基于颜色通道的指示灯状态识别方法及相关设备与流程

1.本公开涉及智能监控技术领域，尤其涉及一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法及相关设备。


背景技术：

2.当今世界各加工生产行业竞争激烈，要在如此激烈的竞争环境中求得生存和发展，关键性因素：提高生产率、提高电气设备的稳定性、降低生产成本、降低设备维护成本。在电气设备的运行时，通过配电房内控制柜上的指示灯指示相应电气设备的运行状态。
3.现有技术中，依靠人对配电房进行巡检，分辨控制柜设备的运行状况。当设备较多时，人工无法做到全面而准确的监控。
4.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

5.本公开提供一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法及相关设备，至少在一定程度上克服由于相关技术中柜设备的运行状况不能全面监控的问题。
6.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
7.根据本公开的一个方面，提供了一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法，包括：将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息；根据预设的颜色空间距离信息对所述指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息；根据指示灯的亮度值与所述类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息。
8.在一些实施例中，在将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息之前，所述方法还包括：获取配电柜图像；将所述配电柜图像进行预处理，确定边缘图像。
9.在一些实施例中，在将所述配电柜图像进行预处理，确定边缘图像中，所述预处理包括：灰度化、中值滤波和边缘检测。
10.在一些实施例中，在根据预设的颜色空间距离信息对所述指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息中，所述预设的颜色空间距离信息包括：根据颜色通道的数据信息，确定指示灯的颜色通道数值平均值；将指示灯的颜色通道数值平均值输入预设公式，确定各个类别的指示灯的颜色空间距离信息，其中，所述各个类别的指示灯的颜色空间距离信息为预设的颜色空间距离信息。
11.在一些实施例中，所述预设公式包括：
[0012][0013]
其中，d表示颜色空间距离，r、g、b分别代表像素点的红、绿、蓝颜色通道的值，是待检测指示灯中心区域颜色通道的均值。
[0014]
在一些实施例中，在根据指示灯的亮度值与所述类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息之前，所述方法还包括：
[0015]
根据色彩空间模型，确定指示灯的亮度值。
[0016]
在一些实施例中，根据指示灯的亮度值与所述类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息包括：若所述指示灯的亮度值大于预设阈值，则确定该类别的指示灯的状态信息为发光状态。
[0017]
根据本公开的另一个方面，还提供了一种基于颜色通道的指示灯状态识别装置，包括：区域信息确定模块，用于将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息；类别信息确定模块，用于根据预设的颜色空间距离信息对所述指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息；状态信息确定模块，用于根据指示灯的亮度值与所述类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息。
[0018]
根据本公开的另一个方面，还提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的基于颜色通道的指示灯状态识别方法。
[0019]
根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的基于颜色通道的指示灯状态识别方法。
[0020]
根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项的基于颜色通道的指示灯状态识别方法。
[0021]
本公开的实施例中提供的基于颜色通道的指示灯状态识别方法，将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息；根据预设的颜色空间距离信息对所述指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息；根据指示灯的亮度值与所述类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息。本公开根据霍夫圆检测与颜色空间距离信息，将指示灯的类别信息与指示灯的亮度值相结合，能够将全面准确的判断指示灯工作状态，从而将柜设备的运行状况全面监控。
[0022]
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0023]
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]
