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公开(公告)号：CN109858474B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201910014106.X
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变压器油面温控器检测与识别方法，所述方法包括，首先，巡检机器人到达指定位置获取待检测变压器油面温控器图片；其次，基于所述待检测变压器油面温控器图片，筛选目标变压器油面温控器区域的最终目标图像；然后，读入目标图像，根据指针颜色采用不同的图像预处理操作；然后，用目标检测器定位仪表，分割出表盘区域，排除变压器油面温控器表盘外的干扰因素；然后，根据指针颜色使用相应方法提取指针轮廓；最后，利用余弦定理计算指针旋转方向以及指向的读数；采用该方法能检测识别多种光照、姿态变化下的变压器油面温控器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109784257B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201910014109.3
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变压器温度表检测与识别方法，所述方法包括，首先，巡检机器人到达指定位置获取图片；其次，对待检测的目标变压器温度表区域进行粗定位和精确定位，计算所述多个目标候选区域的感知哈希指标、互信息指标和交并比，并对所述多个目标候选区域进行筛选，得到最终目标图像；然后，读入目标图像，根据指针颜色采用不同的图像预处理操作；然后，用目标检测器定位仪表，分割出表盘区域，排除变压器温度表表盘外的干扰因素；然后，根据指针颜色使用相应方法提取指针轮廓；最后，利用余弦定理计算指针旋转方向以及指向的读数；采用该方法能检测识别多种光照、姿态变化下的变压器温度表。
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公开(公告)号：CN109858474A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910014106.X
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变压器油面温控器检测与识别方法，所述方法包括，首先，巡检机器人到达指定位置获取待检测变压器油面温控器图片；其次，基于所述待检测变压器油面温控器图片，筛选目标变压器油面温控器区域的最终目标图像；然后，读入目标图像，根据指针颜色采用不同的图像预处理操作；然后，用目标检测器定位仪表，分割出表盘区域，排除变压器油面温控器表盘外的干扰因素；然后，根据指针颜色使用相应方法提取指针轮廓；最后，利用余弦定理计算指针旋转方向以及指向的读数；采用该方法能检测识别多种光照、姿态变化下的变压器油面温控器。
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公开(公告)号：CN109784257A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910014109.3
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变压器温度表检测与识别方法，所述方法包括，首先，巡检机器人到达指定位置获取图片；其次，对待检测的目标变压器温度表区域进行粗定位和精确定位，计算所述多个目标候选区域的感知哈希指标、互信息指标和交并比，并对所述多个目标候选区域进行筛选，得到最终目标图像；然后，读入目标图像，根据指针颜色采用不同的图像预处理操作；然后，用目标检测器定位仪表，分割出表盘区域，排除变压器温度表表盘外的干扰因素；然后，根据指针颜色使用相应方法提取指针轮廓；最后，利用余弦定理计算指针旋转方向以及指向的读数；采用该方法能检测识别多种光照、姿态变化下的变压器温度表。
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公开(公告)号：CN109858480A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910014073.9
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数字式仪表识别方法，包括以下步骤：采集数字式仪表图像，提取数字区域；对所述数字区域进行倾斜矫正；对倾斜矫正后的数字区域图像进行预处理；对倾斜矫正后的数字区域进行分割操作，得到单个数字图像；对所述单个数字图像采用模板匹配方法进行数字识别，得到模板匹配数字结果；判断所述单个数字图像与模板的匹配率是否高于设定的阈值：若是，则将所述模板匹配数字结果作为所述单个数字图像识别的结果；若不是，则采用人工神经网络重新识别所述单个数字图像，得到识别结果。将所述单个数字图像的识别结果组合为与所述数字式仪表图像对应的读数。
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公开(公告)号：CN109784396A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910014074.3
申请日：2019-01-08
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种分合闸状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集多个分合闸样本图像，使用所述样本图像训练SVM多分类器；步骤2、采集待识别的分合闸图像，并将所述分合闸图像转为灰度图像；步骤3、对所述灰度图像中的进行粗定位得到粗定位候选区；对所述灰度图像进行精确定位，得到多个精确定位候选区；在所述粗定位候选区与所述多个精确定位候选区之间筛选出识别分合闸状态的最终目标图像；步骤4、对获取所述目标图像进行预处理；步骤5、对所述目标图像提取HOG特征，将计算得到的HOG特征算子送入SVM多分类器得到最终的识别结果。所述方法能够有效提高目标区域定位和分合闸状态识别的准确性。
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