基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法及系統，該方法包括：采集包含配電網設備的實時圖像，求解兩幅圖像的仿射變換矩陣；根據仿射變換矩陣確定實時圖像中配電網設備所在的矩形區域，根據網格劃分原則對此矩形區域進行網格區域劃分，提取每個網格區域內的角點特征，記錄每個網絡區域內角點特征的數量，構成實時特征點分布矩陣；根據標準特征點分布矩陣和實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度。本發明可有效檢查配電網設備表面是否有損壞、是否存在放電痕跡、油漬，設備上是否有附著異物等設備外觀異常問題，并且對光照和拍攝角度有很好的適應性。
【專利說明】
基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法及系統
技術領域
[0001]本發明涉及外觀自動識別技術領域，尤其涉及基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法及系統。
【背景技術】
[0002]申請號為201010507122.1且名稱為基于變電站巡檢機器人變電站設備外觀異常識別方法的中國專利中，將實時采集的圖像與預先存儲的正常設備參考圖進行配準，在圖像配準后，對兩幅圖像做差，根據差值圖像檢測出發生異常的區域，然后對檢測到的異常進行分類。
[0003]申請號為201510229248.X且名稱為一種基于圖像比對的電力設備外觀異常檢測方法的中國專利中，對當前巡檢拍攝圖像進行歸一化處理，然后與模板圖像進行配準，接下來對配準后的兩個圖像分別進行區域分割，提取每一區域圖像的若干特征，將若干特征進行融合，最后計算兩幅圖像對應特征的差異度，將差異度與設定閾值進行比較，判斷當前巡檢拍攝圖像是否為異常圖像。
[0004]現有技術中解決方案主要存在以下幾方面問題:
[0005]1、很多方案根據當前待檢測圖像和參考圖像的差值圖像進行檢測設備外觀異常，但是這種方法是每個像素點逐個比較，效率較低，且易受拍攝位置或光照變化的影響。
[0006]2、很多方案中采用的算法需要將采集的圖像與預先存儲的正常設備參考圖進行配準，配準過程中如果兩幅圖像尺寸不一樣，需要插值或抽樣處理，處理后的像素值和實際值不一定相等，可能影響檢測結果的準確性。
[0007]3、有的方案在進行分區域比較時，提取顏色特征、紋理特征、邊緣特征，特征維數過高，算法復雜，實時性不高。
【發明內容】
[0008]針對現有技術的不足，提出了一種基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法及系統，克服現有技術的檢測方案中適應光照變化能力差、檢測性能差以及數據處理工作量大的問題。
[0009]本發明提供了基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法，所述方法包括:
[0010]獲取包含配電網設備的模板圖像，確定配電網設備在所述模板圖像中所在的矩形區域，根據網格劃分原則將此矩形區域劃分為多個網格區域，提取每個網格區域內的角點特征，構成標準特征點分布矩陣，矩陣元素為各網格區域的角點特征的數量；
[0011]采集包含配電網設備的實時圖像，求解兩幅圖像的仿射變換矩陣；
[0012]根據所述仿射變換矩陣確定所述實時圖像中配電網設備所在的矩形區域，根據所述網格劃分原則對此矩形區域進行網格區域劃分，提取每個網格區域內的角點特征，記錄每個網絡區域內角點特征的數量，構成實時特征點分布矩陣；
[0013]根據所述標準特征點分布矩陣和所述實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度。
[0014]上述方法還可以具有以下特點:
[0015]所述網格劃分原則為將矩形區域劃分為M行N列的網格，列數N的確定方法如下:如果矩形區域寬度大于X個像素，從左至右，每隔Y個像素進行一次劃分，直至剩余的寬度小于Y個像素，作為最后一列；如果矩形區域寬度小于X個像素，均分成X/Y列；行數M的確定方法如下:如果矩形區域長度大于X個像素，從上至下，每隔Y個像素進行一次劃分，直至剩余的長度小于Y個像素，作為最后一行;如果矩形區域寬度小于X個像素，均分成X/Y行，其中X為Y的Z倍，Z為大于5的整數。
