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      指針式儀表智能識別方法及其裝置的制造方法

      文檔序號:8299397閱讀:586來源:國知局
      指針式儀表智能識別方法及其裝置的制造方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001]本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域中的智能分析,具體而言,涉及一種指針式儀表智能識別方法及其裝置。
      【背景技術(shù)】
      [0002]在視頻監(jiān)控中的智能分析技術(shù)領(lǐng)域里,對指針式儀表的識別是指:通過一些視頻處理方法和/或圖像處理方法獲取目標監(jiān)控場景范圍內(nèi)的指針式儀表的實時指示值?,F(xiàn)有技術(shù)通常采用的處理方法為:
      [0003]首先是獲取視頻流,其中,所述視頻流來自架設(shè)在各個場景的攝像頭。
      [0004]其次從視頻流中抓取包含指針式儀表的圖片,對抓取的圖像作一系列圖像處理,并最終獲取指針式儀表的實時指示值。
      [0005]然而,采用該現(xiàn)有技術(shù)在指針式儀表的識別過程中,存在很多干擾因素,嚴重影響指針式儀表識別的準確率,因此在指針式儀表的指針識別過程中,如何消除干擾,以提升識別算法的魯棒性是需要解決的一大技術(shù)問題。
      [0006]由于用于采集視頻流的攝像頭通常會被架設(shè)在環(huán)境復雜的各個場景,例如光線昏暗、霧氣彌漫等嚴重影響視頻質(zhì)量的環(huán)境。在進行指針式儀表的識別過程中,如果從質(zhì)量受影響的視頻流中抓取圖片,所獲取的圖片其受到的干擾較大,加之儀表本身同樣也會存在很多干擾紋理,因此在識別這些圖片中的儀表時,這些干擾會嚴重影響儀表的識別準確度。
      [0007]在公開號為CN101650198、專利名稱為“一種讀取指針式儀表示值的圖像處理方法”的中國專利文獻中,其在識別儀表的指針和指針左側(cè)的刻度線時,需要獲取指針與圓的交點位置以及指針左側(cè)的刻度線與圓的交點位置,并根據(jù)指針與圓的交點位置以及指針左側(cè)的刻度線與圓的交點位置計算儀表指針的示值。在這個技術(shù)方案中,其整個識別處理過程對圖像的清晰度要求較高,而對于在環(huán)境較為復雜的情況下采集的圖像而言,例如待識別的圖像因為光線昏暗而較為模糊,或待識別的圖像本身存在較多干擾性紋理,采用該技術(shù)方案會導致指針式儀表的實時指示值難以被準確識別出來或者存在較大誤差。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0008]為了提高指針式儀表指針識別的魯棒性,本發(fā)明實施例的目的在于提供一種指針式儀表智能識別方法及其裝置,本發(fā)明實施例采用一系列圖像優(yōu)化處理措施,在一定程度上可以消除圖像中存在的干擾,這些干擾有客觀環(huán)境造成的圖像模糊干擾,也有儀表本省自帶的紋理干擾。采用本發(fā)明進行指針式儀表指針的識別具有較好的魯棒性,從而可以應(yīng)用到各個實際環(huán)境中。
      [0009]為了達到本發(fā)明的目的,本發(fā)明采用以下技術(shù)方案實現(xiàn):
      [0010]一種指針式儀表智能識別方法,其包括:
      [0011]從視頻流中獲取待處理圖像,并對該待處理圖像進行圖像中值濾波處理以及圖像增強處理獲得一次處理圖像;
      [0012]基于大津法閾值分割方法對所述一次處理圖像進行二值化處理獲得二值化圖像,對二值化圖像作拉普拉斯變換,并將所述二值化圖像與經(jīng)拉普拉斯變換得到的圖像作異或處理,再對經(jīng)異或處理得到的圖像進行中值濾波處理獲得二次處理圖像;
      [0013]對所述二次處理圖像進行細化處理,并對經(jīng)細化處理得到的圖像進行直線檢測處理,識別出指針式儀表的指針直線;
      [0014]依據(jù)指針式儀表的參數(shù)信息以及識別出來的指針直線計算指針式儀表的指針此時所指的刻度值。
      [0015]優(yōu)選地,對該待處理圖像進行圖像中值濾波處理以及圖像增強處理獲得一次處理圖像的步驟包括:
      [0016]對該待處理圖像的Y分量或灰度分量進行中值濾波處理,以去除部分噪聲;
      [0017]對經(jīng)中值濾波處理后的圖像作拉普拉斯變換獲取圖像的邊緣細節(jié),并將經(jīng)中值濾波處理后的圖像與經(jīng)拉普拉斯變換后的圖像進行相加,以增強圖像的邊緣細節(jié)。
      [0018]優(yōu)選地,所述細化處理是指連續(xù)剝離形體最外層元素直到獲得單位寬度的連通線。
      [0019]優(yōu)選地,在對所述二次處理圖像進行細化處理之后,采用霍夫hough變換直線檢測方法對經(jīng)細化處理得到的圖像進行直線檢測處理,識別出指針式儀表的指針直線。
      [0020]優(yōu)選地,所述指針式儀表的參數(shù)信息包括指針式儀表軸心坐標、起始點坐標及起始點刻度值信息。
      [0021]一種指針式儀表智能識別裝置,其包括:
      [0022]第一處理模塊,用于從視頻流中獲取待處理圖像,并對該待處理圖像進行圖像中值濾波處理以及圖像增強處理獲得一次處理圖像;
