电力图纸组成分析方法及系统与流程

1.本发明涉及电网技术领域，具体的，涉及电力图纸组成分析方法及系统。


背景技术：

2.在我国的电力系统中，存在大量的电力图纸，在长期以来的处理过程中，由于技术和管理两方面的问题，我们的人员对图纸的识别大多为重复性劳动，且大概率会出现问题。随着计算机技术的发展，一些工程部门已广泛的采用rcnn、faste_rcnn等技术对图像进行解析。但往往结果并不是很理想，以faster_rcnn算法为例，需要先对图纸进行目标检测确定位置，然后采用faster_rcnn对目标进行分类，导致识别速度较慢。


技术实现要素：

3.本发明提出电力图纸组成分析方法及系统，解决了相关技术中电力图纸组成分析方法识别速度慢的问题。
4.本发明的技术方案如下：
5.第一方面，电力图纸组成分析方法，包括：
6.获得电力图纸图像；
7.解析所述电力图纸图像中各图元信息，并从所述电力图纸图像中删除所述图元信息；所述图元信息包括：文字信息、设备信息、母线信息和连接线信息；
8.将所述设备信息与文字信息相关联，得到设备与文字关联信息；将所述设备信息与所述连接线信息相关联，得到设备与连接线关联信息；其中，所述母线信息作为设备信息；
9.根据所述设备与文字关联信息、以及设备与连接线关联信息生成图纸描述文件；
10.根据所述图纸描述文件，在所述电力图纸图像中进行标注。
11.第二方面，电力图纸组成分析系统，包括：
12.第一获得单元，用于获得电力图纸图像；
13.第一解析单元，用于解析所述电力图纸图像中各图元信息，并从所述电力图纸图像中删除所述图元信息；所述图元信息包括：文字信息、设备信息、母线信息和连接线信息；
14.第一关联单元，用于将所述设备信息与文字信息相关联，得到设备与文字关联信息；将所述设备信息与所述连接线信息相关联，得到设备与连接线关联信息；其中，所述母线信息作为设备信息；
15.第一生成单元，用于根据所述设备与文字关联信息、以及设备与连接线关联信息生成图纸描述文件；
16.第一标注单元，用于根据所述图纸描述文件，在所述电力图纸图像中进行标注。
17.第三方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的电力图纸组成分析方法的步骤。
18.本发明的工作原理及有益效果为：
19.本发明首先从电力图纸图像中提取出各图元信息，生成各图元的关联信息，然后根据各图元的关联信息生成图纸描述文件，直接回归出图元的位置以及类型，重新标注在电力图纸图像中，相比faster_rcnn组合目标检测的方式，大大的加快计算时间。
附图说明
20.下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
21.图1为本发明方法流程图；
22.图2为本发明方法的一个实施例流程图；
23.图3为本发明系统结构示意图。
具体实施方式
24.下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都涉及本发明保护的范围。
25.实施例一
26.如图1所示，为本发明方法流程图，包括：
27.s100：获得电力图纸图像；
28.具体的，电力图纸图像可以采用现有的图形采集设备得到，这里不作赘述。
29.s200：解析所述电力图纸图像中各图元信息，并从所述电力图纸图像中删除所述图元信息；所述图元信息包括：文字信息、设备信息、母线信息和连接线信息；
30.s300：将所述设备信息与文字信息相关联，得到设备与文字关联信息；将所述设备信息与所述连接线信息相关联，得到设备与连接线关联信息；其中，所述母线信息作为设备信息；
31.s400：根据所述设备与文字关联信息、以及设备与连接线关联信息生成图纸描述文件；
32.s500：根据所述图纸描述文件，在所述电力图纸图像中进行标注。
33.本发明首先从电力图纸图像中提取出各图元信息，生成各图元的关联信息，然后根据各图元的关联信息生成图纸描述文件，直接回归出图元的位置以及类型，重新标注在电力图纸图像中，相比faster_rcnn组合目标检测的方式，大大的加快计算时间。
34.需要说明的是，传统方法将图纸转换为二值化矩阵，在进行母线识别时，以母线同高像素为1的步距滑动着去识别轮廓，在应对不同的图纸大小时，无法直观的确定这个母线粗细，致使母线容易和连接线混淆，识别效果差。本实施例中，本实施中母线和连接线一起识别，采用放缩线模板的方式去匹配连接线、母线等信息，有利于母线的准确识别。
35.如图2所示，为本发明的一个实施例流程图。其中，步骤s200的具体过程包括：
36.s210：使用训练好的ocr模型将电力图纸图像中的文本信息(文本标签数据)提取出来，使图纸仅保留设备和电路信息。
37.s220：采用改进yolov5s模型识别出所述电力图纸图像中的设备信息，yolov5识别模型具有识别速度快，效果好的特点，但为了实现对电力图纸中这种小型目标的设备进行
专有化检测，提高设备识别的准确率，需要对yolov5模型的网络结构做出进一步的结构优化和参数调整。电力图纸设备识别的问题在实际应用中存在着较多小目标的情况，且yolo算法的下采样一般是32倍，所以宽高必须要能被32整除。由于在多尺度训练中一般将其选择为32的倍数，最小为320
×
320，最大为640
×
640，因此将数据的输入尺寸调整为640
×