图1示出本公开实施例中一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法的流程图；
[0025]
图2示出本公开实施例中一种霍夫圆的示意图；
[0026]
图3示出本公开实施例中一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法一具体实例的流程图；
[0027]
图4示出本公开实施例中一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法另一具体实例的流程图；
[0028]
图5示出本公开实施例中一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法又一具体实例的流程图；
[0029]
图6示出本公开实施例中一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法另外一具体实例的流程图；
[0030]
图7示出本公开实施例中一种基于颜色通道的指示灯状态识别装置示意图；
[0031]
图8示出本公开实施例中一种计算机设备的结构框图；
[0032]
图9示出本公开实施例中一种计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
[0033]
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
[0034]
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
[0035]
下面结合附图，对本公开实施例的具体实施方式进行详细说明。
[0036]
图1示出本公开实施例中一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法的流程图，如图1所示，本公开实施例中提供的基于颜色通道的指示灯状态识别方法包括如下步骤：
[0037]
s102，将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息。
[0038]
需要说明的是，上述边缘图像可以是对原始图像进行边缘提取后得到的图像。边缘是图像性区域和另一个属性区域的交接处，是区域属性发生突变的地方，该区域的灰度剖面可以看作是一个阶跃，即从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值，是图像中不确定性最大的地方，也是图像信息最集中的地方，图像的边缘包含着丰富的信息。例如，对工业摄像机采集到的配电柜图像进行预处理后得到边缘图像，其中，图像预处理的步骤主要包含：灰度化、中值滤波、边缘检测，边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、检测和定位。
[0039]
上述霍夫圆检测可以是通过遍历每一个非0像素点的潜在圆，根据在霍夫空间的曲线交点所占的权重，来确定目标圆。
[0040]
上述指示灯可以是用于指示有关照明，灯光信号，工作系统的技术状况，对异常情况发出警报灯光信号。例如，上述指示灯可以是配电柜门板的电源指示灯。
[0041]
上述区域信息可以是边缘信息，例如，指示灯区域的边缘信息。
[0042]
在一个实例中，通过霍夫圆检测(hough circles)获得候选指示灯区域；对候选指示灯区域的中心区域进行方差计算，将无效区域进行剔除，得到指示灯区域。
[0043]
在另外一个实例中，采用霍夫圆检测算法从边缘轮廓的图像中检测出圆形指示灯。
[0044]
在一个具体的实例中，在平面空间中圆的方程为下述公式(1)：
[0045]
(x-a)2+(y-b)2＝r2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0046]
其中，(a,b)为圆心坐标，r为圆的半径。如果要确定a、b、r三个未知的参数，需要在圆上取三个坐标点，a(x1,y1)、b(x2,y2)、c(x3,y3)，如图2(霍夫圆的示意图)所示。将这三个点坐标代入公式(1)中，得到方程组：(x
1-a)2+(y
1-b)2＝r2、(x
2-a)2+(y
2-b)2＝r2、(x
3-a)2+(y
3-b)2＝r2，根据方程组可以获取图像半径r和圆心坐标(a,b)。
[0047]
随机霍夫圆检测是在图像中所有的边缘点随机选取三个，从而确定其半径和圆心坐标，将边缘其中的第4点(x4,y4)，代入公式(1)获得半径r4，将r4代入公式r
4-r1＝δ1，先将δ设定为一个误差阈值，若δ1小于δ，则将其设定为侯选圆。在设定候选圆以后，取轮廓上的点代入进行运算，若δ
i-1
小于δ，则累加器数值加1，当累加器的值超过设定的阈值时，即可判断图像为一个真圆，从而确定指示灯区域。
[0048]
s104，根据预设的颜色空间距离信息对指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息。
[0049]
需要说明的是，上述颜色空间距离信息是两个颜色之间的差距信息。上述类别信息可以是指示灯的颜色类型，例如，指示灯的类别信息为红灯，指示灯的类别信息为绿灯。
[0050]
s106，根据指示灯的亮度值与类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息。
[0051]
需要说明的是，上述状态信息可以是熄灭状态，点亮状态。
[0052]
在一个实例中，对于指示灯的工作状态(相当于上述状态信息)判别，主要是判断它是处于点亮状态或是处于熄灭状态，可以依靠指示灯的亮度信息进行识别。例如，根据指示灯的类别信息判断为红灯，在结合指示灯的亮度值判断为点亮状态，则可以确定该红灯为点亮；根据指示灯的类别信息判断为绿灯，在结合指示灯的亮度值判断为熄灭状态，则可以确定该绿灯为熄灭。
