计算机视觉技术被应用到了变电站运维巡视工作中。六氟化硫主要用于消弧及绝缘，sf6断路器如果压力过低，当压力低于报警值时闭锁分合闸，压力低断路器无法实现分闸断路器不能分合，需要拉上级电源属于紧急缺陷不及时处理就会出现事故，所以需要每月进行巡检，压力低时及时进行补气。目前变电站的六氟化硫仪表盘为指针式仪表，无法实现仪表读数的自动记录，需要大量的人为干预，增加了变电站的运维巡视成本，同时无法实现高效实时的巡检。


技术实现要素：

3.为解决上述现有技术存在的缺陷和不足，本发明旨在提供一种基于变电站巡检图像的六氟化硫仪表自动读数方法，用于解决各种复杂场景下变电站巡视图像中六氟化硫仪表盘自动读数问题，提升变电站自动巡检能力和巡检效率，大幅地降低了变电站电力系统维护成本。
4.为实现上述目的，本发明提供了一种基于变电站巡检图像的六氟化硫仪表自动读数方法，利用图像识别方法，通过刻度连线与指针相交点定位仪表进行读数的方法进行自动读数，具体包括以下步骤：
5.步骤一，获取变电站巡视图像数据，对图像数据进行分类，筛选六氟化硫仪表盘图像；
6.步骤二，通过人工标记的方法对六氟化硫仪表盘图像进行表盘和刻度标注，并用标注数据对yolov5物体检测模型进行训练；
7.步骤三，利用训练完成的yolov5模型实时检测变电站巡检图像，使用表盘检测模型分割出仪表盘图像区域并确定仪表盘类别，再用刻度检测模型检测仪表盘图像中刻度的位置及类别，按照刻度类别对刻度区域进行升序排序；
8.步骤四，以图像左上点为坐标原点建立坐标系，通过直线段将两个相邻的刻度相连，得到连线区域和指针区域的重叠部分在横轴，竖轴方向的均值作为相交点p的坐标；
9.步骤五，计算p点在两个相邻刻度之间相对于左刻度的偏移量并计算偏移量长度占两个刻度之间连线长度的比例进而计算出当前指针的读数。
10.进一步地，所述自动读数计算方法为：
[0011][0012]
d1：p点在两个相邻刻度之间相对于左刻度的偏移距离(单位：像素)；
[0013]
d2：p点在两个相邻刻度之间相对于右刻度的偏移距离(单位：像素)；
[0014]v1
：左刻度数值；
[0015]v2
：右刻度数值。
[0016]
进一步地，步骤三中所述使用表盘检测模型分割出仪表盘图像区域并确定仪表盘类别具体用于实时筛选六氟化硫仪表盘图像；所述刻度类别具体为表盘上读数数值。
[0017]
进一步地，所述步骤四中p点是v1和v2之间线段与指针相交区域s在平面上的中心点。
[0018]
进一步地，所述自动读数方法适用于按照量程不同的多种型号的六氟化硫仪表盘，表盘均为刻度均匀表盘。
[0019]
本发明的工作原理介绍：本发明采用监督学习的机器学习方法实现对图像六氟化硫仪表盘检测，以人工的方式对变电站巡检过程中拍摄到的六氟化硫仪表图像进行标记，记录图像中六氟化硫仪表出现的位置信息，通过标注的仪表盘标注信息作为监督数据对深度神经网络模型进行训练和测试，实时检测获取到仪表盘及刻度的位置信息，对刻度区域按照类别进行排序；通过线段将两个相邻两个刻度连接，连线与指针相交点于p点；通过算法计算出p点在两个相邻刻度之间相对于左刻度的偏移量在两个刻度之间连线长度的比例，进而计算出当前指针的读数。
[0020]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0021]
(1)采用图像识别的方法，实现变电站六氟化硫仪表盘自动读数功能，减少变电站运维成本的同时提升了巡检效率。
[0022]
(2)通过物体检测法方代替图像分割方法实现仪表盘读数，降低了算法的复杂度，同时提升了算法的泛化能力。
[0023]
(3)提出了通过刻度连线与指针相交点定位仪表读数的方法，去除了仪表盘图像配准，圆形拟合等复杂操作，提升了算法的运行效率。
[0024]
(4)本发明读数方法不仅适用于六氟化硫仪表盘自动读数，还适用于其他指针类刻度均匀表盘自动读数方法。
附图说明
[0025]
图1是本发明的方法流程图；
[0026]
图2是使用本发明方法进行自动读数的六氟化硫仪表盘；