640，这在一定程度上能提高设备识别小目标的精度。由于电力图纸尺寸不一致，并且有些图纸特别大，贸然缩小图纸会导致一些设备识别不到，本实施例采取滑动窗口将一张图纸切分成多张图片进行识别，将识别结果合并，并记录设备的位置信息。在电力图纸图像中清空设备信息，仅保留电路信息。
38.s230：采用模板匹配的方式识别出所述电力图纸图像中的母线和连接线，并将所述母线和连接线从电力图纸图像中删除；保存所述母线位置和连接线端点位置。
39.图纸放缩后，母线相应的粗细也放缩，本实施采用放缩线模板的方式去匹配连接线、母线等信息，适应不同大小的图纸。
40.进一步，步骤s300的具体过程包括：
41.选择任一设备信息作为当前设备信息，执行设备与文字关联的操作，并执行设备与连接线关联的操作；其中，所述设备与文字关联的操作包括：根据当前设备信息中的设备位置，计算该设备位置与每一文字位置之间的欧式距离，得到多个第一欧式距离，选择最小的第一欧式距离，保存所述最小的第一欧式距离对应的文字信息和设备信息之间的关联关系，作为设备与文字关联信息；
42.所述设备与连接线关联的操作包括：根据当前设备信息中的设备位置，计算该设备位置与每一连接线端点位置之间的欧式距离，得到多个第二欧式距离，选择最小的第二欧式距离，保存所述最小的第二欧式距离对应的连接线信息和设备信息之间的关联关系，作为设备与连接线关联信息；
43.切换另一设备信息作为当前设备信息，重复执行所述设备与文字关联的操作，以及设备与连接线关联的操作，直到遍历所有设备信息。
44.进一步，步骤s400的具体过程包括：
45.选择任一设备信息作为目标设备信息，执行生成目标设备描述文件的操作；其中，所述执行生成描述文件的操作，具体包括：根据目标设备信息关联的文字信息、以及目标设备信息关联的连接线信息，生成图纸描述文件；
46.切换另一设备信息作为目标设备信息，重复执行所述生成目标设备描述文件的操作，直到遍历所述设备信息。
47.进一步，步骤s200之前还包括预处理的步骤，预处理的步骤包括：
48.采取计算信息熵的方式判断电力图纸图像的复杂程度；
49.根据电力图纸图像的复杂程度确定相应的阈值，对电力图纸图像进行放大或缩小的操作。
50.具体的，首先将电力图纸图像进行灰度化处理；对所述电力图纸图像的灰度进行直方图统计，计算各灰度级数的概率pi(x)；然后带入信息熵公式计算信息熵的大小，如下所示：
51.52.信息熵表明发生一个事件我们得到的信息量大小，信息量越大，图像越复杂。为不同复杂程度的图像指定相应的阈值，从而对图纸进行放大或缩小的操作。通过自适应的调整图纸大小，将复杂图纸放大，更能准确识别图纸中的图元信息。
53.实施例二
54.如图3所示，本实施例提出了一种电力图纸组成分析系统，包括：
55.第一获得单元，用于获得电力图纸图像；
56.第一解析单元，用于解析所述电力图纸图像中各图元信息，并从所述电力图纸图像中删除所述图元信息；所述图元信息包括：文字信息、设备信息、母线信息和连接线信息；
57.第一关联单元，用于将所述设备信息与文字信息相关联，得到设备与文字关联信息；将所述设备信息与所述连接线信息相关联，得到设备与连接线关联信息；其中，所述母线信息作为设备信息；
58.第一生成单元，用于根据所述设备与文字关联信息、以及设备与连接线关联信息生成图纸描述文件；
59.第一标注单元，用于根据所述图纸描述文件，在所述电力图纸图像中进行标注。
60.进一步，还包括：
61.第一计算单元，用于采取计算信息熵的方式判断电力图纸图像的复杂程度；
62.第一处理单元，用于根据电力图纸图像的复杂程度确定相应的阈值，对电力图纸图像进行放大或缩小的操作。
63.进一步，还包括：
64.第二处理单元，用于将电力图纸图像进行灰度化处理；
65.第二计算单元，用于对所述电力图纸图像的灰度进行直方图统计，计算各灰度级数的概率；
66.第三计算单元，用于根据各灰度级数的概率，计算信息熵；
67.第一判断单元，用于根据信息熵的大小判断电力图纸图像的复杂程度。
68.进一步，还包括：
69.第一识别单元，用于采用ocr模型识别出电力图纸图像中的文字信息，并将所述文字信息从电力图纸图像中删除；所述文字信息包括文字位置；
70.第二识别单元，用于采用图像识别模型识别出所述电力图纸图像中的设备信息，并将所述设备信息从电力图纸图像中删除；所述设备信息包括设备位置；
71.第三识别单元，采用模板匹配的方式识别出所述电力图纸图像中的母线和连接线，并将所述母线和连接线从电力图纸图像中删除；保存所述母线位置和连接线端点位置。
72.前述实施例一中的电力图纸组成分析方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的电力图纸组成分析系统，通过前述电力图纸组成分析方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中电力图纸组成分析系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
73.实施例三
74.本实施例提出了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的电力图纸组成分析方法的步骤。
75.以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。