基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法和檢測系統技術方案

本發明專利技術提供一種基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法和檢測系統，檢測方法包括如下步驟：獲取光伏電站護欄的實時圖像，提取其中的護欄前景圖；通過孿生神經網絡模型對光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖進行識別，判斷護欄是否存在破損；當光伏電站護欄存在破損時，識別其護欄前景圖中的交叉點；將護欄劃分為多個區域，統計每個區域內交叉點的數量，并根據各區域內交叉點的數量判斷其是否存在破損以及其破損程度。本發明專利技術提供的技術方案能夠解決現有技術中對光伏電站護欄檢測時存在的成本高、工作效率低的問題。

【技術實現步驟摘要】
基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法和檢測系統
本專利技術屬于光伏電站安全防護
，具體涉及一種基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法和檢測系統。
技術介紹
作為新興的發電技術，太陽能發電技術在很多方面都要優于傳統的發電技術，這種新技術不僅污染較低，而且還能夠降低發電成本。光伏發電站需要用護欄網圍起，以來防止人們(或動物)對其中的發電設備造成破壞，有效防止外在因素影響其的正常工作。適用于光伏電站的護欄網的按結構主要分為雙邊絲護欄網，框架護欄網和三角折彎護欄網，其中雙邊絲護欄網由于不受地勢起伏限制，所以在光伏電站中使用最多。光伏電站的護欄一旦被破壞，或由于護欄網自身的使用情況導致的護欄網破損，就可能引進人或動物進入光伏電站，引起不必要的安全威脅，也有可能造成對光伏組件的破壞盜取等現象。目前對光伏電站護欄的檢測方法時人工巡檢，即由工作人員對護欄進行實地勘察，觀察其是否被損壞。這種方式不僅效率低，而且需要大量的人工成本。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供一種基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法和檢測系統，以解決現有技術中對光伏電站護欄檢測時存在的成本高、工作效率低的問題。為實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：一種基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法，包括如下步驟：(1)獲取光伏電站護欄的實時圖像，提取其中的護欄前景圖；(2)通過孿生神經網絡模型對光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖進行識別，判斷護欄是否存在破損；(3)當光伏電站護欄存在破損時，識別其護欄前景圖中的交叉點；(4)將護欄劃分為多個區域，統計每個區域內交叉點的數量，并根據各區域內交叉點的數量判斷其是否存在破損以及其破損程度。進一步的，所述步驟(2)中判斷護欄是否存在破損的方法為：建立訓練數據集和孿生神經網絡模型；所述訓練數據集中包括未破損的護欄前景圖和多張不同破損程度的護欄前景圖，所述孿生神經網絡模型包括第一神經網絡子模型和第二神經網絡子模型；以兩個護欄前景圖分別作為第一神經網絡子模型和第二神經網絡子模型的輸入，以兩個輸入護欄前景圖之間的歐氏距離為輸出，對所建立的孿生神經網絡模型進行訓練，得到訓練后的孿生神經網絡模型；兩個護欄前景圖之間的歐式距離根據其中護欄破損程度的接近程度確定，護欄破損程度越接近，兩者之間的歐式距離越小；將未破損護欄前景圖作為第一神經網絡子模型的輸入，將光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖作為第二神經網絡子模型的輸入，得到光伏電站護欄實時圖像中護欄前景圖與未破損護欄前景圖之間的歐式距離，并根據兩者之間的歐式距離確定光伏電站的護欄是否存在破損。進一步的，所述步驟(3)中識別圖像中交叉點的方法為：將光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖中護欄部分的像素值設置為1，其它的設置為0；以其中一點為中心，獲取其周圍均勻分布的八個點的像素值；計算該點像素值與其周圍八領域的點的像素值之差的絕對值之和，判斷其是否為4，則判斷該點為交叉點。