(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 202210766309.6 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 国网上海市电力公司 地址 200122 上海市浦东 新区源深路1 122 号 (72)发明人 陈明　赵卓良　杨哲洵　曹袖　 毛迪林　吴琦娜　吴悦晨　赵顺麟　 晁静静　仇海英　黄诗扬　钱嫣然　 (74)专利代理 机构 上海兆丰知识产权代理事务 所(有限合 伙) 31241 专利代理师 章蔚强 (51)Int.Cl. G06V 10/74(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/46(2022.01)G06V 10/24(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 基于透视变换和局部仿射匹配算法的电表 箱图像对比模型 (57)摘要 本发明公开了基于透视变换和局部仿射匹 配算法的电表箱图像对比模型， 包括如下步骤： 步骤1， 拍摄并获取原始图像； 步骤2， 运用机器学 习中yolo目标检测算法对表箱照片中的元器件 进行提取； 步骤3， 对选定范围内的目标进行检 测； 步骤4， 将提取出各个元器件进行透视变换， 将元器件照片视角转换为正视角， 同时去除不需 要匹配区域， 最后根据自适应局部仿射匹配算法 计算上述步骤处理后的图像的不同SIFT特征点 之间的欧几里得距离； 步骤5， 得到图像间的相似 度对比结果。 本发明经过透视变换和自适应局部 仿射算法后， 将图像中影 响对比效果的因素降到 最低， 提升图像对比效果。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115147625 A 2022.10.04 CN 115147625 A 1.基于透视变换和局部仿射匹配算法的电表箱图像对比模型， 其特征在于， 包括如下 步骤： 步骤1， 拍摄并获取原 始图像； 步骤2， 运用机器学习中yo lo目标检测算法对表 箱照片中的元器件进行提取； 步骤3， 对选 定范围内的目标进行检测； 步骤4， 将提取出各个元器件进行透视变换， 将元器件照片视角转换为正视角， 同时去 除不需要匹配区域， 最后根据自适应局部仿射匹配算法计算上述步骤处理后的图像的不同 SIFT特征点之间的欧几里 得距离； 步骤5， 得到图像间的相似度对比结果。 2.根据权利要求1所述的基于透视变换和局部仿射匹配算法的电表箱图像对比模型， 其特征在于， 利用透视变换， 对电表箱照 片做视角纠正和无关区域的剔除， 作为后续匹配算 法的输入， 方便后续自适应局部 仿射匹配算法进行 特征点的计算与匹配， 具体方法为： 透视变换对畸变图像的校正需要获取到畸变图像的一组4个基准点的坐标和目标图像 一组4个基准点坐标,通过两组坐标点计算出透 视变换的变换矩阵， 通用的变换公式如下： 其中u， v是原始图像中的像素坐标， 对应的齐次坐标就是(u， v， w)， 参数w为1， 变换之后 的图像像素坐标为(x,y)， 其中 将变换矩阵T拆分为4个部分， 左上部分的T1 的主要作用是缩放和旋转； 右上部分的T2对图像的作用是产生透视平移； 左下部分的T3用 于产生透 视变换； 最后一个部分 即a33为1； 获得转换矩阵后， 变换后的坐标x和y表达式按照下述公式计算： 至此完成图像视角纠正。 3.根据权利要求1所述的基于透视变换和局部仿射匹配算法的电表箱图像对比模型， 其特征在于， 利用自适应局部仿射匹配算法， 对计算出的SIFT 特征点再进 行筛选， 选择其中 置信度最高的节点进行匹配， 提升电表照片之间的匹配精度。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115147625 A 2基于透视变换和局部仿 射匹配算法的电表箱图像对比模型 技术领域 [0001]本发明涉及一种用于电表智能监控领域的基于透视变换和局部仿射匹配算法的 电表箱图像对比模型。 背景技术 [0002]随着国民经济发展以及人民生活水平的提高， 电力设施的规范与智能化水平也随 之提高。 为了 保障电力设施， 电力部门专门安排工程队定期对设备进 行巡检， 保障用电设施 的安全平稳运行。 但是由于电力设备数量庞大， 尤其是在居民区等区域， 依赖于传统的人工 方法对表箱进行对比判断耗费大量人力， 财力， 且无法保证检查标准统一。 为此， 借助5G技 术， 运维人员可以通过移动设备拍摄电表箱现场照片并上传到云端， 云端将本次的巡检照 片与上次上传的历史照 片进行比对， 判别电表箱是否有异常。 目前针对图像对比技术， 都是 从图像全局出发， 关注的重点是全局相似性， 相应对于局部细节的关注比较就会有欠 缺。 发明内容 [0003]本发明的目的是为了克服现有技术的不足， 提供一种基于透视变换和局部仿射匹 配算法的电表箱图像对比模型， 它利用透视变换， 将电表箱中提取 的不同部件照片进行视 角纠正， 全部转换为正视角下的部件照 片， 对无关紧要的部分进 行删除， 只留下不同部件的 照片用来进 行对比。 之后， 利用自适应局部仿射匹配算法对图像中的SIFT 特征点进 行运算， 选取特征点之 间欧几里得距离最小的两个特征点作为匹配特征点对， 通过对匹配点对的运 算最终得到不同部件之间的相似度。 [0004]实现上述目的的一种技术方案是： 基于透视变换和局部仿射 匹配算法的电表箱图 像对比模型， 包括如下步骤： [0005]步骤1， 拍摄并获取原 始图像； [0006]步骤2， 运用机器学习中yo lo目标检测算法对表 箱照片中的元器件进行提取； [0007]步骤3， 对选 定范围内的目标进行检测； [0008]步骤4， 将提取出各个元器件进行透视变换， 将元器件照片视角转换为正视角， 同 时去除不需要匹配区域， 最后根据自适应局部仿射匹配算法计算上述步骤处理后的图像的 不同SIFT特 征点之间的欧几里 得距离； [0009]步骤5， 得到图像间的相似度对比结果。 [0010]进一步的， 利用透视变换， 对电表箱照片做视角纠正和无关区域的剔除， 作为后续 匹配算法的输入， 方便后续自适应局部仿射匹配算法进行特征点的计算与匹配， 具体方法 为： [0011]透视变换对畸变图像的校正需要获取到畸变图像的一组4个基准点的坐标和目标 图像一组4个基准点坐标,通过两组坐标点计算出透视变换的变换矩阵， 通用的变换公式如 下：说　明　书 1/4 页 3 CN 115147625 A 3