[发明专利]一种基于LSD直线检测分割算法的集装箱异动监测方法

说明书

本发明公开了一种基于LSD直线检测分割算法的集装箱异动监测方法，包括步骤A：生成标准模板，步骤B：新的视频帧直线要素进行比对统计，步骤C，结果处置。本发明利用LSD算法提取图像直线技术手段，通过对摄像头采集的视频，获取集装箱的初始位置、状态，如果集装箱发生异动，通过与初始位置的比对，继而找出发生异动的集装箱，并输出异动事件。本发明通过建立多帧模板，有效降低了摄像头抖动的影响；并进一步建立标准模板，划定敏感区，有效提高异动的报告方式，多线程划分，提高了处理效率。

技术领域

本发明涉及集装箱监控技术领域，特别涉及一种基于LSD直线检测分割算法的集装箱异动监测方法。

背景技术

集装箱通过锁钮及绑扎杆等固定装置进行固定，并按照下重上轻的堆放原则进行摆放，以增强集装箱的稳定性。如果集装箱的稳定性偏低，横摇周期变长，抵抗横风横浪的能力偏弱，一旦集装箱发生移动，船舶重心不稳，则会使航行的危险性增大，极易发生事故。

以前，行业内普遍采用在船舶上安装摄像头的方式进行集装箱的异动监控，但这种方式只能观测到幅度较大的异动，如果有细微异动，摄像头很难观测到，并且也无法避免集装箱异动的发生。

近年来，行业开始研究集装箱异动监测的新技术，LSD直线监测分割算法就是其中一种。LSD(Line Segment Detector)算法是一种直线特征检测算法，能在极短时间内得出亚像素级精度的检测结果，LSD算法被设计为可以在数字图像上都无需参数调节，可自行控制误检的数量。该算法可检测图像中局部笔直的线性轮廓，即直线分割。LSD算法执行速率快、精度高，非常适合用于直线特征明显的集装箱监测技术。

发明内容

为实现上述目的，本发明公开了一种基于LSD直线检测分割算法的集装箱异动监测方法，包括以下步骤：步骤A：生成标准模板，步骤B：新的视频帧直线要素进行比对统计，步骤C，结果处置；

所述的步骤A包括：

步骤A1、视频实时性同步：针对输入的视频，采取多线程技术处理，一个线程负责取视频数据，并且将数据转换为算法可用的矩阵数据，另一个线程负责事件处理，以保证处理线程内的数据为最新帧，避免由于终端性能差异导致视频实时性差；

步骤A2、建立空白模板：根据视频帧的像素大小，生成同样大小的空白模板，其尺寸为：宽为输入图像矩阵的宽度，高为输入图像矩阵的高度，波段数为1，单色波段，图像位深为2bit；

步骤A3、提取每一帧视频帧进行LSD算法处理：将摄像头采集的视频帧转换为LSD算法的数据结构，通过LSD算法处理，采集当前视频帧的直线特征，并将直线要素置信度参数大于2的以值1填充在A2的模板中，至此生成第一帧模板；

步骤A4、LSD算法处理下一帧视频帧：与步骤A3相同，将直线要素以像素值1填充模板；LSD算法连续处理50帧：循环步骤A4，在模板中共填充50 次直线要素，目的是减少单次识别误差及摄像头抖动产生的误差；

步骤A5、将A4中产生的结果，作为不敏感区；以像素为单位进行要素扩展，分为5级预警区域，作为敏感区，两者共同构成初始模板，此处命名为Mask；

所述的步骤B包括：

步骤B1、创建事件模板：与A2相同；

步骤B2、LSD算法处理第51帧：与步骤A3相同，将直线要素以像素值1 填充模板，此处命名为Frame51；

步骤B3、统计：将Frame51与Mask进行比较，落在不敏感区的要素信息不参与统计，落在敏感区的要素进行统计分析，分别统计敏感区的要素数量；

所述的步骤C包括：