用于继电保护屏柜图像压板目标检测结果的行列转换方法与流程

1.本技术涉及继电屏柜压板状态检测技术领域，尤其涉及一种用于继电保护屏柜图像压板目标检测结果的行列转换方法。


背景技术：

2.在现有的继电屏柜压板状态检测中，一般都是利用图像处理方案去进行自动化检测监控，但是考虑到在进行图像获取过程中，由于不可能进行或者很难近距离的无遮挡照相，因此所获取的图像都是存在着不小的瑕疵，有的是不清晰，有的是角度问题导致的图像扭曲等等。在这种条件下对所获取的压板状态就会有不小的处理难度。


技术实现要素：

3.为了解决上述技术问题，本技术提供一种用于继电保护屏柜图像压板目标检测结果的行列转换方法，对俯视、仰视、侧方位角度的拍摄的图片也具有很好的兼容性。
4.行列转换方法包括：
5.获取每个屏柜图片压板模板识别结果，识别结果内含有多个矩形框图，按左顶点纵坐标由低到高排序，形成初始识别检测集合；
6.以初始识别检测集合内的首个矩形框图的中心点作为标准，依次比对其他矩形框图的中心点的高度差是否在预设范围中，将处于预设范围内的矩形框图和首个矩形框图按照顺序作为第一个行集合；将剩余的初始识别检测集合内的非行集合内的矩形框图再次按照上述方式形成多个行集合；将所有的行集合形成带有行号的行检测集合，行检测集合中的每个矩形框图带有对应的行集合的行号；
7.对行检测集合内的矩形框图，按左顶点横坐标由低到高排序，形成二次识别检测集合；
8.以二次识别检测集合内的首个矩形框图的中心点作为标准，依次比对其他矩形框图的中心点的宽度差是否在预设范围中，将处于预设范围内的矩形框图和首个矩形框图按照顺序作为第一个列集合；将剩余的二次识别检测集合内的非列集合内的矩形框图再次按照上述方式形成多个列集合；将所有的行集合形成带有列号的列检测集合，列检测集合中的每个矩形框图带有对应的列集合的列号；
9.将所有的矩形框图以各自的行号和列好形成行列矩阵形式的矩形框图，作为输出的继电保护屏柜图像压板图像。
10.进一步地，所述屏柜图片压板模板识别结果中的矩形框图均为高度大于宽度的竖状矩形框。
11.进一步地，每个所述行集合在形成过程中，每一次的矩形框图之间的比对过程后，对预设范围进行更新。
12.进一步地，当矩形框图之间进行比对时，记当前行集合的首个矩形框图为box1，对应高度范围记为limity，待对比矩形框图为box2，判断box2的中心点y坐标是否在box1的高
度范围limity内。
13.进一步地，所述limity为数值变量，其随着每次矩形框图之间的对比进行更新，其中limity＝[box1.top,maxy]，maxy＝max(box1.bottom,maxy),maxy初始为0，box1.top表示box1区域范围内的y轴最大值，box1.bottom表示box1区域范围内的y轴最小值。
[0014]
进一步地，每个所述列集合在形成过程中，每一次的矩形框图之间的比对过程后，对预设范围进行更新。
[0015]
进一步地，当矩形框图之间进行比对时，记当前行集合的首个矩形框图为box1，对应宽度范围记为limitx，待对比矩形框图为box2，判断box2的中心点x坐标是否在box1的宽度范围limitx内。
[0016]
进一步地，所述limitx为数值变量，其随着每次矩形框图之间的对比进行更新，其中limitx＝[box1.left,maxx]，maxx＝max(box1.right,maxx),maxx初始为0，box1.left表示box1区域范围内的x轴最小值，box1.right表示box1区域范围内的x轴最大值。
[0017]
在本技术实施例中，利用屏柜图片压板模板识别结果的框图属性，创新式利用其在二维图像中的横纵参数实现自动化排序，输出整齐划一的检测结果。
附图说明
[0018]
为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]
图1是本技术实施例提供的输入输出示意图。
具体实施方式
[0020]
为使得本技术的申请目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而非全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
[0021]
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。
[0022]
在本技术的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。
[0023]
如图1所示，本技术涉及的压板目标检测结果的行列转换方法包括：
