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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局

摘要：本发明公开了一种基于图像识别技术的调度主站三遥变化自动识别方法，包括以下步骤：定期扫描调度系统后台画面的SVG操作图，采用静态图像识别技术将SVG操作图中的图形进行识别分类，且将SVG操作图中的图形分为已知类型图像和未知类型图像；采用动态识别方式持续获取已知类型图像的图像数据，且识别已知类型图像的图像数据在调度系统后台画面的SVG操作图上的三遥变化；采用辅助手段对未知类型图像进行图像界定且将未知类型图像转变为已知类型图像；重新利用动态识别方式对转变的已知类型图像进行动态识别；本发明替代传统人工方式——下发控制操作后查看校对点位是否变化，只需要配合自动化操作下发即可达到自动化测试的目的。

主权项：1.一种基于图像识别的调度主站三遥变化自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤100、定期扫描调度系统后台画面的SVG操作图，对所述SVG操作图中的图形进行静态图像识别分类，得到已知类型图像和未知类型图像；步骤200、对所述已知类型图像的图像数据进行持续的动态识别，并获取所述已知类型图像的图像数据在所述调度系统后台画面的SVG操作图上的三遥变化；步骤300、对所述未知类型图像进行图像界定，将所述未知类型图像转变为已知类型图像；步骤400、对转变得到的所述已知类型图像进行动态识别；所述步骤100中，所述定期扫描调度系统后台画面的SVG操作图包括：步骤101、通过文件传输的方式定期从所述调度系统中获取所述SVG操作图，且对每次获取所述SVG操作图的时间和版本号标记进行存档；步骤102、根据不同类型设备建立图像匹配库，所述图像匹配包括所述SVG操作图与对应的图元描述，所述图元描述包括对每种类型的设备对应的三遥数据变化，以及所述三遥数据变化对应的作用类别；步骤103、扫描所述SVG操作图，对所述SVG操作图进行静态图像识别，提取出每个所述SVG操作图中的每一个图形元件，并在所述图像匹配库内对各所述图形元件逐个匹配，将匹配的图形元件分类对应的所述SVG操作图归类为已知类型图像，剩余的所述图像元件归类为未知类型图像；所述未知类型图像包括完全不匹配的未知图形和部分匹配的模糊图形；所述步骤200还包括用户执行遥控命令下发；当用户执行遥控命令下发均需要先打开遥控对话框，通过识别此所述遥控对话框中的所述已知类型图像的形态变化来解析出对应设备的遥控操作状态的变化；所述步骤200中，对所述已知类型图像的图像数据进行持续的动态识别包括：对每一个所述已知类型图像的描述信息进行动态识别，对每一个所述已知类型图像的描述信息截取其中的点号和点位描述，完善对应的设备的三遥点操作信息；所述对每一个所述已知类型图像的描述信息进行动态识别包括：采用KVM方式抓取所述已知类型图像的变化数据，且通过HDMI接口持续传输所述已知类型图像的图像数据；按照固定间隔时间对所述已知类型图像的图像数据进行截图，将每次的截图图像的图形元件进行分解对比；当截图出现图像变化时，提取变化的图形元件并通过周围的文字描述获取设备类型和具体下发的值，区分识别遥信变化和遥测变化；所述步骤300中，所述对所述未知类型图像进行图像界定包括：步骤301、分解所述未知类型图像的图形元件，将所述图形元件与所述图形匹配库进行比对，将所述未知类型图像分为完全不匹配的未知图形和部分匹配的模糊图形；步骤302、采取模糊状态处理方法处理所述模糊图形，确定所述模糊图形部分匹配的匹配度参数，根据所述匹配度参数确定所述模糊图形对应的已知类型图像；步骤303、采用机器学习的方法界定所述未知图形，且将所述未知图形重新编辑保存到所述图像匹配库。

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