[0053]
本公开提供的实施例，根据霍夫圆检测与颜色空间距离信息，将指示灯的类别信息与指示灯的亮度值相结合，能够将全面准确的判断指示灯工作状态，从而将柜设备的运行状况全面监控。
[0054]
在本公开的一个实施例中，如图3所示，本公开实施例中提供的基于颜色通道的指示灯状态识别方法可以通过如下步骤来确定边缘图像，能够准确确定配电柜的边缘图像：
[0055]
s302，获取配电柜图像；
[0056]
s304，将配电柜图像进行预处理，确定边缘图像。
[0057]
在本公开的一个实例中，在将所述配电柜图像进行预处理，确定边缘图像中，预处理包括：灰度化、中值滤波和边缘检测。
[0058]
在本公开的一个实施例中，如图4所示，本公开实施例中提供的基于颜色通道的指示灯状态识别方法可以通过如下步骤来确定预设的颜色空间距离信息，能够精准确定指示灯类别信息：
[0059]
s402，根据颜色通道的数据信息，确定指示灯的颜色通道数值平均值；
[0060]
s404，将指示灯的颜色通道数值平均值输入预设公式，确定各个类别的指示灯的颜色空间距离信息，其中，各个类别的指示灯的颜色空间距离信息为预设的颜色空间距离信息。
[0061]
在一个具体的实例中，将分割出来的指示灯区域通过对颜色通道(rgb color channel)阈值的筛选，确定指示灯类别。通过对一定数量指示灯的颜色通道(保存图像颜色
信息的通道)的数据统计，可以确定红色、绿色指示灯的颜色通道数值平均值。将要检测的指示灯区域三个通道的值计算均值。
[0062]
在一个具体的实例中，颜色空间距离根据下述公式(2)(相当于预设公式)计算得到：
[0063][0064]
其中，d是颜色空间距离，r、g、b分别代表像素点的红、绿、蓝三种颜色通道的值，b、g、r是待检测指示灯中心区域颜色通道的均值。通过计算得到红绿指示灯颜色空间的距离d(红)、d(绿)。
[0065]
在一个实例中，红色、绿色指示灯的颜色通道数值平均值如下述表1所示：
[0066]
表1：红色、绿色指示灯的颜色通道数值平均值
[0067] 红色指示灯绿色指示灯b(蓝色)231206g(绿色)234187r(红色)147232
[0068]
在本公开的一个实施例中，如图5所示，本公开实施例中提供的基于颜色通道的指示灯状态识别方法，在根据指示灯的亮度值与类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息之前，还包括：
[0069]
s502，根据色彩空间模型，确定指示灯的亮度值。
[0070]
需要说明的是，上述色彩空间模型是描述使用一组值(通常使用三个、四个值或者颜色成分)表示颜色方法的抽象数学模型。例如，hsv模型。
[0071]
在本公开的一个实施例中，如图6所示，本公开实施例中提供的基于颜色通道的指示灯状态识别方法通过如下步骤确定指示灯的状态信息为发光状态，能够准确判断指示灯的状态：
[0072]
s602，若指示灯的亮度值大于预设阈值，则确定该类别的指示灯的状态信息为发光状态。
[0073]
在一个实例中，对于指示灯的工作状态(相当于上述状态信息)判别，主要是判断它是处于点亮状态或是处于熄灭状态，可以依靠指示灯的亮度信息进行识别。类似bgr模式，其中，r代表red(红色)，g代表green(绿色)，b代表blue(蓝色)，可以使用hsv颜色模型，其中，h代表hue(色调)，s代表saturation(饱和度)，v代表value(亮度)。通过对一定数量指示灯亮度数据统计，可以确定v通道的均值，也就是亮度均值。当亮度均值大于阈值时，即可判定该检测圆为发光的指示灯。(经过对指示灯数据的统计，熄灭状态的指示灯亮度通道的值基本上都大于240，可以将阈值设为240)。
[0074]
在一个具体的实例中，点亮状态和熄灭状态，指示灯的亮度均值如下述表2所示：
[0075]
表2：点亮和熄灭状态指示灯的亮度均值
[0076][0077]
在一个实例中，首先，对工业摄像机采集到的图像进行预处理。图像预处理的步骤
主要包含：灰度化、中值滤波、canny边缘检测。
[0078]
然后，对得到的边缘图像进行hough圆检测，得到候选的指示灯区域。采用hough圆检测算法从边缘轮廓的图像中检测出圆形指示灯。hough变换是一种查找出图像中的形状特征的一种方法，hough变换能识别直线、圆形、椭圆形等。在平面空间中圆的方程为上述公式(1)。其中，(a,b)为圆心坐标，r为圆的半径。如果要确定a、b、r三个未知的参数，需要在圆上取三个坐标点，a(x1,y1)、b(x2,y2)、c(x3,y3)，如图2所示。将这三个点坐标代入公式(1)中，得到方程组：(x
1-a)2+(y
1-b)2＝r2、(x
2-a)2+(y
2-b)2＝r2、(x
3-a)2+(y
3-b)2＝r2，根据方程组可以获取图像半径r和圆心坐标(a,b)。
[0079]
随机霍夫圆检测是在图像中所有的边缘点随机选取三个，从而确定其半径和圆心坐标，将边缘其中的第4点(x4,y4)，代入公式(1)获得半径r4，将r4代入公式r
4-r1＝δ1，先将δ设定为一个误差阈值，若δ1小于δ，则将其设定为侯选圆。在设定候选圆以后，取轮廓上的点代入进行运算，若δ
i-1
小于δ，则累加器数值加1，当累加器的值超过设定的阈值时，即可判断图像为一个真圆，从而确定指示灯区域。
[0080]
接着，将分割出来的指示灯区域通过对颜色通道阈值的筛选，确定指示灯类别。通过对一定数量指示灯的颜色通道的数据统计，可以确定红色、绿色指示灯的颜色通道数值平均值。将要检测的指示灯区域三个通道的值计算均值，根据上述公式(2)计算得到颜色空间距离，d是颜色空间距离，b、g、r是待检测指示灯中心区域颜色通道的均值。通过计算得到红绿指示灯颜色空间的距离d(红)、d(绿)。指示灯类型根据颜色空间距离得到。
