[發(fā)明專利]基于雙目視覺的危化品泄漏檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811344620.1
• 申請日: 2018-11-13
• 公開（公告）號: CN109598755B
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙二虎;王守中;徐勇軍;張統(tǒng);王鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所;北京特種工程設(shè)計研究院
• 主分類號: G06T7/55
• 分類號: G06T7/55;G06T7/73;G06T7/80;G06K9/32
• 代理公司: 北京泛華偉業(yè)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11280
• 代理人: 王勇

1.一種基于雙目視覺的危化品泄漏檢測方法，對于從不同角度拍攝的兩幅危化品圖像，執(zhí)行以下步驟：

步驟1：基于危化品液面的亮度特征獲得第一危化品液面區(qū)域；所述步驟1包括：步驟11：通過將所述兩幅危化品圖像的灰度圖中每一個像素值與灰度閾值進行比較獲得亮度分割圖；步驟12：根據(jù)危化品圖像和背景圖像的亮度特征從所述亮度分割圖剔除背景區(qū)域，從而獲得所述第一危化品液面區(qū)域；

步驟2：基于危化品液面的紋理特征獲得第二危化品液面區(qū)域；所述步驟2包括：步驟21：利用滑動窗口法計算兩幅危化品圖像的區(qū)域紋理特征值，通過聚類法找到圖像中的紋理特征值小于紋理特征閾值的弱紋理特征區(qū)域；步驟22：運用區(qū)域生長擴散方法對所述兩幅危化品圖像從上至下逐區(qū)域掃描，獲得與所述弱紋理特征區(qū)域相連通的區(qū)域并將該區(qū)域剔除，從而獲得所述第二危化品液面區(qū)域；

步驟3：將所述第一危化品液面區(qū)域和所述第二危化品液面區(qū)域進行融合，獲得待提取的危化品液面區(qū)域；

步驟4：對所述待提取的危化品液面區(qū)域進行立體匹配，獲得兩幅危化品圖像的匹配點；

步驟5：根據(jù)獲得的匹配點，計算所述待提取的危化品液面區(qū)域的空間位置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，步驟11包括以下子步驟：

步驟11-1：將兩幅危化品圖像的灰度圖中每一個像素值和灰度閾值G₀進行比較，利用聚類法得到大于G₀和小于G₀的兩個分割區(qū)域；

步驟11-2：計算該兩個分割區(qū)域的中心灰度值G₁，并重復(fù)進行聚類直到前后兩次聚類結(jié)果得到的中心灰度值的比值小于預(yù)定閾值，從而獲得所述亮度分割圖。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，步驟12包括以下子步驟：

步驟12-1：從所述亮度分割圖的最上面的一行像素中檢測出大于亮度閾值的高亮度值的像素點；

步驟12-2：以該高亮度值的像素點為出發(fā)點，運用區(qū)域生長擴散方法逐行掃描每行像素點，獲得與該高亮度值的像素點相連通的區(qū)域并將該區(qū)域剔除，從而獲得所述第一危化品液面區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在步驟3中，將所述第一危化品液面區(qū)域和所述第二危化品液面區(qū)域的共同像素作為最小集合，通過膨脹算法獲得與所述最小集合相連通的亮度特征區(qū)域和紋理特征區(qū)域，作為所述待提取的危化品液面區(qū)域。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，步驟4包括：

步驟41：構(gòu)造滑動窗口卷積核矩陣D，其為d₁×d₂的矩陣；

步驟42：使用滑動窗口覆蓋兩幅危化品圖像并選擇出覆蓋區(qū)域的像素點；

步驟43：對兩幅危化品圖像中覆蓋區(qū)域?qū)?yīng)像素點的特征值差值的絕對值求和，表示為：

其中，XL_i、XR_i分別表示兩幅圖像中的第i個像素的特征值；

步驟44：調(diào)整卷積核大小，循環(huán)執(zhí)行步驟41至步驟43，獲得ΔX最小的窗口區(qū)域，將其作為兩幅危化品圖像的匹配點。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，步驟5包括：

步驟51：利用最小二乘法求解以下方程組，獲得危化品目標點P的距離信息Z：

步驟52：測算危化品目標點P的方位角α和俯仰角β：

其中，H_l和H_r分別為拍攝危化品圖像的兩個相機的標定矩陣，p_l和p_r分別是左右兩幅危化品圖像的匹配點，(u_l,v_l,1)與(u_r,v_r,1)分別為p_l和p_r在兩幅危化品圖像中的齊次坐標，(X,Y,Z,1)為危化品液面目標點P對應(yīng)的圖像匹配點在世界坐標系下的齊次坐標。