本发明涉及图像处理领域,尤其是涉及一种光伏板组串提取方法、装置、设备及存储介质。
背景技术:
1、随着国家对清洁能源的重视,光伏电站被大量应用,作为其中有着及其重要的太阳能光伏板,在日常维护工作中快速有效地找到问题光伏板是目前需要解决的问题之一。
2、目前,主要是基于无人机巡检技术,可以有效获取光伏电站的高分辨率遥感图像,接着对电站遥感图像进行分割可以有效的对光伏板组串进行提取。但是利用现有的语义分割识别技术从遥感图像中识别出光伏板组串时,由于光伏变电站中存在湖泊、树木、马路等众多干扰物体的影响,导致识别出的光伏板组串并不是很准确,虽然采用一些计算机视觉算法进行辅助识别,但其针对大块的问题组串还是难以有效滤除。
技术实现思路
1、有鉴于此,本发明的目的在于提供一种光伏板组串提取方法、装置、设备及存储介质,以解决现有的图像分割提取方案,对于光伏板组串提取准确度较低的问题。
2、第一方面,本发明实施例提供了一种光伏板组串提取方法,包括:
3、获取电站中光伏板组串的遥感图像,并利用加入ocr结构的分割模型对所述遥感图像进行分割推理,得到光伏板组串的掩码图;
4、利用预设的sam分割模型对所述掩码图中的背景和光伏板组串图像进行第一次分割,并基于分割的结果构建所述光伏板组串的组件模板集合;
5、基于所述组件模板集合计算所述光伏板组串的提取参考条件;
6、利用轮廓检测提取所述掩码图中光伏板组串的组件特征,并基于所述提取参考条件对所述组件特征进行筛选;
7、基于筛选的结果提取所述遥感图像中的光伏板组串。
8、可选的,加入ocr结构的分割模型包括ocr结构和语义分割结构;所述获取电站中光伏板组串的遥感图像,并利用加入ocr结构的分割模型对所述遥感图像进行分割推理,得到光伏板组串的掩码图的步骤,包括:
9、获取电站中光伏板组串的遥感图像,对所述遥感图像分割为多个图块;
10、利用所述语义分割结构识别各所述图块中包含光伏板组串的多个目标区域;
11、利用所述ocr结构计算各所述图块中各像素点与对应图块中的多个目标区域之间的相互关系;
12、基于所述相互关系确定属于光伏板组串的像素特征,并基于所述像素特征生成分割掩码图;
13、将各所述图块对应的分割掩码图进行合并,得到光伏板组串的掩码图。
14、可选的,所述利用预设的sam分割模型对所述掩码图中的背景和光伏板组串图像进行第一次分割,并基于分割的结果构建所述光伏板组串的组件模板集合的步骤,包括:
15、利用预设的sam分割模型识别所述掩码图中的图像轮廓,并基于所述图像轮廓进行背景和光伏板组串图像的分割,得到组串图像;
16、基于所述组串图像生成所述光伏板组串的组件模板集合。
17、可选的,所述基于所述组串图像生成所述光伏板组串的组件模板集合的步骤,包括:
18、利用所述sam分割模型对n个所述组串图像进行组件分割,得到多个组件图像;
19、从所述多个组件图像中随机选取ɑ个作为组件模板,得到组件模板集合,其中n和ɑ均为正整数。
20、可选的,所述基于所述组件模板集合计算所述光伏板组串的提取参考条件的步骤,包括:
21、提取所述组件模板集合中各组件图像的所有不可变特征,并对所有所述不可变特征进行聚类,得到标准聚类中心以及组件模板的标准尺寸。
22、可选的,所述利用轮廓检测提取所述掩码图中光伏板组串的组件特征,并基于所述提取参考条件对所述组件特征进行筛选的步骤,包括:
23、利用轮廓检测,基于不同的边缘检测阈值提取所述掩码图中目标光伏板组串的轮廓;
24、基于所述标准尺寸对所述轮廓进行过滤,得到所述目标光伏板组串的待提取组件模板;
25、计算所述待提取组件模板中不可变特征的聚类中心,并基于所述聚类中心和所述标准聚类中心判定所述目标光伏板组串对应的图像是否为存疑组串。
26、可选的,在所述基于所述聚类中心和所述标准聚类中心判定所述目标光伏板组串对应的图像是否为存疑组串的步骤之前,还包括:
27、判断所述待提取组件模板是否存在组件图像;
28、若不存在,则确定所述目标光伏板组串对应的图像为存疑组串。
29、可选的,所述基于筛选的结果提取所述遥感图像中的光伏板组串的步骤,还包括:
30、在确定所述目标光伏板组串对应的图像为存疑组串时,利用所述sam分割模型对所述存疑组串进行分割,并基于分割的结果计算所述存疑组串的不可变特征的聚类中心与所述标准聚类中心之间的差值;
31、判断所述差值是否超过预设阈值;
32、若是,则确定所述存疑组串为问题组串,并将所述问题组串从所述遥感图像中去除,得到光伏板组串。
33、第二方面,本发明实施例提供一种光伏板组串提取装置,包括:
34、推理模块,用于获取电站中光伏板的遥感图像,并利用加入ocr结构的分割模型对所述遥感图像进行组串分割推理,得到光伏板组串的掩码图;
35、分割模块,用于利用预设的sam分割模型对所述掩码图中的背景和光伏板组串图像进行第一次分割,并基于分割的结果构建所述光伏板组串的组件模板集合;
36、计算模块,用于基于所述组件模板集合计算所述光伏板组串的提取参考条件;
37、识别模块,用于利用轮廓检测提取所述掩码图中光伏板组串的组件特征,并基于所述提取参考条件对所述组件特征进行筛选;
38、提取模块,用于基于筛选的结果提取所述遥感图像中的光伏板组串。
39、本发明第三方面提供了一种电子设备,包括:存储器和至少一个处理器,所述存储器中存储有指令,所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连;所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令,以使得所述电子设备执行上述的光伏板组串提取方法的各个步骤。
40、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述的光伏板组串提取方法的各个步骤。
41、本发明实施例带来了以下有益效果:
42、上述光伏板组串提取方法、装置、设备及存储介质,该方法通过获取电站中光伏板组串的遥感图像,并利用加入ocr结构的分割模型对所述遥感图像进行分割推理,得到光伏板组串的掩码图;利用预设的sam分割模型对所述掩码图中的背景和光伏板组串图像进行第一次分割,并基于分割的结果构建所述光伏板组串的组件模板集合;基于所述组件模板集合计算所述光伏板组串的提取参考条件;利用轮廓检测提取所述掩码图中光伏板组串的组件特征,并基于所述提取参考条件对所述组件特征进行筛选;基于筛选的结果提取所述遥感图像中的光伏板组串。
43、该方式,利用了ocr结构结合现有的语义分割模型对电站的遥感图像进行分割,强化分割时提取的特征,有效提高了语义分割的准确性,同时采用sam分割模型对提取到的组串图像进行一步深化分割,滤除语义分割的结果中的噪声,解决传统视觉中只能去除离散噪声点的问题,且能够有效提高准确率。
44、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
45、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。