(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210880103.6 (22)申请日 2022.07.25 (71)申请人 华能集团技 术创新中心有限公司 地址 100031 北京市西城区复兴门内大街6 号华能大厦 申请人 中国华能集团清洁能源技 术研究院 有限公司 (72)发明人 焦冲　郭辰　蔡安民　许扬　 张俊杰　蔺雪峰　金强　于向航　 孙绍斌　 (74)专利代理 机构 西安通大专利代理有限责任 公司 6120 0 专利代理师 张宇鸽 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01)G06T 3/40(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 7/194(2017.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) (54)发明名称 一种提高风机机舱内仪表识别质量的方法、 装置及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种提高风机机舱内仪表识 别质量的方法、 装置及存储介质， 属于图像超分 辨重建技术领域。 首先通过YOLOX网络实现图像 上机舱多种仪表的定位， 并生成ROI区域， 剔除背 景信息干扰； 随后， 采用高分辨图像重建方法， 对 ROI区域进行高分辨重建， 生成清晰图像， 降低图 像噪声、 模糊， 从而间接提高仪表识别效果。 本发 明解决了风机机舱内部补光后， 监控画面中仪表 表面存在噪声、 模糊从而影 响仪表识别算法效果 问题， 采用超分辨重建方式， 生成了清晰图像， 降 低了图像噪声、 模糊， 从而间接提高仪表的识别 效果。 权利要求书1页 说明书5页 附图2页 CN 115131341 A 2022.09.30 CN 115131341 A 1.一种提高风机 机舱内仪表 识别质量的方法， 其特 征在于， 包括： S1： 采用YOLOX网络， 进行待识别仪表定位， 并输出待识别仪表的定位 坐标； S2： 利用YOLOX网络输出的待识别仪表的定位坐标， 对采集到的待识别仪表图像进行局 部ROI提取， 生成只包 含待识别仪表的子图， 剔除背景干扰； S3： 采用图像超分辨方法重建仪表的子图， 提高细节信息， 获得仪表的高分辨 率图像。 2.根据权利要求1所述的提高风机机舱内仪表识别质量的方法， 其特征在于， S1中， 待 识别仪表包括偏航齿圈润滑泵仪表、 发电机润滑泵仪表、 偏航轴承润滑泵仪表、 齿轮箱油位 表、 液压站液位计和耐震压力表。 3.根据权利要求1所述的提高风机机舱内仪表识别质量的方法， 其特征在于， S1中， YOLOX网络通过 预先采集的机舱内仪表的图片， 进行定位网络训练， 实现仪表的准确定位。 4.根据权利要求1所述的提高风机机舱内仪表识别质量的方法， 其特征在于， S3中， 图 像超分辨方法基于生成对抗网络， 生成对抗网络包括生成器和判别器， 通过生成器和判别 器的对抗过程， 使生成器输出高质量的仪表图像。 5.根据权利要求1所述的提高风机机舱内仪表识别质量的方法， 其特征在于， 所述生成 器和判别器的对抗过程具体为： 生成器采用多尺度递归网络模型， 利用多尺度卷积网络提 取细节信息， 再利用递归结构减少纹理细节的丢失， 最后采用亚像素卷积进行重 建， 得到高 分辨率仪表图像； 判别器将生成器得到的高分辨率仪表图像和真实的高分辨率仪表图像同 时输入判别器中， 来判别生成仪表图像和真实仪表图像的真伪。 6.根据权利要求4所述的提高风机机舱内仪表识别质量的方法， 其特征在于， 判别器模 型基于Patc hGANs网络结构。 7.根据权利要求6所述的提高风机机舱内仪表识别质量的方法， 其特征在于， 判别器由 池化层、 卷积层、 批归一 化层和激活层交替构成。 8.根据权利要求4所述的提高风机机舱内仪表识别质量的方法， 其特征在于， 所述生成 对抗网络的激活函数为PReLU。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在 所述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至8 任一项所述的提高风机 机舱内仪表 识别质量的方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至8任一项 所述的提高风机机舱内仪 表识别质量的方法的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115131341 A 2一种提高风机 机舱内仪表识别质量的方 法、 装置及存储介质 技术领域 [0001]本发明属于图像超分辨重建技术领域， 具体涉及 一种提高风机机舱内仪表识别质 量的方法、 装置及存 储介质。 背景技术 [0002]风力发电机机舱内部存在大量仪表， 多以机械式表盘、 液位计形式为主， 不带有数 据通信功能， 不利于设备远程状态监控。 且由于设备特殊， 存在很多人员不易到达的区域， 无法做到人工每日巡 视。 [0003]为了提高设备监控水平， 当前在机舱内安置多台相机， 对重点仪表进行视频监控， 通过网络传输至监控室内。 但由于风电场风机数量多， 产生大量监控视频， 靠人工逐个仪表 查看， 费时费力。 [0004]而如果采用图像识别算法进行自动识别， 则由于风机正常运行时机舱内处于完全 黑暗状态， 需要增加多处照明， 此时监控画面的仪表表面仍然存在大量噪声， 干扰识别算法 的效果。 发明内容 [0005]为了解决上述问题， 本发明提供了一种提高风机机舱内仪表识别质量的方法、 装 置及存储介质， 能够生成清晰图像， 降低图像噪声、 模糊， 从而间接提高仪表的识别效果。 [0006]本发明是通过以下技 术方案来实现： [0007]本发明公开了一种提高风机 机舱内仪表 识别质量的方法， 包括： [0008]S1： 采用YOLOX网络， 进行待识别仪表定位， 并输出待识别仪表的定位 坐标； [0009]S2： 利用YOLOX 网络输出的待识别仪表的定位坐标， 对采集到的待识别仪表图像进 行局部ROI 提取， 生成只包 含待识别仪表的子图， 剔除背景干扰； [0010]S3： 采用图像超分辨方法重建仪表的子图， 提高细节信息， 获得仪表的高分辨率图 像。 [0011]优选地， S1中， 待识别仪表包括偏航齿圈润滑泵仪表、 发电机润滑泵仪表、 偏航轴 承润滑泵仪表、 齿轮箱油位表、 液压站液位计和耐震压力表。 [0012]优选地， S1中， YOLOX网络通过预先采集的机舱内仪表的图片， 进行定位网络训练， 实现仪表的准确定位。 [0013]优选地， S3中， 图像超分辨方法基于生成对抗网络， 生成对抗网络包括生成器和判 别器， 通过生成器和判别器的对抗过程， 使生成器输出高质量的仪表图像。 [0014]优选地， 所述生成器和判别器的对抗过程具体为： 生成器采用多尺度递归网络模 型， 利用多尺度卷积网络提取细节信息， 再利用递归结构减少纹理细节的丢失， 最后采用亚 像素卷积进行重建， 得到高分辨率仪表图像； 判别器将生成器得到的高分辨率仪表图像和 真实的高分辨率仪表图像同时输入判别器中， 来判别生成仪表图像和真实仪表图像的真 伪。说　明　书 1/5 页 3 CN 115131341 A 3