進一步的，所述步驟(4)中，根據各區域內交叉點的數量得到護欄的破損程度的方法為：判斷各區域內交叉點的數量，如果有區域交叉點的數量小于第一設定值，則判斷為該區域內護欄存在破損；將護欄存在破損的區域標記為1，將護欄不存在破損的區域標記為0，將光伏電站護欄實時圖形中的護欄前景圖映射到圖像矩陣中；對得到的圖像矩陣進行連通域分析，計算每個連通域所占據的大小；所述連通域是指映射圖像矩陣中像素值為1且位置相鄰的前景像素點組成的區域，連通域所占據的大小為連通域內像素值為1的數量；判斷各連通域是否大于設定第二閾值，如果大于則判斷為護欄的破損程度過大；如果不大于，則對所有的連通域求和，判斷其是否超過第三閾值，如果大于則判斷為護欄的破損程度過大。進一步的，所述步驟(3)中在識別護欄前景圖中的交叉點時，先采用Zhang快速并行細化算法對其進行細化處理。一種基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測系統，包括處理器和存儲器，存儲器上存儲有用于在處理器上執行的計算機程序；所述處理器執行所述計算機程序時，實現基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法，該方法包括如下步驟：(1)獲取光伏電站護欄的實時圖像，提取其中的護欄前景圖；(2)通過孿生神經網絡模型對光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖進行識別，判斷護欄是否存在破損；(3)當光伏電站護欄存在破損時，識別其護欄前景圖中的交叉點；(4)將護欄劃分為多個區域，統計每個區域內交叉點的數量，并根據各區域內交叉點的數量判斷其是否存在破損以及其破損程度。進一步的，所述步驟(2)中判斷護欄是否存在破損的方法為：建立訓練數據集和孿生神經網絡模型；所述訓練數據集中包括未破損的護欄前景圖和多張不同破損程度的護欄前景圖，所述孿生神經網絡模型包括第一神經網絡子模型和第二神經網絡子模型；以兩個護欄前景圖分別作為第一神經網絡子模型和第二神經網絡子模型的輸入，以兩個輸入護欄前景圖之間的歐氏距離為輸出，對所建立的孿生神經網絡模型進行訓練，得到訓練后的孿生神經網絡模型；兩個護欄前景圖之間的歐式距離根據其中護欄破損程度的接近程度確定，護欄破損程度越接近，兩者之間的歐式距離越小；將未破損護欄前景圖作為第一神經網絡子模型的輸入，將光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖作為第二神經網絡子模型的輸入，得到光伏電站護欄實時圖像中護欄前景圖與未破損護欄前景圖之間的歐式距離，并根據兩者之間的歐式距離確定光伏電站的護欄是否存在破損。進一步的，所述步驟(3)中識別圖像中交叉點的方法為：設將光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖中護欄部分的像素值設置為1，其它的設置為0；以其中一點為中心，獲取其周圍均勻分布的八個點的像素值；計算該點像素值域其周圍八個點像素值之差的絕對值之和，判斷其是否為4，則判斷該點為交叉點。進一步的，所述步驟(4)中，根據各區域內交叉點的數量得到護欄的破損程度的方法為：判斷各區域內交叉點的數量，如果有區域交叉點的數量小于第一設定值，則判斷為該區域內護欄存在破損；將護欄存在破損的區域標記為1，將護欄不存在破損的區域標記為0，將光伏電站護欄實時圖形中的護欄前景圖映射到圖像矩陣中；對得到的圖像矩陣進行連通域分析，計算每個連通域所占據的大小；所述連通域是指映射圖像矩陣中像素值為1且位置相鄰的前景像素點組成的區域，連通域所占據的大小為連通域內像素值為1的數量；判斷各連通域是否大于設定第二閾值，如果大于則判斷為護欄的破損程度過大；如果不大于，則對所有的連通域求和，判斷其是否超過第三閾值，如果大于則判斷為護欄的破損程度過大。進一步的，所述步驟(3)中在識別護欄前景圖中的交叉點時，先采用Zhang快速并行細化算法對其進行細化處理。本專利技術所提供的技術方案，只需獲取光伏電站護欄的實時圖像即可判斷其是否存在破損，不需要工作人員本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：/n(1)獲取光伏電站護欄的實時圖像，提取其中的護欄前景圖；/n(2)通過孿生神經網絡模型對光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖進行識別，判斷護欄是否存在破損；/n(3)當光伏電站護欄存在破損時，識別其護欄前景圖中的交叉點；/n(4)將護欄劃分為多個區域，統計每個區域內交叉點的數量，并根據各區域內交叉點的數量判斷其是否存在破損以及其破損程度。/n

