阅读说明：本技术 一种表计读数识别方法、装置、终端设备及存储介质 (Meter reading identification method and device, terminal equipment and storage medium ) 是由 田治仁 张贵峰 李锐海 廖永力 张巍 龚博 王俊锞 黄增浩 吴新桥 朱登杰 何锦 于 2019-09-25 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种表计读数识别方法、装置、终端设备及存储介质,包括：获取变电站的表计图像,并将所述表计图像组织成表计图像数据集；采用预设的共显著性检测算法,提取所述表计图像数据集的所有图像中表针和表盘的共显著性,得到共显著性图像；对所述共显著性图像进行表针直线识别,确定表针位置；根据所述表针位置,采用预先建立的表计读数模型进行计算,得到表针读数,能有效解决现有技术不同的指针式仪表存在于不同的环境背景干扰导致难以提取表计指针特征的问题,能有效从背景因素上避免变电站其他设备以及环境的干扰,能有效提高表针特征提取的准确度。(The invention discloses a meter reading identification method, a meter reading identification device, a terminal device and a storage medium, wherein the meter reading identification method comprises the following steps: acquiring meter images of a transformer substation, and organizing the meter images into a meter image data set; extracting the common saliency of a pointer and a dial plate in all images of the meter image data set by adopting a preset common saliency detection algorithm to obtain a common saliency image; performing pointer straight line identification on the common saliency image to determine a pointer position; according to the position of the pointer, a pointer reading model which is established in advance is adopted for calculation to obtain pointer reading, the problem that pointer characteristics of the pointer are difficult to extract due to the fact that different pointer type instruments in the prior art exist in different environment background interferences can be effectively solved, interferences of other equipment and environments of a transformer substation can be effectively avoided from background factors, and the accuracy of pointer characteristic extraction can be effectively improved.)

一种表计读数识别方法、装置、终端设备及存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种表计读数识别方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

电力系统的变电站有许多设备配置了指针仪表，如：气压表、温度表、油温表、避雷器表等。指针式仪表由于其实用性好、可靠性高、成本低、抗电磁干扰能力较好等特点，被广泛应用于电力系统，对这类仪表示数进行识别达到监控设备的目的。随着智能变电站的试点建设与巡检机器人的发展及推广使用，仪表数据的记录工作已经向自动化操作方向改进，但仍需运行人员参与核实确认机器人采集的仪表状态图像。这种模式虽然减轻了运行人员的劳动强度，但对现场人员的主观判断依赖较大，影响变电站无人值守等集约化运行管理模式的推进。在传统的人工巡检耗时耗力低效的背景下，电力巡检机器人应运而生。巡检机器人代替人工巡检，完成不同情况下各个仪表的示数读取是其必备的核心功能之一。

变电站的仪表多数安置在室外，巡检机器人采集的仪表图像通常受到环境的影响。对于现有的识别算法，利用仪表表盘的形状特征，通过模板匹配或椭圆拟合确定仪表表盘在图像中的基本位置及区域范围。虽然其算法具备一定实时性和鲁棒性，但并不适用于巡检机器人采集的变电站仪表图像。这是由于变电站设备结构复杂，不同的指针式仪表存在于不同的环境背景干扰中，因此会导致表计指针特征难以进行提取。

发明内容

本发明实施例提供一种表计读数识别方法、装置、终端设备及存储介质，能有效解决现有技术不同的指针式仪表存在于不同的环境背景干扰导致难以提取表计指针特征的问题，能有效从背景因素上避免变电站其他设备以及环境的干扰，能有效提高表针特征提取的准确度。

