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        一種塔式起重機(jī)吊鉤視頻中重物輪廓實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法

        2018-03-06 00:44:16宋連玉宋世軍李楠楠吳月華
        建筑機(jī)械 2018年2期
        關(guān)鍵詞:背景特征

        宋連玉,宋世軍,李楠楠,吳月華

        塔式起重機(jī)(以下簡(jiǎn)稱塔機(jī))的高空作業(yè)危險(xiǎn)性已經(jīng)成為社會(huì)關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題,目前大部分塔機(jī)司機(jī)看不到所吊物體,需要地面指揮人員告知?jiǎng)幼鞑襟E,司機(jī)無(wú)法直觀的把握吊物的整體情況,這樣如果兩人溝通不到位,容易因?yàn)樗緳C(jī)判斷不準(zhǔn)確引起剮蹭、碰撞的事故。尤其是高層施工中,受工作面的限制,極易出現(xiàn)塔機(jī)起升過(guò)程中的連帶物體等現(xiàn)象,如果處理不當(dāng),吊鉤或鋼絲繩掛到腳手架,極易出現(xiàn)重大事故。

        市場(chǎng)上出現(xiàn)了大量吊鉤視頻產(chǎn)品,但基本都僅僅是將攝像頭引入到塔機(jī)上,把顯示器裝到司機(jī)室中,供司機(jī)查看視頻,沒有智能判斷,長(zhǎng)時(shí)間的工作容易引起司機(jī)視覺疲勞,且在背景與前景相似時(shí)容易引起司機(jī)誤判。目前,塔機(jī)視頻系統(tǒng)逐漸被業(yè)界認(rèn)可,相對(duì)于視頻傳輸技術(shù),智能識(shí)別技術(shù)更有利于塔機(jī)安全吊裝?;诖耍疚奶峁┮环N智能識(shí)別吊物目標(biāo)的方法,能夠智能顯示出所吊物體的位置,輔助司機(jī)更精確的判斷所吊物體的情況,進(jìn)一步防止吊重在吊裝過(guò)程中的掛碰現(xiàn)象。

        1 特征識(shí)別方法

        本系統(tǒng)是將攝像頭裝于塔機(jī)吊鉤上,通過(guò)無(wú)線網(wǎng)橋?qū)⒁曨l傳輸?shù)窖b于塔機(jī)司機(jī)室中的顯示屏上,利用智能分析模塊,將處理后識(shí)別吊物目標(biāo)的視頻在顯示屏中顯示。相對(duì)于攝像頭而言,吊重圖像變化幅度遠(yuǎn)小于背景圖像變化幅度,識(shí)別吊物的關(guān)鍵是構(gòu)造場(chǎng)景適應(yīng)性強(qiáng)的算法。

        常用的復(fù)雜背景下分割識(shí)別目標(biāo)的方法主要有幀間差分法、背景差分法和光流法。光流法計(jì)算量很大,若不借助專用硬件設(shè)備無(wú)法達(dá)到實(shí)時(shí)處理,不適合嵌入式系統(tǒng)的開發(fā);背景差分法適用于背景變化不是很大,能有預(yù)見性的場(chǎng)景,塔機(jī)的工作面是360°,處于不斷回轉(zhuǎn)之中,此方法不適用;幀間差分法對(duì)于運(yùn)動(dòng)物體的識(shí)別更迅速,對(duì)于背景變化前景相對(duì)不動(dòng)的場(chǎng)景適應(yīng)性較差。

        在此基礎(chǔ)上,本文提出了在識(shí)別背景變化而吊物目標(biāo)不變的圖像處理算法,核心是:將圖片轉(zhuǎn)化為HSV顏色模型,取H分量作為主分析元素,然后進(jìn)行二值化處理,利用幀間相與的方法尋找目標(biāo),經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理后特征匹配,用最小外接矩形將識(shí)別結(jié)果標(biāo)出。

        該算法實(shí)現(xiàn)的流程圖如圖1所示:

        (1)前景特征確認(rèn),重物由起鉤到吊起離地停留時(shí),確認(rèn)前景特征;

