[发明专利]一种轮毂温度异常检测与预警方法及系统有效

专利信息
申请号: 201610272791.2 申请日: 2016-04-27
公开(公告)号: CN105869408B 公开(公告)日: 2018-03-13
发明(设计)人: 房建武;祝日星;许宏科;王晓红;侯晓青 申请(专利权)人: 长安大学
主分类号: G08G1/017 分类号: G08G1/017;G01J5/50;G01J5/00
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司61200 代理人: 徐文权
地址: 710064 陕西*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 轮毂 温度 异常 检测 预警 方法 系统
【说明书】:

【技术领域】

发明涉及交通领域,特别涉及一种汽车轮毂温度异常检测与预警方法及系统。

【背景技术】

汽车在刹车时,轮盘与刹车片摩擦致使轮毂发热,尤其货车在长大下坡或连续弯道时频繁制动或连续制动,轮毂温度会急剧升高。但是在汽车行驶过程中驾驶员很难判断轮毂温度是否过高,轮毂无法得到及时的降温,这会造成制动器摩擦力矩显著降低,甚至失灵、起火,导致安全事故的发生。

通常情况下,公路管理部门设置提示货车在连续下坡路段减速慢行的安全设施只能对货车驾驶员起到提示作用,驾驶员多数根据驾车经验对汽车轮毂是否过热进行判断,很少有车辆安装检测轮毂温度异常的接触式装置。常见的非接触式红外热成像测温摄像机需要停车检测,影像道路通行能力,也很难准确判断汽车轮毂的温度,效果不理想。

因此,需要一种能够在视频中及时准确检测轮毂温度异常并预警的系统,在驾驶员驾驶过程中,提醒驾驶员轮毂温度异常,应及时采取降温措施,以确保行车安全。

【发明内容】

本发明为解决以上问题,本发明提供一种基于视频处理汽车(尤指货车)轮毂温度异常检测与预警方法及系统。本发明方法可以有效地检测并预警汽车轮毂温度过高,避免刹车失灵、起火和爆胎等交通事故的发生。

为达到上述目的,本发明采用以下技术方案予以实现:

一种轮毂温度异常检测与预警方法,包括以下步骤:

对行驶的车辆进行拍摄,得到车辆信息图像;

对所述的车辆的轮胎轮毂区域进行拍摄,得到热成像图像;

对车辆信息图像进行识别保存;

提取并融合热成像图像的多种特征,通过支持向量机分类判断车辆的轮毂区域温度是否异常;判断后将分类置信度高的视频帧进行支持向量机增量更新,支持向量机增量更新后作为下一次判断的模型;

当检测到轮毂温度异常时,根据车辆信息图像识别结果对车辆进行预警,提示此车辆的轮毂温度过高;如果温度无异常,则不提示。

作为本发明的进一步改进,初始的增量支持向量机是利用首次收集的轮毂热成像图像训练集提取特征并训练得到的初始模式分类器。。

作为本发明的进一步改进,热成像图像的特征包括轮毂的SBDD、HOG和LBP特征;

作为本发明的进一步改进,提取并融合热成像图像的多种特征的具体步骤为:

2.1)获取整个轮胎轮毂区域的重心位置;

2.2)分别提取热成像图像特征:

a)根据轮胎轮毂热成像亮度特点按散射状分块,不同的区域亮度不同,分别计算各区域中所有像素点像素平均值作为该区域的像素特征,再将相同角度方向的不同区域块的像素特征值进行穷举相减,将得到的值按一定顺序组合得到图像的SBDD特征向量;

b)先运用高斯函数对图像像素值进行权重赋值,再提取HOG特征向量,然后采用主成分分析法PCA对HOG特征进行降维;

c)先运用高斯函数对图像像素值进行权重赋值,再把图像分成若干个小区域,在每个小区域里进行LBP特征直方图统计,然后将所有区域的直方图按顺序排列作为最终的LBP特征向量;

2.3)将提取的SBDD、HOG和LBP三种特征向量进行最大最小归一化处理,将其转换到[0,1]范围,然后串联融合得到最终用于轮毂分类识别的特征向量。

作为本发明的进一步改进,计算重心的公式如下:

其中,xi、yj分别表示像素坐标,Pi表示该像素灰度值。

作为本发明的进一步改进,对车辆信息图像进行识别保存是指对拍摄图像中车辆车牌信息进行识别保存;提示轮毂温度过高车辆是通过在可变信息情报板上显示车牌号进行提示。

一种汽车轮毂温度异常检测与预警系统,包括监控摄像机、热像仪、控制主机和可变信息情报板;

所述的监控摄像机,安装在道路上方,用于对行驶的车辆进行拍摄,将图像传送给控制主机,并发送信号到热像仪;

所述的热像仪,安装在道路一侧,用于接收到监控摄像机发送的信号后对所述的车辆的轮毂区域进行拍摄,并将热成像图像传输给控制主机;

所述的控制主机,用于对监控摄像机所拍图像中车辆信息进行识别保存;用于提取并融合热成像图像中轮毂的SBDD、HOG和LBP特征,再通过增量支持向量机分类判断其温度是否异常,同时将分类置信度高的视频帧进行支持向量机增量更新;当检测到轮毂温度异常时,控制主机将该车辆车牌号传输给可变信息情报板;

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