本发明一实施例提供一种表计读数识别方法，包括：

获取变电站的表计图像，并将所述表计图像组织成表计图像数据集；

采用预设的共显著性检测算法，提取所述表计图像数据集的所有图像中表针和表盘的共显著性，得到共显著性图像；

对所述共显著性图像进行表针直线识别，确定表针位置；

根据所述表针位置，采用预先建立的表计读数模型进行计算，得到表针读数。

作为上述方案的改进，所述采用预设的共显著性检测算法，提取所述表计图像数据集的所有图像中表针和表盘的共显著性，得到共显著性图像，还包括：

根据公式(1)得到所述表计图像数据集的共显著性信息簇：

其中，

为所述共显著性信息簇，C^k为第k个簇，n^k为所述第k个簇的像素点总个数，j为所述表计图像数据集的图像总量，

为第j张图像上的第i个像素点，N_j为单张图像上的总色度，

为所述第j张图像上的第i个像素点映射到簇一级别；

根据所述共显著性信息簇，采用公式(2)得到所述共显著性图像：

其中，ω^d(k)为第d个簇的一致性索引权重，var(q^k)为所述共显著性信息簇的方差。

作为上述方案的改进，所述对所述共显著性图像进行表针直线识别，确定表针位置，具体包括：

对所述共显著性图像进行二值化处理，得到二值化图像；

采用预设的hough算法，检测所述二值化图像中的所有直线及其距离；

根据所述直线的距离，筛选所述距离最大的直线作为表针直线，并得到所述表针直线对应的表针位置。

作为上述方案的改进，通过如下步骤构建所述表计读数模型：

根据预先获取的表计的表盘量程刻度，以表盘中心点为原点，所述表盘量程刻度的最大量程刻度和最小量程刻度关于y轴对称建立极坐标系，得到所述表计读数模型；

根据所述表计读数模型，确定所述表针位置及所述表盘量程刻度对应的位置信息。

作为上述方案的改进，所述根据所述表针位置，采用预先建立的表计读数模型进行计算，得到表针读数，具体包括：

根据公式(3)计算所述表针读数：

Result＝(θ/ψ)(V_max-V_min)+V_min (3)

其中，Result为所述表针读数，V_max为所述表盘量程刻度的最大量程刻度值，V_min为所述表盘量程刻度的最小量程刻度值，θ为所述原点和所述表针位置的连线与所述原点和所述表盘量程刻度的起始刻度线的连线之间的夹角，ψ为所述原点和所述起始刻度线的连线与所述原点和所述表盘量程刻度的终止刻度线的连线之间的夹角。

作为上述方案的改进，所述获取变电站的表计图像，并将所述表计图像组织成表计图像数据集，具体包括：

获取变电站的所述表计图像，设置所述表计图像的图像大小；

根据设置后的表计图像，构建所述表计图像数据集。

与现有技术相比，本发明实施例公开的表计读数识别方法，通过获取变电站的表计图像，并将所述表计图像组织成表计图像数据集；采用预设的共显著性检测算法，提取所述表计图像数据集的所有图像中表针和表盘的共显著性，得到共显著性图像；对所述共显著性图像进行表针直线识别，确定表针位置；根据所述表针位置，采用预先建立的表计读数模型进行计算，得到表针读数。本发明方法采用共显著性算法，能有效解决现有技术不同的指针式仪表存在于不同的环境背景干扰导致难以提取表计指针特征的问题，能有效从背景因素上避免变电站其他设备以及环境的干扰，能有效提高表针特征提取的准确度和精度，具有较高的适用性。

本发明另一实施例对应提供了一种表计读数识别装置，包括：

表计图像数据集构建模块，用于获取变电站的表计图像，并将所述表计图像组织成表计图像数据集；

共显著性检测模块，用于采用预设的共显著性检测算法，提取所述表计图像数据集的所有图像中表针和表盘的共显著性，得到共显著性图像；

表针位置确定模块，用于对所述共显著性图像进行表针直线识别，确定表针位置；

表针读数模块，用于根据所述表针位置，采用预先建立的表计读数模型进行计算，得到表针读数。

与现有技术相比，本发明实施例公开的表计读数识别装置，通过表计图像数据集构建模块，用于获取变电站的表计图像，并将所述表计图像组织成表计图像数据集；共显著性检测模块，用于采用预设的共显著性检测算法，提取所述表计图像数据集的所有图像中表针和表盘的共显著性，得到共显著性图像；表针位置确定模块，用于对所述共显著性图像进行表针直线识别，确定表针位置；表针读数模块，用于根据所述表针位置，采用预先建立的表计读数模型进行计算，得到表针读数。本发明装置执行共显著性算法，能有效解决现有技术不同的指针式仪表存在于不同的环境背景干扰导致难以提取表计指针特征的问题，能有效从背景因素上避免变电站其他设备以及环境的干扰，能有效提高表针特征提取的准确度和精度，具有较高的适用性。

本发明另一实施例提供了一种表计读数识别终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的表计读数识别方法。

