一种塔式起重机吊钩视频中重物轮廓实时监测方法

2018-03-06 00:44宋连玉宋世军李楠楠吴月华
建筑机械 2018年2期
关键词:吊钩分量背景

宋连玉,宋世军,李楠楠,吴月华

塔式起重机(以下简称塔机)的高空作业危险性已经成为社会关注的重点问题,目前大部分塔机司机看不到所吊物体,需要地面指挥人员告知动作步骤,司机无法直观的把握吊物的整体情况,这样如果两人沟通不到位,容易因为司机判断不准确引起剐蹭、碰撞的事故。尤其是高层施工中,受工作面的限制,极易出现塔机起升过程中的连带物体等现象,如果处理不当,吊钩或钢丝绳挂到脚手架,极易出现重大事故。

市场上出现了大量吊钩视频产品,但基本都仅仅是将摄像头引入到塔机上,把显示器装到司机室中,供司机查看视频,没有智能判断,长时间的工作容易引起司机视觉疲劳,且在背景与前景相似时容易引起司机误判。目前,塔机视频系统逐渐被业界认可,相对于视频传输技术,智能识别技术更有利于塔机安全吊装。基于此,本文提供一种智能识别吊物目标的方法,能够智能显示出所吊物体的位置,辅助司机更精确的判断所吊物体的情况,进一步防止吊重在吊装过程中的挂碰现象。

1 特征识别方法

本系统是将摄像头装于塔机吊钩上,通过无线网桥将视频传输到装于塔机司机室中的显示屏上,利用智能分析模块,将处理后识别吊物目标的视频在显示屏中显示。相对于摄像头而言,吊重图像变化幅度远小于背景图像变化幅度,识别吊物的关键是构造场景适应性强的算法。

常用的复杂背景下分割识别目标的方法主要有帧间差分法、背景差分法和光流法。光流法计算量很大,若不借助专用硬件设备无法达到实时处理,不适合嵌入式系统的开发;背景差分法适用于背景变化不是很大,能有预见性的场景,塔机的工作面是360°,处于不断回转之中,此方法不适用;帧间差分法对于运动物体的识别更迅速,对于背景变化前景相对不动的场景适应性较差。

在此基础上,本文提出了在识别背景变化而吊物目标不变的图像处理算法,核心是:将图片转化为HSV颜色模型,取H分量作为主分析元素,然后进行二值化处理,利用帧间相与的方法寻找目标,经过图像预处理后特征匹配,用最小外接矩形将识别结果标出。

该算法实现的流程图如图1所示:

(1)前景特征确认,重物由起钩到吊起离地停留时,确认前景特征;

(2)读取图像,间隔时间Δt读取3幅图像;

(3)分别将三幅图像转化为HSV颜色模型,取H分量;

(4)将三幅H分量图像二值化,并做图像预处理;

图1 特征识别流程图

(5)帧间与运算,三帧图像H分量的二值化图像取与;

(6)特征匹配,并利用最小外接矩形将特征目标标注。

2 吊物目标识别有效性验证

为了验证算法的有效性,本文以一段现场塔吊吊钩视频为例,详细介绍视频中所吊横梁的识别过程。具体步骤如下:

(1)前景特征确认。重物由起钩到吊起离地停留时,利用纹理识别方法确认前景特征,确认目标特征长宽比阈值及面积阈值;

(2)读取视频图片。间隔Δt读取视频截图3张,分别记为i1、i2、i3;

(3)将彩色图片转换为HSV颜色模型格式;

(4)将H分量二值化,并做图像预处理;

(5)相邻帧间与运算,将三帧图像H分量取与;

(6)图像预处理-去噪;

分别求出各个block,根据各个block面积滤除噪声,统计像素为1的数量,每个block记为fi,定为背景发生变化。

其中,i为block像素序列号,[x,y]为坐标,1≤x≤m,1≤y≤n,m、n为图片行和列。

当area<k×m×n(k为变化系数,0<k<1)时,判断该block为噪声,滤除。

(7)特征匹配,进一步根据长宽比阈值定为目标吊物;

(8)最小外接矩形将特征目标标注,本文利用旋转图像获取最小包络矩形的方法得到最小外接矩形,识别目标。

3 特征目标识别稳定性验证

为了验证该算法的适应性,本文选取了一段视频,分析识别不同时间点及不同旋转角度的图片,利用上述方法步骤分析,结果显示该算法能很好的将目标进行标注,位置和大小均正确,证明该算法稳定可行。

4 结束语

本文提出了一种基于图像H分量的帧间与运算识别吊物目标的方法,解决了户外大型设备工作吊物的监控方法的关键问题,这种方法能够智能显示出所吊物体的位置,辅助司机更精确的判断所吊物体的情况。

司机可以直观的把握吊物的整体情况,避免因为司机误判引起的剐蹭、碰撞或其他重大事故,提高大型设备吊物的安全性。

[1] 宋连玉. 塔机安装过程中特征目标的分割识别研究[D]. 山东建筑大学,2012.

[2] 聂海涛,龙科慧,马军. 采用改进尺度不变特征变换在多变背景下实现快速目标识别[J].光学精密工程,2015(08):239-246.

[3] 张运楚,宋世军,张汝敏. 高斯混合背景模型的适应能力研究[J]. 计算机应用,2011(03):126-130.

[4] 武晓光,郭天文,沈天培. 基于分块背景更新的目标特征识别与跟踪[J]. 电子技术应用,2013(12):148-151.

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