[发明专利]基于边框特征的施工电梯安全门转角识别方法

权利要求书

1.一种基于边框特征的施工电梯安全门转角识别方法，将摄像机(1)安装在升降机轿厢(4)的外侧，正对电梯安全门(2)，升降机轿厢(4)通过升降机标准节(3)上下移动，即摄像机(1)随升降机一体上下运动，实现电梯安全门(2)一对多的视觉识别，

其特征在于，按照以下步骤实施：

步骤1、提取电梯安全门的边框图像，具体步骤是：

1.1)生成电梯安全门的灰度图像，

待检测图像为已经截取的电梯安全门，像素大小为120*160的RGB彩色图像，将RGB彩色图像转换为灰度图像，表达式如下：

I(i,j)＝0.299*R(i,j)+0.587*G(i,j)+0.114*B(i,j) (2)

式(2)中，R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分别为RGB彩色图像中红、绿、蓝三个彩色通道分量，每个均为120*160大小的矩阵，乘以相应系数之后，三个矩阵插值成一个120*160的电梯安全门的灰度矩阵I(i,j)；

1.2)采用滤波器算法提取电梯安全门的边框图像，

用Roberts算子对得到的电梯安全门的灰度矩阵I(i,j)加权，I(i,j)中每个像素点灰度加权值为：

式中P(i,j)为电梯安全门的灰度矩阵I(i,j)的像素点；

Roberts算子的2×2窗口函数表达式为：

用灰度加权公式(3)求窗口函数(4)划过的电梯安全门的灰度矩阵I(i,j)的像素点灰度加权值，最终得到新灰度矩阵I_new(i,j)，判断该新灰度矩阵I_new(i,j)上每个位置的值与预设阈值T大小，大于预设阈值T的部分置为1，反之置为0，得到一个120*160的二值矩阵，即为电梯安全门的边框图像；

步骤2、采用霍夫变换检测电梯安全门的边框线，具体步骤是：

算法输入像素大小为120*160的二值矩阵，令该二值矩阵中坐标为(i,j)的单元位置累加器值为A(i,j)，设A(i,j)初始值为零；遍历该二值矩阵上所有非零点(x_i,y_i)，通过公式x_icosθ+y_isinθ＝ρ解出整数θ值对应ρ值，将得到的ρ值四舍五入为最接近的整数值，然后将非零点(x_i,y_i)对应的单元位置(i,j)的单元位置累加器值A(i,j)加1；最终得到的单元位置累加器值A(i,j)即对应霍夫空间坐标(ρ_i,θ_j)的值，经过上述过程，完成霍夫空间的映射；

取单元位置累加器值A(i,j)中最大的前4个值对应的霍夫空间位置(ρ,θ)，找出该4个霍夫空间位置上所有非零点，分别求每个位置上两两非零点之间的距离，找出距离小于20的两点之间的线段，并合并为一条线段，合并后线段长度若小于100，则认为这些非零点为干扰，舍弃这些点连接的线段；直到找到4个位置上非零点连接距离大于100，即认为是电梯安全门的边框线；

步骤3、对电梯安全门的边框线进行筛选，得到电梯安全门的边框线AB的A、B两点坐标，具体步骤是：

利用图像投影的关系，电梯安全门的边框线AD、BC与θ轴平行，电梯安全门在任意旋转角度下，电梯安全门的边框线AD与BC的平行关系都成立，则有θ_AD＝θ_BC＝0°；电梯安全门的边框线AB、CD与θ轴有夹角，根据图像的投影关系以及运动特点有边框线AB与θ轴的夹角θ_AB≤90°，边框线CD与θ轴的夹角θ_DC≥90°，电梯安全门旋转角度越大θ_DC会越来越大，而θ_AB会越来越小，

为了准确提取电梯安全门的边框线AB，利用电梯安全门的边框线与θ轴的夹角范围，剔除竖直的电梯安全门的边框线AD、BC，及与θ轴夹角小于90度的电梯安全门的边框线CD；

根据电梯安全门的工作，电梯安全门的边框线AB与θ轴的夹角范围为5°≤θ_AB≤90°，经过约束条件提纯，得到电梯安全门的边框线AB以及A、B两点坐标；

步骤4、利用边框线AB的端点A,B求得电梯安全门的算法识别角α；

得到电梯安全门的边框线AB的端点A、B坐标后，由式(1)求得电梯安全门在不同旋转角度下，电梯安全门的边框线AB与θ轴的夹角，即电梯安全门的算法识别角α；

其中，AB_i是当前图像中电梯安全门的边框线AB，AB₁是电梯安全门转角0度时图像中电梯安全门的边框线AB；

步骤5、电梯安全门的状态报警，

设置电梯安全门报警角为γ_max，当电梯安全门的算法识别角α≥γ_max，说明电梯安全门目前处于未关闭状态，系统发出报警；当电梯安全门的算法识别角α≤γ_max，说明电梯安全门目前处于关闭状态，系统不报警。