申请/专利权人：南京鑫和汇通电子科技有限公司

申请日：2020-03-24

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN111191641B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V20/52;G06V10/82;G01R31/327

优先权：["20190921 CN 2019108956088"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2020.06.16#实质审查的生效;2020.05.22#公开

摘要：本发明提出一种对开式刀闸运动状态的精确检测方法，包括采集对开式刀闸的实时监控视频，根据实时监控视频的初始帧图像同步确定刀闸的初始状态和运动方向；对于初始帧图像后的每一帧图像利用同样的方式依次进行精确分析，精确分析方式为：计算下一帧图像中左刀闸臂和右刀闸臂之间的初始夹角，结合该帧图像的前一帧图像估算系统误差，结合系统误差利用加权移动平均法确定该帧图像中左刀闸臂和右刀闸臂间的校正夹角，根据校正夹角精确分析该帧图像中刀闸的状态并记录；同样的方式继续处理下一帧图像，直至检测到刀闸停止运动，验证视频中刀闸运动的最终状态。本发明解决了对开式刀闸状态的实时检测精度低的问题。

主权项：1.一种对开式刀闸运动状态的精确检测方法，其特征在于，包括：采集对开式刀闸的实时监控视频，根据实时监控视频的初始帧图像同步确定刀闸的初始状态和运动方向；对于初始帧图像后的每一帧图像利用同样的方式依次进行精确分析，对下一帧图像的精确分析方式为：计算下一帧图像中左刀闸臂和右刀闸臂之间的初始夹角，结合该帧图像的前一帧图像估算系统误差，结合系统误差利用加权移动平均法确定该帧图像中左刀闸臂和右刀闸臂间的校正夹角，根据校正夹角精确分析该帧图像中刀闸的状态并记录；同样的方式继续处理下一帧图像，直至检测到刀闸停止运动，验证视频中刀闸运动的最终状态；计算下一帧图像中左刀闸臂和右刀闸臂之间的初始夹角的具体计算方式为：利用采集实时监控视频的监控设备在同样的位置下获取对开式刀闸的任一帧图像，利用该帧图像建立对开式刀闸的刀闸臂的边界线模型并保存为模型文件，根据模型文件计算刀闸臂的中点和中线；通过多种途径获取对开式刀闸的样本图像，利用深度学习对样本图像进行训练获取训练模型，利用训练模型对该帧图像进行检测，获取该帧图像中所有的刀闸区域和刀闸状态，再结合模型文件对该帧图像中的刀闸进行定位；根据上述定位的结果对该帧图像进行边缘检测，获取边缘线集合，计算该帧图像中刀闸臂的左中点和右中点到边缘线集合中的每条边缘线的距离，将不在阈值范围内的距离所对应的边缘线剔除，获取更新边缘线集合；利用中线将更新边缘线集合左右区分，分别获取左刀闸臂边缘线集合和右刀闸臂边缘线集合，将左刀闸臂边缘线集合和右刀闸臂边缘线集合进行权重分配，将权重分配后的左刀闸臂边缘线集合和右刀闸臂边缘线集合进行对称配对，确定最终的左刀闸臂边缘线和右刀闸臂边缘线，以最终的左刀闸臂边缘线和右刀闸臂边缘线为基准，计算左刀闸臂和右刀闸臂之间的初始夹角。

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权利要求：

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