一种适用于便携设备的变电站硬压板智能校核方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113838049A(43)申请公布日2021.12.24(21)申请号202111190237.7(51)Int.Cl.(22)申请日2021.10.13G06T7/00(2017.01)G06T7/10(2017.01)(71)申请人国网湖南省电力有限公司G06T7/13(2017.01)地址410004湖南省长沙市天心区新韶东G06K9/62(2006.01)路398号G06N3/04(2006.01)申请人国网湖南省电力有限公司益阳供电G06N3/08(2006.01)分公司国家电网有限公司(72)发明人刘文翰黄治国陈当钟智辉韩忠晖张鸿芬熊罗珍范丰周兴华周畅刘炳正徐欢邹毅李杏彭佳陈晓婷周斌张蕊龙艳琪刘奇廖俊凯(74)专利代理机构长沙永星专利商标事务所(普通合伙)43001代理人周咏米中业权利要求书5页说明书10页附图6页(54)发明名称一种适用于便携设备的变电站硬压板智能校核方法(57)摘要本发明公开了一种适用于便携设备的变电站硬压板智能校核方法，包括拍摄压板图像，并获取压板图像中的硬压板区域；建立并训练固化网络参数加载目标检测模型；建立并训练固化网络参数加载压板二分类网络模型；采用训练好的固化网络参数加载目标检测模型，分割每块压板像素信息；之后采用训练好的固化网络参数加载压板二分类网络模型，预测单块压板投退情况，输出压板投退预测的结果；对压板投退预测的结果进行比对，并采用二次防误逻辑，进一步校核硬压板投退是否正确，从而完成变电站硬压板智能校核。本发明利用图像处理技术及神经网络模型技术，对变电站硬压板的投退情况自定校核；防止错投、漏投保护硬压板所造成继电保护误动、拒动。CN113838049ACN113838049A权利要求书1/5页1.一种适用于便携设备的变电站硬压板智能校核方法，其特征在于包括如下步骤：S1.拍摄压板图像，并获取压板图像中的硬压板区域；S2.建立并训练固化网络参数加载目标检测模型；建立并训练固化网络参数加载压板二分类网络模型；S3.采用训练好的固化网络参数加载目标检测模型，分割每块压板像素信息；之后采用训练好的固化网络参数加载压板二分类网络模型，预测单块压板投退情况，输出压板投退预测的结果；S4.对压板投退预测的结果进行比对，并采用二次防误逻辑，进一步校核硬压板投退是否正确，从而完成变电站硬压板智能校核。2.根据权利要求1所述的适用于便携设备的变电站硬压板智能校核方法，其特征在于所述的步骤S1包括，设计若干个定位点；识别定位点坐标；并进行图像透视变换获取硬压板区域。3.根据权利要求2所述的适用于便携设备的变电站硬压板智能校核方法，其特征在于图像透视变换，包括如下步骤：A1.对输入的压板图像进行高斯滤波；并将高斯滤波后的图像转化为HSV颜色空间并将其进行二值化处理；A2.进行边缘检测提取轮廓，拟合所有封闭四边形；A3.计算所有封闭四边形距离原点的欧式距离，并使用k值为4的k‑means聚类算法将所有封闭四边形按距原点的欧式距离聚为四类，计算所有封闭四边形面积，每类中分别取最大的四个四边形为定位点，按横纵坐标特性分别分为左上、左下、右上、右下四个定位点；A4.利用四个定位点坐标，计算透视矩阵，进行彩色透视变换，获得整片压板区域图像。4.根据权利要求3所述的适用于便携设备的变电站硬压板智能校核方法，其特征在于设计四个定位点，其中包括一个回字形二维码和三个回字形黑色方框定位点；回字形二维码包括屏柜所属变电站、屏柜号和屏柜名；所述的步骤A1，高斯滤波包括：其中，K(x,y)表示对图像像素点(x,y)进行高斯滤波后得到的图像像素点；(xc,yc)表示模板中心坐标；σ表示滤波核的标准差；将RGB颜色空间转化为HSV颜色空间，包括：2CN113838049A权利要求书2/5页V＝Cmax其中，Δ＝Cmax‑Cmin；Cmax＝max(R′,G′,B′)；Cmin＝min(R′,G′,B′)；R′＝R/255；G′＝G/255；B′＝B/255；R、G、B表示RGB颜色空间的颜色参数；R、G、B分别表示表示RGB颜色空间的三原色红、绿、蓝各个分量的数值大小，取值范围在0到255之间的整数；R′、G′、B′表示256级RGB色彩下的归一值；Cmax为三个分量的最大值，表示色彩明亮度；Cmin为三个分量的最小值；Δ是三个分量最大值与最小值的差值，反映了色彩的饱和度。进行Otsu二值化处理，包括：设T为前景和背景的分割阈值，按阈值T分割后得到前景和背景；求得Otsu二值化总灰度的平均值u为：u＝wf×uf+wb×ub，其中，wf表示前景像素点占比；uf表示前景像素点的平均灰度；wb表示背景像素点赞比；ub表示背景像素点的平均灰度；222求得Ots