[0081]
最后，指示灯的工作状态判别。主要是判断它是处于点亮状态或是处于熄灭状态，可以依靠指示灯的亮度信息进行识别。类似bgr模式，可以使用hsv模型(色调(h)、饱和度(s)、亮度(v))通过对一定数量指示灯亮度数据统计，可以v通道的均值，也就是亮度均值。亮度均值大于阈值时，即可判定该检测圆为发光的指示灯。(经过对指示灯数据的统计，熄灭状态的指示灯亮度通道的值基本上都大于240，可以将阈值设为240)。
[0082]
本公开能够快速、准确地对指示灯的类型和工作状态进行检测和识别。
[0083]
本公开能够利用指示灯的形状特征，对原图像进行图像分割，过滤不符合形态特征的区域，通过色彩空间对候选区域进行识别，从而判断指示灯工作状态。
[0084]
本公开能够通过工业摄像机代替人眼对控制柜进行监控，减少人力资源投入，降低错误检测识别。
[0085]
在一个实例中，对采集的配电柜图像进行预处理，得到边缘轮廓图像；得到边缘轮廓图像通过霍夫圆检测获得候选指示灯区域；对候选指示灯区域的中心区域进行方差计算，将无效区域进行剔除，得到指示灯区域；再对指示灯区域的颜色和亮度进行检测，得到指示灯类型和工作状态。
[0086]
本公开利用指示灯的形状特征，对原图像进行图像分割，过滤不符合形态特征的区域，通过色彩空间对候选区域进行识别，从而判断指示灯工作状态，用工业摄像机代替人眼来识别电气设备的运行状态，节省了大量的劳动力，减少由于主观意识而导致的错误检测提高企业的效益。
[0087]
基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了一种基于颜色通道的指示灯状态识别装置，如下面的实施例所述。由于该装置实施例解决问题的原理与上述方法实施例相似，因此该装置实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复之处不再赘述。
[0088]
图7示出本公开实施例中一种基于颜色通道的指示灯状态识别装置示意图，如图7所示，该装置包括：区域信息确定模块71，类别信息确定模块72，状态信息确定模块73，边缘图像确定模块74和亮度值确定模块75。
[0089]
其中，区域信息确定模块71，用于将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息；
[0090]
类别信息确定模块72，用于根据预设的颜色空间距离信息对指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息；
[0091]
状态信息确定模块73，用于根据指示灯的亮度值与类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息。
[0092]
在本公开的一个实施例中，上述基于颜色通道的指示灯状态识别装置还包括边缘图像确定模块74：用于获取配电柜图像；将配电柜图像进行预处理，确定边缘图像。
[0093]
在本公开的一个实施例中，上述边缘图像确定模块74中预处理包括：灰度化、中值滤波和边缘检测。
[0094]
在本公开的一个实施例中，上述类别信息确定模块72中，预设的颜色空间距离信息包括：根据颜色通道的数据信息，确定指示灯的颜色通道数值平均值；将指示灯的颜色通道数值平均值输入预设公式，确定各个类别的指示灯的颜色空间距离信息，其中，各个类别的指示灯的颜色空间距离信息为预设的颜色空间距离信息。
[0095]
在本公开的一个实施例中，上述类别信息确定模块72中，预设公式包括：上述公式(2)。
[0096]
在本公开的一个实施例中，上述基于颜色通道的指示灯状态识别装置还包括亮度值确定模块75：用于根据色彩空间模型，确定指示灯的亮度值。
[0097]
在本公开的一个实施例中，上述亮度值确定模块75还用于：若指示灯的亮度值大于预设阈值，则确定该类别的指示灯的状态信息为发光状态。
[0098]
此处需要说明的是，上述区域信息确定模块71，类别信息确定模块72，状态信息确定模块73对应于方法实施例中的s102～s106，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述方法实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
[0099]
所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
[0100]
下面参照图8来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备800。图8显示的电子设备800仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0101]
如图8所示，电子设备800以通用计算设备的形式表现。电子设备800的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元810、上述至少一个存储单元820、连接不同系统组件(包括存储单元820和处理单元810)的总线830。
[0102]
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元810执行，使得所述处理单元810执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
[0103]
例如，所述处理单元810可以执行上述方法实施例的如下步骤：