[0016]上述方法還可以具有以下特點:
[00? 7 ]所述角點特征為Harris角點特征。
[0018]上述方法還可以具有以下特點:
[0019]求解兩幅圖像的仿射變換矩陣的具體方法包括:對所述模板圖像和所述實時圖像進行SIFT特征點的提取和匹配，根據RANSAC算法求解兩幅圖像的仿射變換矩陣。
[0020]上述方法還可以具有以下特點:
[0021]根據所述標準特征點分布矩陣和所述實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度具體包括:
[0022]如果所有元素對的差異均小于第一閾值，則確定配電網設備外觀無異常；如果存在元素對的差異大于第一閾值并且小于第二閾值，則確定配電網設備外觀疑似異常，發出疑似異常警報;如果存在元素對的差異大于第二閾值，則確定配電網設備外觀發現異常，發出確定異常警報。
[0023]上述方法還可以具有以下特點:
[0024]第一閾值為20%，第二閾值為50%。
[0025]本發明還提供了一種基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測系統，包括圖像采集裝置、中心處理裝置、存儲裝置；
[0026]所述圖像采集裝置，用于采集圖像；
[0027]所述中心處理裝置，用于從所述圖像采集裝置獲得包含配電網設備的模板圖像，確定配電網設備所在的矩形區域，根據網格劃分原則將此矩形區域劃分為多個網格區域，提取每個網格區域內的角點特征，構成標準特征點分布矩陣，矩陣元素為各網格區域的角點特征的數量;還用于從所述圖像采集裝置獲得配電網設備的實時圖像，求解兩幅圖像的仿射變換矩陣;根據所述仿射變換矩陣確定所述實時圖像中配電網設備所在的矩形區域，根據所述網格劃分原則對此矩形區域進行網格區域劃分，提取每個網格區域內的角點特征，記錄每個網絡區域內角點特征的數量，構成實時特征點分布矩陣;根據所述標準特征點分布矩陣和所述實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度；
[0028]所述存儲裝置，用于存儲所述網格劃分原則和所述標準特征點分布矩陣。
[0029]上述系統還可以具有以下特點:
[0030]所述中心處理裝置，還用于使用以下方法求解兩幅圖像的仿射變換矩陣:對所述模板圖像和所述實時圖像進行SIFT特征點的提取和匹配，根據RANSAC算法求解兩幅圖像的仿射變換矩陣。
[0031]上述系統還可以具有以下特點:
[0032]所述中心處理裝置，還用于使用以下方法根據所述標準特征點分布矩陣和所述實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度:如果所有元素對的差異均小于第一閾值，則確定配電網設備外觀無異常;如果存在元素對的差異大于第一閾值并且小于第二閾值，則確定配電網設備外觀疑似異常，發出疑似異常警報;如果存在元素對的差異大于第二閾值，則確定配電網設備外觀發現異常。
[0033]上述系統還可以具有以下特點:
[0034]所述系統還包括報警裝置;所述報警裝置，用于在所述中心處理裝置確定配電網設備外觀疑似異常時發出疑似異常警報，在所述中心處理裝置確定配電網設備外觀發現異常時，發出確定異常警報。
[0035]本發明的優點包括:
[0036]1、可以實時準確的發現設備外觀的異常區域，并根據差異的區域大小判斷設備是否安全或危險等級，作出相應的警報；
[0037]2、采用的SIFT特征具有對線性光照變化、尺度和旋轉的不變性，并且對特征點的描述向量維數高、信息充分，可以正確找出匹配點對；
[0038]3、采用魯棒的RANSAC求解方法獲得兩幅圖像的仿射變換矩陣，使得結果不受錯誤匹配的影響；
[0039]4、以統計Harris角點的分布作為判別依據，不受觀察角度、尺度變換、光照的影響；
[0040]5、對設備圖像進行網格劃分，分塊進行比較，可確定設備外觀發生異常的區域；由于比較的是特征點的分布情況，而不是逐個像素點差分比較，提高了運行效率。
[0041]綜上，本發明可以有效檢查配電網設備表面是否有損壞、是否存在放電痕跡、油漬，設備上是否有附著異物等設備外觀異常問題，能夠及時發現危險和故障，保證設備安全穩定運行，并且可應用于室內和戶外環境，對光照和拍攝角度有很好的適應性、檢測性能高、具有很好的普適性和魯棒性。本發明可以用于配電網車載巡視平臺，巡視人員在車內完成配網設備巡視，能夠安全及時的完成配電網巡視工作。