        (2)讀取圖像,間隔時(shí)間Δt讀取3幅圖像;

        (3)分別將三幅圖像轉(zhuǎn)化為HSV顏色模型,取H分量;

        (4)將三幅H分量圖像二值化,并做圖像預(yù)處理;

        圖1 特征識(shí)別流程圖

        (5)幀間與運(yùn)算,三幀圖像H分量的二值化圖像取與;

        (6)特征匹配,并利用最小外接矩形將特征目標(biāo)標(biāo)注。

        2 吊物目標(biāo)識(shí)別有效性驗(yàn)證

        為了驗(yàn)證算法的有效性,本文以一段現(xiàn)場(chǎng)塔吊吊鉤視頻為例,詳細(xì)介紹視頻中所吊橫梁的識(shí)別過(guò)程。具體步驟如下:

        (1)前景特征確認(rèn)。重物由起鉤到吊起離地停留時(shí),利用紋理識(shí)別方法確認(rèn)前景特征,確認(rèn)目標(biāo)特征長(zhǎng)寬比閾值及面積閾值;

        (2)讀取視頻圖片。間隔Δt讀取視頻截圖3張,分別記為i1、i2、i3;

        (3)將彩色圖片轉(zhuǎn)換為HSV顏色模型格式;

        (4)將H分量二值化,并做圖像預(yù)處理;

        (5)相鄰幀間與運(yùn)算,將三幀圖像H分量取與;

        (6)圖像預(yù)處理-去噪;

        分別求出各個(gè)block,根據(jù)各個(gè)block面積濾除噪聲,統(tǒng)計(jì)像素為1的數(shù)量,每個(gè)block記為fi,定為背景發(fā)生變化。

        其中,i為block像素序列號(hào),[x,y]為坐標(biāo),1≤x≤m,1≤y≤n,m、n為圖片行和列。

        當(dāng)area<k×m×n(k為變化系數(shù),0<k<1)時(shí),判斷該block為噪聲,濾除。

        (7)特征匹配,進(jìn)一步根據(jù)長(zhǎng)寬比閾值定為目標(biāo)吊物;

        (8)最小外接矩形將特征目標(biāo)標(biāo)注,本文利用旋轉(zhuǎn)圖像獲取最小包絡(luò)矩形的方法得到最小外接矩形,識(shí)別目標(biāo)。

        3 特征目標(biāo)識(shí)別穩(wěn)定性驗(yàn)證

        為了驗(yàn)證該算法的適應(yīng)性,本文選取了一段視頻,分析識(shí)別不同時(shí)間點(diǎn)及不同旋轉(zhuǎn)角度的圖片,利用上述方法步驟分析,結(jié)果顯示該算法能很好的將目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注,位置和大小均正確,證明該算法穩(wěn)定可行。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        本文提出了一種基于圖像H分量的幀間與運(yùn)算識(shí)別吊物目標(biāo)的方法,解決了戶外大型設(shè)備工作吊物的監(jiān)控方法的關(guān)鍵問(wèn)題,這種方法能夠智能顯示出所吊物體的位置,輔助司機(jī)更精確的判斷所吊物體的情況。

        司機(jī)可以直觀的把握吊物的整體情況,避免因?yàn)樗緳C(jī)誤判引起的剮蹭、碰撞或其他重大事故,提高大型設(shè)備吊物的安全性。

        [1] 宋連玉. 塔機(jī)安裝過(guò)程中特征目標(biāo)的分割識(shí)別研究[D]. 山東建筑大學(xué),2012.

        [2] 聶海濤,龍科慧,馬軍. 采用改進(jìn)尺度不變特征變換在多變背景下實(shí)現(xiàn)快速目標(biāo)識(shí)別[J].光學(xué)精密工程,2015(08):239-246.

        [3] 張運(yùn)楚,宋世軍,張汝敏. 高斯混合背景模型的適應(yīng)能力研究[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2011(03):126-130.

        [4] 武曉光,郭天文,沈天培. 基于分塊背景更新的目標(biāo)特征識(shí)別與跟蹤[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,2013(12):148-151.

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