[0104]
将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息；
[0105]
根据预设的颜色空间距离信息对指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息；
[0106]
根据指示灯的亮度值与类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息。
[0107]
例如，所述处理单元810还可以执行上述方法实施例的如下步骤：
[0108]
获取配电柜图像；
[0109]
将配电柜图像进行预处理，确定边缘图像。
[0110]
例如，所述处理单元810在执行上述方法实施例中的预处理包括：
[0111]
灰度化、中值滤波和边缘检测。
[0112]
例如，所述处理单元810还可以执行上述方法实施例的如下步骤：
[0113]
根据颜色通道的数据信息，确定指示灯的颜色通道数值平均值；
[0114]
将指示灯的颜色通道数值平均值输入预设公式，确定各个类别的指示灯的颜色空间距离信息，其中，各个类别的指示灯的颜色空间距离信息为预设的颜色空间距离信息。
[0115]
例如，所述处理单元810还可以执行上述方法实施例中的预设公式包括：
[0116]
上述公式(2)。
[0117]
例如，所述处理单元810还可以执行上述方法实施例的如下步骤：
[0118]
根据色彩空间模型，确定指示灯的亮度值。
[0119]
例如，所述处理单元810还可以执行上述方法实施例的如下步骤：
[0120]
若指示灯的亮度值大于预设阈值，则确定该类别的指示灯的状态信息为发光状态。
[0121]
存储单元820可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)8201和/或高速缓存存储单元8202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)8203。
[0122]
存储单元820还可以包括具有一组(至少一个)程序模块8205的程序/实用工具8204，这样的程序模块8205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0123]
总线830可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0124]
电子设备800也可以与一个或多个外部设备840(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备800交互的设备通信，和/或与使得该电子设备800能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口850进行。并且，电子设备800还可以通过网络适配器860与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器860通过总线830与电子设备800的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备800使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0125]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施
方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
[0126]
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于颜色通道的指示灯状态识别方法。
[0127]
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。图9示出本公开实施例中一种计算机可读存储介质的示意图，如图9所示，该计算机可读存储介质900上存储有能够实现本公开上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
[0128]
例如，本公开实施例中的程序产品被处理器执行时实现如下步骤的方法：
[0129]
将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息；
[0130]
根据预设的颜色空间距离信息对指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息；
[0131]
根据指示灯的亮度值与类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息。
[0132]
例如，本公开实施例中的程序产品被处理器执行时实现如下步骤的方法：
[0133]
获取配电柜图像；
[0134]
将配电柜图像进行预处理，确定边缘图像。
[0135]
例如，本公开实施例中的程序产品被处理器执行时实现的方法中的预处理包括：
[0136]
灰度化、中值滤波和边缘检测。
[0137]
例如，本公开实施例中的程序产品被处理器执行时实现如下步骤的方法：
[0138]
根据颜色通道的数据信息，确定指示灯的颜色通道数值平均值；
[0139]
将指示灯的颜色通道数值平均值输入预设公式，确定各个类别的指示灯的颜色空间距离信息，其中，各个类别的指示灯的颜色空间距离信息为预设的颜色空间距离信息。
[0140]
例如，本公开实施例中的程序产品被处理器执行时实现的方法中的预设公式包括：
[0141]
上述公式(2)。
[0142]
例如，本公开实施例中的程序产品被处理器执行时实现如下步骤的方法：