【附圖說明】
[0042]圖1為本發明中配電網設備外觀識別方法的流程圖；
[0043]圖2為本發明中配電網設備外觀識別系統的結構圖。
具體實施例
[0044]為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互任意組合。
[0045]圖1為本發明中配電網設備外觀識別方法的流程圖；本方法包括:
[0046]步驟I，獲取包含配電網設備的模板圖像，確定配電網設備在模板圖像中所在的矩形區域，根據網格劃分原則將此矩形區域劃分為多個網格區域，提取每個網格區域內的角點特征，構成標準特征點分布矩陣，矩陣元素為各網格區域的角點特征的數量；
[0047]步驟2，采集包含配電網設備的實時圖像，求解兩幅圖像的仿射變換矩陣；
[0048]步驟3，根據仿射變換矩陣確定實時圖像中配電網設備所在的矩形區域，根據網格劃分原則對此矩形區域進行網格區域劃分，提取每個網格區域內的角點特征，記錄每個網絡區域內角點特征的數量，構成實時特征點分布矩陣；
[0049]步驟4，根據標準特征點分布矩陣和實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度。
[0050]下面詳細說明本方法中的具體步驟中的內容:
[0051]步驟I中可以使用攝像頭在固定位置采集正常設備的圖像作為模板圖像，存儲在計算機中，通過手動操作的方式在模板圖像中找到設備所在的矩形區域。
[0052]步驟I中，網格劃分原則為將矩形區域劃分為M行N列的網格，列數N的確定方法如下:如果矩形區域寬度大于X個像素，從左至右，每隔Y個像素進行一次劃分，直至剩余的寬度小于Y個像素，作為最后一列；如果矩形區域寬度小于X個像素，均分成X/Y列；行數M的確定方法如下:如果矩形區域長度大于X個像素，從上至下，每隔Y個像素進行一次劃分，直至剩余的長度小于Y個像素，作為最后一行;如果矩形區域寬度小于X個像素，均分成X/Y行，其中X為Y的Z倍，Z為大于5的整數。例如:X為500，Y為50，Z為10。
[0053]步驟I中的角點特征為Harris角點特征。
[0054]步驟2中求解兩幅圖像的仿射變換矩陣的具體方法包括:對模板圖像和實時圖像進行尺度不變特征變換(Scale-1nvariant feature transform，簡稱SIFT)特征點的提取和匹配，根據隨機抽樣一致性(Random Sample Consensue，簡稱RANSAC)算法求解兩幅圖像的仿射變換矩陣。
[0055]步驟4中根據標準特征點分布矩陣和實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度具體包括:如果所有元素對的差異均小于第一閾值，則確定配電網設備外觀無異常；如果存在元素對的差異大于第一閾值并且小于第二閾值，則確定配電網設備外觀疑似異常，發出疑似異常警報;如果存在元素對的差異大于第二閾值，則確定配電網設備外觀發現異常，發出確定異常警報。例如:第一閾值為20%，第二閾值為50%。
[0056]圖2為本發明中配電網設備外觀識別系統的結構圖。本系統包括圖像采集裝置、中心處理裝置、存儲裝置;還可以包括報警裝置。
[0057]圖像采集裝置，用于采集圖像；
[0058]中心處理裝置，用于從圖像采集裝置獲得包含配電網設備的模板圖像，確定配電網設備所在的矩形區域，根據網格劃分原則將此矩形區域劃分為多個網格區域，提取每個網格區域內的角點特征，構成標準特征點分布矩陣，矩陣元素為各網格區域的角點特征的數量;還用于從圖像采集裝置獲得配電網設備的實時圖像，求解兩幅圖像的仿射變換矩陣；根據仿射變換矩陣確定實時圖像中配電網設備所在的矩形區域，根據網格劃分原則對此矩形區域進行網格區域劃分，提取每個網格區域內的角點特征，記錄每個網絡區域內角點特征的數量，構成實時特征點分布矩陣;根據標準特征點分布矩陣和實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度；
[0059]存儲裝置，用于存儲網格劃分原則和標準特征點分布矩陣。