本发明另一实施例提供了一种存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的表计读数识别方法。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种表计读数识别方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的一种表计读数识别装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，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他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

参见图1，是本发明实施例一提供的一种表计读数识别方法的流程示意图，所述方法包括步骤S101至步骤S104。

S101、获取变电站的表计图像，并将所述表计图像组织成表计图像数据集。

在一种可选的实施例中，步骤S101具体包括：

取变电站的所述表计图像，设置所述表计图像的图像大小；

根据设置后的表计图像，构建所述表计图像数据集。

需要说明的是，本发明的表计可以是指针式仪表。示例性的，采用变电站使用的指针式仪表图像进行测试，后对指针式仪表图像的尺寸进行设置，设置后图像大小为720*480，进而将设置后的指针式仪表图像组织成表计图像数据集。

S102、采用预设的共显著性检测算法，提取所述表计图像数据集的所有图像中表针和表盘的共显著性，得到共显著性图像。

在一种可选的实施例中，考虑到表计图像数据集为变电站下的表计的数据集，存在不同的环境背景因素，但是图像中表计为共同特征，因此可以预估到基于表盘的前景信息会得到明显的视觉效果提升。在此基础上，采用聚类变化度量输入图像的聚类分布范围，根据公式(1)得到所述表计图像数据集的共显著性信息簇：

其中，

为所述共显著性信息簇，C^k为第k个簇，n^k为所述第k个簇的像素点总个数，j为所述表计图像数据集的图像总量，

为第j张图像上的第i个像素点，N_j为单张图像上的总色度，

为所述第j张图像上的第i个像素点映射到簇一级别；

根据所述共显著性信息簇，采用公式(2)得到所述共显著性图像：

其中，ω^d(k)为第d个簇的一致性索引权重，var(q^k)为所述共显著性信息簇的方差。

需要说明的是，高显著性簇代表该簇像素点在每一幅图中出现的频度均匀分布。表计作为在数据集中出现频度最高的特征对象，在显著性结果中也最为突出。然而，在当环境背景因素相似相近时，会干扰共显著性提取结果，本发明同时采用空间距离显著性，试验结果表明对于背景纹理信息能够得到一个很好的抑制。

S103、对所述共显著性图像进行表针直线识别，确定表针位置。

在一种可选的实施例中，步骤S103具体包括：

对所述共显著性图像进行二值化处理，得到二值化图像；

采用预设的hough算法，检测所述二值化图像中的所有直线及其距离；

根据所述直线的距离，筛选所述距离最大的直线作为表针直线，并得到所述表针直线对应的表针位置。

示例性的，对步骤S102所取得的共显著性图像中进行二值化操作，其中，图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度值为0或255，即将整个图像呈现出明显的黑白效果。具体的，将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得二值化图像，且该二值化图像能够反映图像整体和局部特征。进而，使用hough直线检测算法检测该二值化图像上最长的直线距离。

S104、根据所述表针位置，采用预先建立的表计读数模型进行计算，得到表针读数。

在一种可选的实施例中，通过如下步骤构建所述表计读数模型：

根据预先获取的表计的表盘量程刻度，以表盘中心点为原点，所述表盘量程刻度的最大量程刻度和最小量程刻度关于y轴对称建立极坐标系，得到所述表计读数模型；

根据所述表计读数模型，确定所述表针位置及所述表盘量程刻度对应的位置信息。

进一步，根据公式(3)计算所述表针读数：

Result＝(θ/ψ)(V_max-V_min)+V_min (3)

其中，Result为所述表针读数，V_max为所述表盘量程刻度的最大量程刻度值，V_min为所述表盘量程刻度的最小量程刻度值，θ为所述原点和所述表针位置的连线与所述原点和所述表盘量程刻度的起始刻度线的连线之间的夹角，ψ为所述原点和所述起始刻度线的连线与所述原点和所述表盘量程刻度的终止刻度线的连线之间的夹角。

