申请/专利权人：国家电网有限公司;国网天津市电力公司;国网天津市电力公司营销服务中心

申请日：2023-11-13

公开（公告）日：2024-01-16

公开（公告）号：CN117409255A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/40;G06V10/74;G06V10/774

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开

摘要：本发明公开了一种智能电表外观封印检测方法及装置。其中提供的方法，包括如下步骤：步骤1：电表特征录入；步骤2：封印特征录入；步骤3：封印图像抓拍；步骤4：封印图特征提取；步骤5：特征对比。与现有技术相比，本技术方案的有益效果如下：1.不局限于具体电表和封印款式等，对未知电表和封印具备辨识能力；2.电表和封印的更新无需核心网络模型；3.对多种场景可使用统一算法模型。本发明提供的技术方案，可对应用场景具备更好的泛化应用性，且可以使用统一的算法模型，更具备量产应用的价值。

主权项：1.一种电表外观封印检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：电表特征录入，具体如下：步骤1.1：收集单相电表图片或多相电表图片，使用图像标注软件对图像中的电表区域进行标注；步骤1.2：利用已标注数据训练电表目标检测网络；步骤1.3：将已标注数据作为特征输入数据库；步骤1.4：数据库可建立在服务器或处理板上，且作为特征对比服务器或终端；步骤2：封印特征录入，具体如下：步骤2.1：在电表图像中标注封印区域或检验合格信息区域；步骤2.2：利用相关信息训练封印目标检测网络和封印特征提取网络；步骤2.3：将已标注数据作为特征输入数据库；步骤2.4：数据库可建立在服务器或处理板上，且作为特征对比服务器或终端；步骤3：封印图像抓拍，具体如下：步骤3.1：通过网络、摄像头，获取图片并传输；步骤3.2：使用目标检测网络方法，针对图片上的电表进行检测确定像素位置、大小和电表类别号，即提供电表矩形框xd，yd，wd，hd和电表类别Cd；检测网络可使用YOLO、SSD、FRCNN或CenterNet，可运行在GPU、NPU、DSP、FPGA或AI芯片的处理服务器或终端；步骤3.3：根据步骤3.2得到的电表矩形框在步骤3.1的源图像中进行裁剪，得到封印区域图像；步骤3.4：使用目标检测网络方法，针对电表区域图像上的封印进行检测确定像素位置、大小和封印类别，即提供封印矩形框xf，yf，wf，hf和封印类别Cf，检测网络可使用YOLO、SSD、FRCNN或CenterNet，可运行在GPU、NPU、DSP、FPGA或AI芯片的处理服务器或终端；步骤3.5：依靠检测信息，对图像中封印图像进行扣取并传出；步骤4：封印图特征提取，具体如下：步骤4.1：依据特征提取网络需求，对传入的图像进行缩放等预处理；步骤4.2：利用特征提取网络提取特征图，特征提取网络在使用前需要进行训练，训练数据采用已采集的封印完好和破坏图像即可，训练时应使用已在ImageNet数据集上做过预训练的模型，因为ImageNet预训练模型的特征提取能力较强，仅需少数训练图像即可达到有效的特征提取效果；步骤4.3：特征向量传出至对比服务器。步骤5：特征对比，具体如下：步骤5.1：计算输入封印特征与数据库内封印特征的相似度，相似度计算方法采用斯皮尔曼等级相关系数，经实际测试，该方法在稳定性和准确性上明显优于皮尔逊相关系数步骤5.2：选取相似度最大值，判断是否大于阈值；步骤5.3：逻辑判断，弱小于阈值则认为该封印已破坏；弱大于阈值，则可根据数据库录入信息，认为该封印完好；步骤5.4：斯皮尔曼相似度计算: 其中，ρ是皮尔逊积矩相关系数，但使用等级变量来计算；X，Y分别为待检测封印特征向量和待比对标准封印特征向量；RX,RY分别为X，Y转化的等级数据，等级数据转化方法为该数据按值升序排列的所处位置的平均值；CovRX,RY为等级变量的协方差；σRX和σRY为等级变量的标准差。

全文数据：

权利要求：

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