基于背景消去图像提取方法的仿操作员识别研究

• 作者: 李红宇 马进 刘文 赵雨秋
• 来源期刊: 新型工业化
• 关键词: 智慧电厂 目标提取 图像差分 设备操作 仿人识别
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 信息与技术
• 页码范围: 160-162,167
• 页数: 4页
• 分类号: TY391.9|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19335/j.cnki.2095-6649.2020.09.057

摘要

为提高电厂智能化水平,并且满足减员增效的要求,在集控值班室操作员识别模型基础上,提出了一种基于背景消去图像提取方法的仿操作员识别方法.首先对操作员执行设备操作后的DCS界面进行基于背景消去的目标提取处理,将操作前后图像进行差分处理,利用Canny边缘检测算法提取图像的轮廓,对其进行形态学操作,根据轮廓最小矩形边界面积寻找目标图像,对其进行模板匹配判断是否提取成功,最后对匹配成功的目标设备进行状态识别.本文提出的仿人识别方法,在Visual Studio2017平台实现,并在火电厂仿真平台测试,可以正确识别操作后设备及状态,在一定程度上代替集控操作员判断,有效减少操作员工作量,避免人为判断失误造成的一定隐患;它还为电厂顺序控制及异常报警处理,提供了新的思路.