示例性的，先验背景为：最大刻度值V_max，最小刻度值V_min，K₀(x₀,y₀)表盘中心点位置，进而，指针以射线表示，原点与起始刻度线连线以射线

表示，原点与终止刻度线连线以射线

表示，

与

夹角为θ，

与

夹角为ψ，则最终表计读数Result按公式(3)计算。

本发明实施例提供的一种表计读数识别方法，通过获取变电站的表计图像，并将所述表计图像组织成表计图像数据集；采用预设的共显著性检测算法，提取所述表计图像数据集的所有图像中表针和表盘的共显著性，得到共显著性图像；对所述共显著性图像进行表针直线识别，确定表针位置；根据所述表针位置，采用预先建立的表计读数模型进行计算，得到表针读数。本发明方法采用共显著性算法，能有效解决现有技术不同的指针式仪表存在于不同的环境背景干扰导致难以提取表计指针特征的问题，能有效从背景因素上避免变电站其他设备以及环境的干扰，能有效提高表针特征提取的准确度和精度，具有较高的适用性。

实施例二

参见图2，是本发明实施例二提供的一种表计读数识别装置的结构示意图，包括：

表计图像数据集构建模块201，用于获取变电站的表计图像，并将所述表计图像组织成表计图像数据集；

共显著性检测模块202，用于采用预设的共显著性检测算法，提取所述表计图像数据集的所有图像中表针和表盘的共显著性，得到共显著性图像；

表针位置确定模块203，用于对所述共显著性图像进行表针直线识别，确定表针位置；

表针读数模块204，用于根据所述表针位置，采用预先建立的表计读数模型进行计算，得到表针读数。

优选的，所述共显著性检测模块202包括：

共显著性信息簇计算单元，用于根据公式(1)得到所述表计图像数据集的共显著性信息簇：

其中，

为所述共显著性信息簇，C^k为第k个簇，n^k为所述第k个簇的像素点总个数，j为所述表计图像数据集的图像总量，

为第j张图像上的第i个像素点，N_j为单张图像上的总色度，为所述第j张图像上的第i个像素点映射到簇一级别；

共显著性图像分析单元，用于根据所述共显著性信息簇，采用公式(2)得到所述共显著性图像：

其中，ω^d(k)为第d个簇的一致性索引权重，var(q^k)为所述共显著性信息簇的方差。

优选的，所述表针位置确定模块203包括：

二值化处理单元，用于对所述共显著性图像进行二值化处理，得到二值化图像；

直线检测单元，用于采用预设的hough算法，检测所述二值化图像中的所有直线及其距离；

表针位置确定单元，用于根据所述直线的距离，筛选所述距离最大的直线作为表针直线，并得到所述表针直线对应的表针位置。

优选的，所述表针读数模块204包括：

表计读数模型构建单元，用于根据预先获取的表计的表盘量程刻度，以表盘中心点为原点，所述表盘量程刻度的最大量程刻度和最小量程刻度关于y轴对称建立极坐标系，得到所述表计读数模型；

位置信息确定单元，用于根据所述表计读数模型，确定所述表针位置及所述表盘量程刻度对应的位置信息。

优选的，所述表针读数模块204还包括：

表针读数计算单元，用于根据公式(3)计算所述表针读数：

Result＝(θ/ψ)(V_max-V_min)+V_min (3)

其中，Result为所述表针读数，V_max为所述表盘量程刻度的最大量程刻度值，V_min为所述表盘量程刻度的最小量程刻度值，θ为所述原点和所述表针位置的连线与所述原点和所述表盘量程刻度的起始刻度线的连线之间的夹角，ψ为所述原点和所述起始刻度线的连线与所述原点和所述表盘量程刻度的终止刻度线的连线之间的夹角。

优选的，所述表计图像数据集构建模块201包括：

设置单元，用于获取变电站的所述表计图像，设置所述表计图像的图像大小；

数据集构建单元，用于根据设置后的表计图像，构建所述表计图像数据集。

本实施例二提供的所述表计读数识别装置用于执行上述实施例一任意一项所述表计读数识别方法的步骤，两者的工作原理和有益效果一一对应，因而不再赘述。

本发明实施例三提供了一种表计读数识别终端设备。该实施例的表计读数识别终端设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如表计读数识别程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个表计读数识别方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S102。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如共显著性检测模块202。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述表计读数识别终端设备中的执行过程。

所述表计读数识别终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述表计读数识别终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是表计读数识别终端设备的示例，并不构成对表计读数识别终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述表计读数识别终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述表计读数识别终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个表计读数识别终端设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述表计读数识别终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

其中，所述表计读数识别终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。