[发明专利]一种基于计算机视觉的特种车辆仪表自动识别系统及算法

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的特种车辆仪表自动识别系统，其特征在于：所述系统包括仪表视频图像采集系统、数据处理系统及仪表自动识别和检测系统；所述仪表视频图像采集系统包括一CCD数字摄像机，并通过总线从摄像机里实时获取特种车辆仪表动态的视频图像，并将视频图像传输给数据处理系统；所述数据处理系统负责视频数据的保存和筛选，识别结果的保存和管理数据相关的任务,并将视频数据传输给仪表自动识别和检测系统；所述识别和检测系统调用特种车辆仪表图像的识别算法，并将识别的结果反馈给数据处理中心。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述系统还包括一挡光板，所述挡光板安装在特种车辆仪表的后方，除去复杂背景，使得输入的特种车辆仪表图像更加简单。

3.一种特种车辆仪表自动识别算法，其特征在于，具体包括如下步骤：

（1）图像预处理：对原始的指针仪表图片做出处理；

（2）仪表圆盘和中心的自动提取：通过算法自动获取仪表的圆盘和中心，从而准确定位出仪表的位置，为后面的进一步的分析所用；

（3）对输入的仪表图像，基于纹理特征，自动识别出仪表类型；

（4）获取指针,主要是获取指针的角度信息；

（5）读数：根据指针的角度信息获取仪表的值；

其中，步骤（1）图像预处理：

包括仪表图像进行大小归一化、通过中值滤波去随即噪声、通过灰度增强仪表图像的对比度，通过二值化处理实现仪表图像中背景和对象的分割，通过反色获取指针和刻度；本系统采用自适应中值滤波，并且采用带修正的自适应邻域平均法消除图像干扰和噪音；采用灰度拉升对特种车辆仪表图像进行灰度增强处理；

步骤（2）仪表圆盘和中心的自动提取：

用Hough变换来检测仪表圆盘的边界；Hough变换检测圆盘式仪表的边缘，其基本思想是将仪表图像空间的点映射到参数空间去，然后在参数空间进行统计计算，根据计算的结果判断圆的半径和圆心所在位置的可能性；对于二值仪表图像中的某一点(x,y),如果它是在圆心为(m,n)半径为r的圆上，则其对应的参数空间满足

m=x-r·cos(θ)n=y-r·sin(θ)---(1)]]>

其中θ∈[0,2π]；用Hough变换的圆检测方法，仪表的圆盘边缘和中心点被完全的找到；

步骤（3）对仪表类型的自动识别：

对输入的仪表图像，找出仪表表盘的边缘后，基于颜色特征和纹理特征来识别仪表类型；首先，针对每种类型的特种车辆仪表，采集一批有代表性的特种车辆仪表图像，每副图像当作一个训练样本，针对每个训练样本，根据图像预处理对图像质量归一化，然后提取出仪表图像的圆盘，根据圆盘半径将仪表图像进行大小归一化，归一化后分别对特种车辆仪表图像提取颜色特征和Gabor纹理特征；最后针对所有的训练样本，分别以颜色特征和Gabor纹理特征为向量为每种类型建立模型；每种类型的仪表建立好模型后，对于采集的实时图像，同样经过图像预处理进行图像质量归一化，提取仪表圆盘进行仪表大小归一化，归一化后分别提取颜色特征和Gabor纹理特征，对这两种特征与各个类型的仪表模板分别进行模式匹配，然后得到仪表分类结果，最后将两种的识别结果综合得到仪表类型；

步骤（4）对指针角度信息的获取：

将工业仪表指针的提取的三种主要方法：Hough变换的方法，灰度图像的极坐标中心投影的方法,基于指针边缘点拟合的最小二乘法进行综合提取特种车辆仪表指针；

步骤（5)基于仪表刻度的自动读数：

设指针指针的角度为α，其两个相邻刻度的角度为β₁和β₂,这两个相邻刻度的值为v₁和v₂,那么最后的读数v为：

v=v1+(α-β1)(β2-β1)•(v2-v1)---(2).]]>

4.根据权利要求3所述的算法，其特征在于：所述步骤（2）中，在Hough变换中，可能会检测出很多虚假的圆，有两种做法可以提高特种车辆仪表圆盘检测的精确度：（1）由于很多特种车辆仪表图像边缘非常的厚，因此可以用较平滑的方法使得仪表图像更加模糊，仪表圆盘的提取会因为图像模糊化而更加准确，而在后面的处理中，将模糊化的图像进行恢复后再提取指针；（2）针对特种车辆仪表圆盘的半径、圆盘的中心进行规则约束，对于在中心、半径比较大的圆给予较高的评价分数。