[0027]
图3是六氟化硫仪表盘的连线图，图中p指向处为仪表指针所处的位置；
[0028]
图4是本发明方法坐标系建立示意图。
具体实施方式
[0029]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细发明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下发明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
[0030]
实施例1：如图1所示，一种基于变电站巡检图像的六氟化硫仪表自动读数方法，包括以下步骤：
[0031]
第一步，获取变电站高分辨率的巡视图像数据；
[0032]
第二步，通过人工的方法对其中的六氟化硫仪表区域进行标注，即记录下六氟化硫仪表区域在高分辨率图像中的位置坐标信息；
[0033]
第三步，使用步骤二中标注好的六氟化硫图像数据，对深度神经网络yolov5-1模型进行离线训练；
[0034]
第四步，通过yolov5模型实时检测巡检图像，获取到图像中的六氟化硫仪表区域；通过人工对六氟化硫仪表区域进行刻度位置标定。
[0035]
第五步，使用步骤四中标注好的六氟化硫仪表盘刻度数据，对深度神经网络yolov5-2模型进行离线训练；
[0036]
第六步，通过yolov5-1和yolov5-2两个深度神经网络模型对输入的变电站巡视数据进行检测，获取到仪表盘及刻度的位置信息，对刻度区域按照类别进行排序；
[0037]
第七步，对刻度进行排序并通过直线段将两个相邻的刻度相连，然后计算连线区域和指针区域的重叠部分在x，y方向的均值作为相交点p的坐标；
[0038]
第八步，计算p点在两个相邻刻度之间相对于左刻度的偏移量并计算偏移量长度占两个刻度之间连线长度的比例进而计算出当前指针的读数。
[0039]
实施例2：如图2、图3所示，一种基于变电站巡检图像的六氟化硫仪表自动读数方法的应用：
[0040]
步骤一，获取变电站巡视图像数据，对图像数据进行分类，筛选六氟化硫仪表盘图像；
[0041]
步骤二，通过人工标记的方法对六氟化硫仪表盘图像进行表盘和刻度标注，并用标注数据对yolov5物体检测模型进行训练；
[0042]
步骤三，利用训练完成的yolov5模型实时检测变电站巡检图像，使用表盘检测模型分割出仪表盘图像区域并确定仪表盘类别，再用刻度检测模型检测仪表盘图像中刻度的位置及类别，按照刻度类别对刻度区域进行升序排序；
[0043]
步骤四，以图像左上点为坐标原点建立坐标系，通过直线段将两个相邻的刻度相连，得到连线区域和指针区域的重叠部分在横轴，竖轴方向的均值作为相交点p的坐标；
[0044][0045]
p点是v1和v2之间线段与黑色矩形框相交区域(s)在平面上的中心点，计算方法如公式1所示，其中s代表v1和v2之间线段与黑色矩形框相交区域，n代表区域s中包含的像素点数，px，py代表p点的坐标。
[0046]
步骤五，计算p点在两个相邻刻度之间相对于左刻度的偏移量并计算偏移量长度占两个刻度之间连线长度的比例进而计算出当前指针的读数；得出v1、p、v2的图像坐标为v1(306.375,145.375)、p(329.5,156.5)、v2(460.406,220.203)，将v1、p、v2的坐标带入公式(2)、(3)中，计算得出p对于左刻度的偏移距离d1＝25.6619,相对于右边刻度的偏移距离d2＝145.5831，并计算偏移量长度占两个刻度之间连线长度的比例进而计算出当前指针的读
数，此时v1的读数为0.4mpa，v2的读数为0.6mpa，带入公式(4)得到当前p点读数为0.429971mpa。
[0047][0048][0049][0050][0051]
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性发明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。