[发明专利]基于自动变焦实时图像处理的桥梁挠度检测方法

权利要求书

1.一种基于自动变焦实时图像处理的桥梁挠度检测方法，其特征在于：通过嵌入式图像采集获取靶标图像，嵌入式处理器对获取的图像进行滤波、灰度化，最终通过区域分割遍历像素点获靶标中心的位置，求出靶标中心位置偏移量便能确定桥梁挠度变化值，具体包括以下步骤：

步骤1，将已知尺寸的靶标安装在桥梁上，将摄像头和嵌入式处理器安装在桥梁外的某一固定点，通过摄像头获取靶标图像，使得靶标在图像上；

步骤2,嵌入式处理器接收到含有靶标的图像之后，首先对该图像进行滤波、灰度化图像预处理，然后分割出矩形靶标，计算出矩形靶标在图像中所占的像素个数；如果靶标所占的像素点个数少于图像总像素个数的1/2，执行步骤3，否则，执行步骤4；

步骤 3，通过自动变焦拉大焦距，提高放大倍数，使得靶标所占图像面积增加；

步骤4，通过已知的靶标的尺寸，计算出在相机坐标系中的每个像素大小对应在世界坐标中的实际距离；

步骤5，以图像的左上顶点为原点，向右为X轴，向下为Y轴，计算出矩形靶标中心的坐标，即在图像矩阵中的位置；

步骤6，标定初始标靶图像中心点的坐标，当桥梁挠度发生变化时，中心点随之变化，记录变化后的位置；位移后的坐标位置与初始位置作差，然后乘以相机坐标系每个像素对应世界坐标系中的实际距离，最终得出桥梁在该点实际的位移量。

2.根据权利要求1所述的桥梁挠度检测方法，其特征在于：嵌入式处理器采用NanoPiFire3，通过摄像头实时获取图像并处理。

3.根据权利要求1所述的桥梁挠度检测方法，其特征在于：处理器获取靶标图像的频率为每秒25-30次，即每秒可以测量出25-30组桥梁挠度的变化值。

4.根据权利要求1所述的桥梁挠度检测方法，起特征在于：步骤2中所述的将矩形靶标和背景分割的方法具体为：利用OpenCV开源库，对处理器获取的每一帧图像进行漫水填充，将矩形靶标和背景分离；自动选中和种子点相连的区域，接着将该区域换成指定的颜色，将矩形靶标区域标记为一组特殊的RGB(255,255,0)值，将矩形靶标和背景分割开。

5.根据权利要求1所述的桥梁挠度检测方法，其特征在于：步骤5中计算矩形靶标中心坐标的方法为：对每幅图像的Mat矩阵，通过函数Mat.at()从左到右从上到下遍历每个像素点获取其RGB值，记录图像Mat矩阵第一次出现RGB值为(255,255,0)的位置x1=(col1,row1),和最后一次出现的位置x2=(col2,row2)，得到中心点的位置坐标为xO=((col2-col1)/2 ,(row2-row1)/2)。