[发明专利]一种人防门密封胶条老化龟裂检测系统及方法

权利要求书

1.一种人防门密封胶条老化龟裂状态的检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：光路布局模块的摄像机获取人防门门框上的密封胶条的图像；

S2：数据采集模块接收所述光路布局模块获取的视频图像,并传递给智能分析模块；

S3：智能分析模块调取图像数据服务器存储的密封胶条原始和实时视频图像；

S4：智能分析模块，将人密封胶条的原始和实时视频图像，进行图像分析比对，定位到密封胶条的老化龟裂位置并确定人防门的密封胶条的老化龟裂状态异常情况；

S5：电气主控箱将密封胶条的老化龟裂的异常状态在显示终端上显示出来；

步骤S4中原始和实时视频图像进行分析比对通过如下步骤得到：

S41：建立胶条老化龟裂图像样本库：收集胶条老化龟裂图像块制作成正样本库，收集没有老化龟裂的胶条图像块制作成负样本库；

S42:建立样本标签：将老化龟裂的图像的标签设为1，将没有老化龟裂的图像标签设为0；

S43：将S41建立的胶条老化龟裂图像样本库和S42建立的样本标签，进行对应，形成样本标签集合；

S44：样本图像特征提取：样本图像特征包括颜色特征和形态特征；颜色特征利用OpenCV函数cvtColor带参数CV_BGR2HSV将图像从rgb空间转换到HSV图像空间，利用OpenCV函数calcHist计算颜色直方图；形态特征采用Sobel算子计算图像的梯度信息；将图像的颜色直方图和图像的梯度信息形成一个一维矢量作为样本图像的特征；

S45：分类训练：采用OpenCV中的机器学习模块中SVM算法对S44得到的样本图像特征进行训练，训练完成后将得到训练文件，将该文件保存为xml文件格式；

S46：输入密封胶条实时图像和原始图像；

S47：图像配准：将实时图像配准到原始图像；

S48：图像比对与差异输出：将当前实时图像和原始图像采用SSIM算法，比较两幅图像的结构相似性，将实时图像中与原始图像差异度大的图像块，作为疑似胶条老化龟裂图像块输出；

S49:老化龟裂状态识别输出：对疑似老化龟裂图像块采用步骤S44的方法提取疑似老化龟裂图像块的图像特征,利用步骤S45形成的训练文件和KNN算法识别疑似老化龟裂图像块是否为老化龟裂图像；在识别过程，采用OpenCV中函数findNearest查找最近邻的20个以上的样本图像进行比较，当超过10个以上的图像都属于老化龟裂图像，可认为该图像块为老化龟裂图像。

2.根据权利要求1所述的人防门密封胶条老化龟裂状态的检测方法，其特征在于：所述步骤S47中图像配准的步骤如下：

S471：采用surf算法求解输入实时图像和原始图像的surf特征描述点；

S472：对特征描述点利用opencv中特征匹配点算法FlannBasedMatcher求解匹配点；

S473：在匹配点中统计出匹配最小距离min_dis，以min_dis为基准，凡是匹配距离小于5倍min_dis的匹配点筛选出来作为最佳匹配点集合；

S474：对实时图像和原始图像之间的最佳匹配点集合，利用opencv函数findHomography求解当前实时图像到原始图像之间的仿射变换矩阵H，利用opencv函数warpPerspective对仿射变换矩阵H进行计算将当前图像配准到原始图像。

3.根据权利要求2所述的人防门密封胶条老化龟裂状态的检测方法，其特征在于：还包括老化龟裂状态分级预警步骤：

S491：将KNN算法中用findNearest找出的20个最近邻样本图像中预警值进行统计，对每一级报警的样本数进行统计，最多样本数报警级别作为老化龟裂状态预警级别；当多个报警级别的样本数相同时，采用最高的预警级别进行预警。