[0060]中心處理裝置，還用于使用以下方法求解兩幅圖像的仿射變換矩陣:對模板圖像和實時圖像進行SIFT特征點的提取和匹配，根據RANSAC算法求解兩幅圖像的仿射變換矩陣。具體的，還用于使用以下方法根據標準特征點分布矩陣和實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度:如果所有元素對的差異均小于第一閾值，則確定配電網設備外觀無異常；如果存在元素對的差異大于第一閾值并且小于第二閾值，則確定配電網設備外觀疑似異常，發出疑似異常警報;如果存在元素對的差異大于第二閾值，則確定配電網設備外觀發現異常。
[0061]報警裝置，用于在中心處理裝置確定配電網設備外觀疑似異常時發出疑似異常警報，在中心處理裝置確定配電網設備外觀發現異常時，發出確定異常警報。
[0062]本系統中各裝置的其它具體功能與上述方法中相應執行過程相對應，此處不再贅述。
[0063]本發明的優點包括:
[0064]1、可以實時準確的發現設備外觀的異常區域，并根據差異的區域大小判斷設備是否安全或危險等級，作出相應的警報；
[0065]2、采用的SIFT特征具有對線性光照變化、尺度和旋轉的不變性，并且對特征點的描述向量維數高、信息充分，可以正確找出匹配點對；
[0066]3、采用魯棒的RANSAC求解方法獲得兩幅圖像的仿射變換矩陣，使得結果不受錯誤匹配的影響；
[0067]4、以統計Harris角點的分布作為判別依據，不受觀察角度、尺度變換、光照的影響；
[0068]5、對設備圖像進行網格劃分，分塊進行比較，可確定設備外觀發生異常的區域；由于比較的是特征點的分布情況，而不是逐個像素點差分比較，提高了運行效率。
[0069]綜上，本發明可以有效檢查配電網設備表面是否有損壞、是否存在放電痕跡、油漬，設備上是否有附著異物等設備外觀異常問題，能夠及時發現危險和故障，保證設備安全穩定運行，并且可應用于室內和戶外環境，對光照和拍攝角度有很好的適應性、檢測性能高、具有很好的普適性和魯棒性。本發明可以用于配電網車載巡視平臺，巡視人員在車內完成配網設備巡視，能夠安全及時的完成配電網巡視工作。
[0070]此外，需要說明的是，本說明書中所描述的具體實施例，其零、部件的形狀、所取名稱等可以不同，本說明書中所描述的以上內容僅僅是對本發明結構所作的舉例說明。
[0071]上面描述的內容可以單獨地或者以各種方式組合起來實施，而這些變型方式都在本發明的保護范圍之內。
[0072]在本文中，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的物品或者設備中還存在另外的相同要素。
[0073]以上實施例僅用以說明本發明的技術方案而非限制，僅僅參照較佳實施例對本發明進行了詳細說明。本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發明技術方案的精神和范圍，均應涵蓋在本發明的權利要求范圍當中。
【主權項】
1.基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法，其特征在于，所述方法包括: 獲取包含配電網設備的模板圖像，確定配電網設備在所述模板圖像中所在的矩形區域，根據網格劃分原則將此矩形區域劃分為多個網格區域，提取每個網格區域內的角點特征，構成標準特征點分布矩陣，矩陣元素為各網格區域的角點特征的數量； 采集包含配電網設備的實時圖像，求解兩幅圖像的仿射變換矩陣； 根據所述仿射變換矩陣確定所述實時圖像中配電網設備所在的矩形區域，根據所述網格劃分原則對此矩形區域進行網格區域劃分，提取每個網格區域內的角點特征，記錄每個網絡區域內角點特征的數量，構成實時特征點分布矩陣； 根據所述標準特征點分布矩陣和所述實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度。2.如權利要求1所述的基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法，其特征在于， 所述網格劃分原則為將矩形區域劃分為M行N列的網格，列數N的確定方法如下:如果矩形區域寬度大于X個像素，從左至右，每隔Y個像素進行一次劃分，直至剩余的寬度小于Y個像素，作為最后一列；如果矩形區域寬度小于X個像素，均分成X/Y列；行數M的確定方法如下:如果矩形區域長度大于X個像素，從上至下，每隔Y個像素進行一次劃分，直至剩余的長度小于Y個像素，作為最后一行;如果矩形區域寬度小于X個像素，均分成X/Y行，其中X為Y的Z倍，Z為大于5的整數。