      [0023]第二處理模塊,用于基于大津法閾值分割方法對所述一次處理圖像進行二值化處理獲得二值化圖像,對二值化圖像作拉普拉斯變換,并將所述二值化圖像與經(jīng)拉普拉斯變換得到的圖像作異或處理,再對經(jīng)異或處理得到的圖像進行中值濾波處理獲得二次處理圖像;
      [0024]直線檢測模塊,用于對所述二次處理圖像進行細化處理,并對經(jīng)細化處理得到的圖像進行直線檢測處理,識別出指針式儀表的指針直線;
      [0025]刻度計算模塊,用于依據(jù)指針式儀表的參數(shù)信息以及識別出來的指針直線計算指針式儀表的指針此時所指的刻度值。
      [0026]優(yōu)選地,所述第一處理模塊包括:
      [0027]獲取單元,用于從視頻流中獲取待處理圖像;
      [0028]中值濾波處理單元,用于對該待處理圖像的Y分量或灰度分量進行中值濾波處理,以去除部分噪聲;
      [0029]圖像增強處理單元,用于對經(jīng)中值濾波處理后的圖像作拉普拉斯變換獲取圖像的邊緣細節(jié),并將經(jīng)中值濾波處理后的圖像與經(jīng)拉普拉斯變換后的圖像進行相加,以增強圖像的邊緣細節(jié)。
      [0030]優(yōu)選地,所述細化處理是指連續(xù)剝離形體最外層元素直到獲得單位寬度的連通線。
      [0031]優(yōu)選地,在直線檢測模塊對所述二次處理圖像進行細化處理之后,直線檢測模塊采用霍夫hough變換直線檢測方法對經(jīng)細化處理得到的圖像進行直線檢測處理,識別出指針式儀表的指針直線。
      [0032]優(yōu)選地,所述指針式儀表的參數(shù)信息包括指針式儀表軸心坐標、起始點坐標及起始點刻度值信息。
      [0033]與現(xiàn)有的指針式儀表指針識別方法相比,本發(fā)明提供的指針式儀表智能識別方法其魯棒性較好,能抵抗一些客觀環(huán)境造成的干擾以及儀表本身自帶的一些干擾,能夠很好應(yīng)用到較為復雜的實際環(huán)境之中。
      【附圖說明】
      [0034]圖1為本發(fā)明實施例提供的指針式儀表智能識別方法流程示意圖;
      [0035]圖2為本發(fā)明實施例提供的指針式儀表智能識別裝置結(jié)構(gòu)示意圖;
      [0036]圖3為本發(fā)明實施例提供的第一處理模塊功能結(jié)構(gòu)示意圖。
      [0037]本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)異效果,下面將結(jié)合具體實施例以及附圖做進一步的說明。
      【具體實施方式】
      [0038]下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明所述技術(shù)方案作進一步的詳細描述,以使本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以更好的理解本發(fā)明并能予以實施,但所舉實施例不作為對本發(fā)明的限定。
      [0039]如圖1所示,本發(fā)明實施例提供的一種指針式儀表智能識別方法,其包括如下步驟:
      [0040]S10、從視頻流中獲取待處理圖像,并對該待處理圖像進行圖像中值濾波處理以及圖像增強處理獲得一次處理圖像;
      [0041]S20、基于大津法閾值分割方法對所述一次處理圖像進行二值化處理獲得二值化圖像,對二值化圖像作拉普拉斯變換,并將所述二值化圖像與經(jīng)拉普拉斯變換得到的圖像作異或處理,再對經(jīng)異或處理得到的圖像進行中值濾波處理獲得二次處理圖像;
      [0042]S30、對所述二次處理圖像進行細化處理,并對經(jīng)細化處理得到的圖像進行直線檢測處理,識別出指針式儀表的指針直線;
      [0043]S40、依據(jù)指針式儀表的參數(shù)信息以及識別出來的指針直線計算指針式儀表的指針此時所指的刻度值。
      [0044]本實施例中,被監(jiān)控對象為指針式儀表,目的在于獲得所述指針式儀表的指針所指的具體刻度。在所述步驟SlO中,所述視頻流可以為YUV數(shù)據(jù)格式的視頻數(shù)據(jù),也可以為其他格式的視頻數(shù)據(jù)。
      [0045]對于所述步驟S10,對該待處理圖像進行圖像中值濾波處理以及圖像增強處理獲得一次處理圖像的步驟包括:
      [0046]S101、對該待處理圖像的Y分量(即YUV格式數(shù)據(jù)的Y分量)或灰度分量進行中值濾波處理,以去除部分噪聲;
      [0047]在本實施例中,對于圖像中值濾波,所選窗口可以為3X3大小。由于來自攝像頭的視頻流存在來自各個客觀環(huán)境的噪聲,同樣地,從視頻流中抓取的圖像存在著噪聲,通過中值濾波可以消除部分噪聲。
      [0048]S102、對經(jīng)中值濾波處理后的圖像作拉普拉斯變換獲取圖像的邊緣細節(jié),并將經(jīng)中值濾波處理后的圖像與經(jīng)拉普拉斯變換后的圖像進行相加,以增強圖像的邊緣細節(jié)。
      [0049]在指針式儀表識別的過程中,其要識別的對象是儀表的
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