【技術特征摘要】
1.一種基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：
(1)獲取光伏電站護欄的實時圖像，提取其中的護欄前景圖；
(2)通過孿生神經網絡模型對光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖進行識別，判斷護欄是否存在破損；
(3)當光伏電站護欄存在破損時，識別其護欄前景圖中的交叉點；
(4)將護欄劃分為多個區域，統計每個區域內交叉點的數量，并根據各區域內交叉點的數量判斷其是否存在破損以及其破損程度。


2.根據權利要求1所述的基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法，其特征在于，所述步驟(2)中判斷護欄是否存在破損的方法為：
建立訓練數據集和孿生神經網絡模型；所述訓練數據集中包括未破損的護欄前景圖和多張不同破損程度的護欄前景圖，所述孿生神經網絡模型包括第一神經網絡子模型和第二神經網絡子模型；
以兩個護欄前景圖分別作為第一神經網絡子模型和第二神經網絡子模型的輸入，以兩個輸入護欄前景圖之間的歐氏距離為輸出，對所建立的孿生神經網絡模型進行訓練，得到訓練后的孿生神經網絡模型；
兩個護欄前景圖之間的歐式距離根據其中護欄破損程度的接近程度確定，護欄破損程度越接近，兩者之間的歐式距離越小；
將未破損護欄前景圖作為第一神經網絡子模型的輸入，將光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖作為第二神經網絡子模型的輸入，得到光伏電站護欄實時圖像中護欄前景圖與未破損護欄前景圖之間的歐式距離，并根據兩者之間的歐式距離確定光伏電站的護欄是否存在破損。


3.根據權利要求1所述的基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法，其特征在于，所述步驟(3)中識別圖像中交叉點的方法為：
將光伏電站護欄實時圖像的護欄前景圖中護欄部分的像素值設置為1，其它的設置為0；
以其中一點為中心，獲取其周圍均勻分布的八個點的像素值；
計算該點像素值與其周圍八領域的點的像素值之差的絕對值之和，判斷其是否為4，則判斷該點為交叉點。


4.根據權利要求1所述的基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法，其特征在于，所述步驟(4)中，根據各區域內交叉點的數量得到護欄的破損程度的方法為：
判斷各區域內交叉點的數量，如果有區域交叉點的數量小于第一設定值，則判斷為該區域內護欄存在破損；
將護欄存在破損的區域標記為1，將護欄不存在破損的區域標記為0，將光伏電站護欄實時圖形中的護欄前景圖映射到圖像矩陣中；
對得到的圖像矩陣進行連通域分析，計算每個連通域所占據的大小；
所述連通域是指映射圖像矩陣中像素值為1且位置相鄰的前景像素點組成的區域，連通域所占據的大小為連通域內像素值為1的數量；
判斷各連通域是否大于設定第二閾值，如果大于則判斷為護欄的破損程度過大；
如果不大于，則對所有的連通域求和，判斷其是否超過第三閾值，如果大于則判斷為護欄的破損程度過大。


5.根據權利要求1所述的基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測方法，其特征在于，所述步驟(3)中在識別護欄前景圖中的交叉點時，先采用Zhang快速并行細化算法對其進行細化處理。


6.一種基于圖像處理的光伏電站護欄完整性檢測系統，包括處理器和...

【專利技術屬性】
技術研發人員：黃日光，陳松山，
申請(專利權)人：黃日光，
類型：發明
國別省市：山東;37