3.如權利要求1所述的基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法，其特征在于， 所述角點特征為Harr i s角點特征。4.如權利要求1所述的基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法，其特征在于， 求解兩幅圖像的仿射變換矩陣的具體方法包括:對所述模板圖像和所述實時圖像進行SIFT特征點的提取和匹配，根據RANSAC算法求解兩幅圖像的仿射變換矩陣。5.如權利要求1所述的基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法，其特征在于， 根據所述標準特征點分布矩陣和所述實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度具體包括: 如果所有元素對的差異均小于第一閾值，則確定配電網設備外觀無異常；如果存在元素對的差異大于第一閾值并且小于第二閾值，則確定配電網設備外觀疑似異常，發出疑似異常警報;如果存在元素對的差異大于第二閾值，則確定配電網設備外觀發現異常，發出確定異常警報。6.如權利要求1所述的基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測方法，其特征在于， 第一閾值為20%，第二閾值為50%。7.基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測系統，其特征在于，包括圖像采集裝置、中心處理裝置、存儲裝置； 所述圖像采集裝置，用于采集圖像； 所述中心處理裝置，用于從所述圖像采集裝置獲得包含配電網設備的模板圖像，確定配電網設備所在的矩形區域，根據網格劃分原則將此矩形區域劃分為多個網格區域，提取每個網格區域內的角點特征，構成標準特征點分布矩陣，矩陣元素為各網格區域的角點特征的數量;還用于從所述圖像采集裝置獲得配電網設備的實時圖像，求解兩幅圖像的仿射變換矩陣;根據所述仿射變換矩陣確定所述實時圖像中配電網設備所在的矩形區域，根據所述網格劃分原則對此矩形區域進行網格區域劃分，提取每個網格區域內的角點特征，記錄每個網絡區域內角點特征的數量，構成實時特征點分布矩陣;根據所述標準特征點分布矩陣和所述實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度；所述存儲裝置，用于存儲所述網格劃分原則和所述標準特征點分布矩陣。8.如權利要求7所述的基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測系統，其特征在于， 所述中心處理裝置，還用于使用以下方法求解兩幅圖像的仿射變換矩陣:對所述模板圖像和所述實時圖像進行SIFT特征點的提取和匹配，根據RANSAC算法求解兩幅圖像的仿射變換矩陣。9.如權利要求7所述的基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測系統，其特征在于， 所述中心處理裝置，還用于使用以下方法根據所述標準特征點分布矩陣和所述實時特征點分布矩陣中每個元素的差異程度判斷配電網設備外觀的異常程度:如果所有元素對的差異均小于第一閾值，則確定配電網設備外觀無異常；如果存在元素對的差異大于第一閾值并且小于第二閾值，則確定配電網設備外觀疑似異常，發出疑似異常警報;如果存在元素對的差異大于第二閾值，則確定配電網設備外觀發現異常。10.如權利要求9所述的基于特征點分布統計的配電網設備外觀檢測系統，其特征在于，所述系統還包括報警裝置； 所述報警裝置，用于在所述中心處理裝置確定配電網設備外觀疑似異常時發出疑似異常警報，在所述中心處理裝置確定配電網設備外觀發現異常時，發出確定異常警報。
【文檔編號】G06T7/00GK105989600SQ201510777568
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年11月13日
【發明人】薛為佳, 江東君, 李偉林, 王爽, 曹先平
【申請人】云南電網有限責任公司昭通供電局, 上海伊探電子科技有限公司