[0143]
根据色彩空间模型，确定指示灯的亮度值。
[0144]
例如，本公开实施例中的程序产品被处理器执行时实现如下步骤的方法：
[0145]
若指示灯的亮度值大于预设阈值，则确定该类别的指示灯的状态信息为发光状态。
[0146]
本公开中的计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可
擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0147]
在本公开中，计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0148]
可选地，计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0149]
在具体实施时，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0150]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0151]
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
[0152]
通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
[0153]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

技术特征：
1.一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法，其特征在于，包括：将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息；根据预设的颜色空间距离信息对所述指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息；根据指示灯的亮度值与所述类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息。2.根据权利要求1所述的基于颜色通道的指示灯状态识别方法，其特征在于，在将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息之前，所述方法还包括：获取配电柜图像；将所述配电柜图像进行预处理，确定边缘图像。3.根据权利要求2所述的基于颜色通道的指示灯状态识别方法，其特征在于，在将所述配电柜图像进行预处理，确定边缘图像中，所述预处理包括：灰度化、中值滤波和边缘检测。4.根据权利要求1所述的基于颜色通道的指示灯状态识别方法，其特征在于，在根据预设的颜色空间距离信息对所述指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息中，所述预设的颜色空间距离信息包括：根据颜色通道的数据信息，确定指示灯的颜色通道数值平均值；将指示灯的颜色通道数值平均值输入预设公式，确定各个类别的指示灯的颜色空间距离信息，其中，所述各个类别的指示灯的颜色空间距离信息为预设的颜色空间距离信息。5.根据权利要求4所述的基于颜色通道的指示灯状态识别方法，其特征在于，所述预设公式包括：其中，d表示颜色空间距离，r、g、b分别代表像素点的红、绿、蓝三种颜色通道的值，是待检测指示灯中心区域颜色通道的均值。6.根据权利要求1所述的基于颜色通道的指示灯状态识别方法，其特征在于，在根据指示灯的亮度值与所述类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息之前，所述方法还包括：根据色彩空间模型，确定指示灯的亮度值。7.根据权利要求6所述的基于颜色通道的指示灯状态识别方法，其特征在于，根据指示灯的亮度值与所述类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息包括：若所述指示灯的亮度值大于预设阈值，则确定该类别的指示灯的状态信息为发光状态。8.一种基于颜色通道的指示灯状态识别装置，其特征在于，包括：区域信息确定模块，用于将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息；类别信息确定模块，用于根据预设的颜色空间距离信息对所述指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息；状态信息确定模块，用于根据指示灯的亮度值与所述类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～7中任意一项所述的基于颜色通道的指示灯状态识别方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7中任意一项所述的基于颜色通道的指示灯状态识别方法。

技术总结
本公开提供了一种基于颜色通道的指示灯状态识别方法及相关设备，涉及智能监控技术领域。该方法包括，将边缘图像进行霍夫圆检测，确定指示灯的区域信息；根据预设的颜色空间距离信息对所述指示灯的区域信息筛选，确定指示灯的类别信息；根据指示灯的亮度值与所述类别信息，确定各个类别的指示灯的状态信息。本公开根据霍夫圆检测与颜色空间距离信息，将指示灯的类别信息与指示灯的亮度值相结合，能够将全面准确的判断指示灯工作状态，从而将柜设备的运行状况全面监控。运行状况全面监控。运行状况全面监控。


技术研发人员：付皓 肖海 何平 胡磊国 程贵锋
受保护的技术使用者：中国电信股份有限公司
技术研发日：2023.05.11
技术公布日：2023/8/13