[0024]
s101:获取每个屏柜图片压板模板识别结果，识别结果内含有多个矩形框图，按左顶点纵坐标由低到高排序，形成初始识别检测集合a。
[0025]
在本实施例中，本方法利用神经网络模型预先构建屏柜压板识别模型，在相机拍照后，输入屏柜图片，获取每个屏柜图片压板模板识别结果。屏柜图片压板模板识别结果中的矩形框图均为高度大于宽度的竖状矩形框。
[0026]
s102：对初始识别检测集合a进行划分。
[0027]2‑
1以初始识别检测集合a内的首个矩形框图的中心点作为标准，依次比对其他矩形框图的中心点的高度差是否在预设范围中，将处于预设范围内的矩形框图和首个矩形框图按照顺序作为第一个行集合；
[0028]
作为一个具体的实施例：从初始识别检测集合a开始，分割成box1和box2，其中box1中包含初始识别检测集合a的第一个矩形框图，其他按顺序包含在其后的box2中。
[0029]
将box1和box2中第一个框图进行比对，判断该框图的中心点y坐标是否在box1的高度范围limity内。
[0030]
limity为数值变量，其随着每次矩形框图之间的对比进行更新，maxy初始为0，limity＝[box1.top,maxy]，maxy＝max(box1.bottom,maxy),box1.top表示box1区域范围内的y轴最大值，box1.bottom表示box1区域范围内的y轴最小值。
[0031]
若在limity范围内，则认为与box1属于同行，同时按照上述内容更新limity。
[0032]
若不在limity范围内，则认为与box1不同行，则新加一行。对从box2位置开始，重新进行比对。
[0033]2‑
2将不属于box1同行的形成新的检测集合初始识别检测集合a,再次按照上述方式形成多个行集合。
[0034]2‑
3将所有的行集合形成带有行号的行检测集合b，行检测集合中的每个矩形框图带有对应的行集合的行号。
[0035]
s103：对行检测集合b内的矩形框图，按左顶点横坐标由低到高排序，形成二次识别检测集合c。
[0036]
s104：对二次识别检测集合c进行划分。
[0037]4‑
1以二次识别检测集合内的首个矩形框图的中心点作为标准，依次比对其他矩形框图的中心点的宽度差是否在预设范围中，将处于预设范围内的矩形框图和首个矩形框图按照顺序作为第一个列集合；
[0038]
作为一个具体的实施例：同样的，集合c分割成box1和box2，其中box1中包含集合c的第一个矩形框图，其他按顺序包含在其后的box2中，将box1加入第一列set1中，依次与其后的box2中的框图进行比对，判断box2的框图的中心点x坐标是否在box1的高度范围limitx内。
[0039]
limitx为数值变量，其随着每次矩形框图之间的对比进行更新，limitx＝[box1.left,maxx]，maxx＝max(box1.right,maxx),maxx初始为0，box1.left表示box1区域范围内的x轴最小值，box1.right表示box1区域范围内的x轴最大值。
[0040]
若在limitx范围内时，并且列set1中不包含该box2的框图的同行元素，则该box2的框图与box1同列，将box2加入set1中。这种情况主要在因相机拍摄角度的原因，导致图像中同列压板不是垂直排列，而是斜着排列的情况下，划分列时需要动态扩大单列的宽度。当列宽扩大到一定程度，会错误的包含临近列的压板。加入set1中不能包含同行元素这一约束条件，可以避免此种情况的发生。
[0041]
其他情况下box2的框图与box1不同行，则新加一列。
[0042]4‑
2将不属于box1同列的形成新的集合c,将剩余的二次识别检测集合内的非列集合内的矩形框图再次按照上述方式形成多个列集合；
[0043]4‑
3将所有的行集合形成带有列号的列检测集合，列检测集合中的每个矩形框图带有对应的列集合的列号；
[0044]
s105：将所有的矩形框图以各自的行号和列好形成行列矩阵形式的矩形框图，作为输出的继电保护屏柜图像压板图像。
[0045]
本发明在计算行列转换时，采用动态调整同行、同列判断阈值的方法提高了行列转换精准度，适用于一般正视屏柜拍摄的压板图片的行列转换，在测试集数据上准确率高达98.2％，同时对俯视、仰视、侧方位角度的拍摄的图片也具有很好的兼容性，在非正视数据集(拍摄偏角在15％内)的准确率高达89.6％。
[0046]
以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换(如数量、形状、位置等)，这些等同变换均属于本发明的保护。