[发明专利]云台方向故障检测方法及装置

权利要求书

1.一种云台方向故障检测方法，其特征在于，包括：

向待测云台发送云台控制指令，从承载于待测云台之上的视频设备获取至少两幅序列图像作为待分析图像；

对待分析图像进行角点特征提取；

对提取的角点特征过滤因OSD信息影响而产生的OSD角点特征；

对待分析图像经过滤后的角点特征进行匹配，并依此确定云台运动方向；

判断云台运动方向与发送的云台控制指令是否匹配，如果匹配，则输出待测云台正常的信息；否则，则输出待测云台出现运动方向故障的信息；

对提取的角点特征过滤因OSD信息影响而产生的OSD角点特征的步骤包括：

定义一个检索窗口，其中，检索窗口的宽为OSD字符的宽，检测窗口的高为OSD字符的高；

根据角点特征的坐标信息，用检索窗口在角点的邻域窗口内进行扫描，邻域窗口的宽为OSD字符宽的两倍减1，邻域窗口的高为OSD字符高的两倍减1，统计邻域窗口内的角点密度大小；

用统计得到的角点密度值与预设的判断阈值进行比较，以判断该检索窗口中的角点是否属于因OSD信息而产生的角点，如果角点密度值大于或等于判断阈值，则对检索窗口中的角点特征进行过滤，否则，保留检索窗口中的角点特征。

2.如权利要求1所述的云台方向故障检测方法，其特征在于，向待测云台发送云台控制指令，从承载于待测云台之上的视频设备获取序列图像作为待分析图像的步骤为：

向待测云台发送云台控制指令；

采集云台转动前后的至少两幅序列图像，采用高斯背景建模法获取这些图像的背景图像作为待分析图像，其中，所述至少两幅背景图像具有重叠部分。

3.如权利要求1所述的云台方向故障检测方法，其特征在于，所述角点特征包括但不限于：Moravec角点、Harris角点、SUSAN角点、MIC角点，或CSS角点。

4.如权利要求1所述的云台方向故障检测方法，其特征在于，对过滤后的角点进行匹配并依此确定云台运动方向的步骤包括：

利用归一化互相关法对至少两幅待分析图像的角点特征进行匹配；

根据匹配角点的坐标计算图像沿坐标轴的偏移距离，从而确定云台运动方向。

5.一种云台方向故障检测装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于在用户向待测云台发送云台控制指令之时，从承载于待测云台之上的视频设备获取至少两幅序列图像作为待分析图像；

角点特征提取模块，用于对待分析图像进行角点特征提取；

角点特征过滤模块，用于对提取的角点特征过滤因OSD信息影响而产生的OSD角点特征；

角点匹配模块，用于对待分析图像经过滤后的角点特征进行匹配，并依此确定云台运动方向；

运动状态判断模块，判断云台运动方向与发送的云台控制指令是否匹配，如果匹配，则输出待测云台正常的信息；否则，则输出待测云台出现运动方向故障的信息；

所述角点特征过滤模块包括：

配置模块，用于定义一个检索窗口，其中，检索窗口的宽为OSD字符的宽，检测窗口的高为OSD字符的高；

统计模块，用于根据角点特征的坐标信息，用检索窗口在角点的邻域窗口内进行扫描，邻域窗口的宽为OSD字符宽的两倍减1，邻域窗口的高为OSD字符高的两倍减1，以统计邻域窗口内的角点密度大小；

过滤模块，用于根据统计得到的角点密度值与预设的判断阈值进行比较，以判断该检索窗口中的角点是否属于因OSD信息而产生的角点，如果角点密度值大于或等于判断阈值，则对检索窗口中的角点特征进行过滤，否则，保留检索窗口中的角点特征。

6.如权利要求5所述的云台方向故障检测装置，其特征在于，在用户向待测云台发送云台控制指令之时，图像采集模块采集云台转动前后的至少两幅序列图像，采用高斯背景建模法获取这些图像的背景图像作为待分析图像，其中，所述至少两幅背景图像具有重叠部分。

7.如权利要求5所述的云台方向故障检测装置，其特征在于，所述角点特征包括但不限于：Moravec角点、Harris角点、SUSAN角点、MIC角点，或CSS角点。

8.如权利要求5所述的云台方向故障检测装置，其特征在于，所述角点匹配模块包括：

匹配模块，用于利用归一化互相关法对至少两幅待分析图像的角点特征进行匹配；

运动方向判断模块，用于根据匹配角点的坐标计算图像沿坐标轴的偏移距离，从而确定云台运动方向。