[发明专利]基于计算机视觉的空载自动扶梯的检测方法及检测系统在审
| 申请号： | 202010945603.4 | 申请日： | 2020-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN114170266A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 陈忠;范进泉;陆峰;蒋楠楠 | 申请（专利权）人： | 通力电梯有限公司;通力股份公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/11;G06T7/90;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 王增强 |
| 地址： | 江苏省苏州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 计算机 视觉 空载 自动扶梯 检测 方法 系统 | ||
1.一种基于计算机视觉的空载自动扶梯的检测方法，包括：
通过网络摄像机实时捕捉包括自动扶梯的原始图像；
通过预先训练模型识别出自动扶梯在该原始图像中的位置，裁剪该原始图像，以得到包括自动扶梯的最小范围的裁剪图像；
对裁剪图像进行图像处理，以得到平滑的裁剪图像；
对平滑的裁剪图像进行图像指纹化处理，以得到图像的可比较值；
实时地比较捕捉到的前一张图像的可比较值V1和后一张图像的可比较值V2，如果|V1-V2|小于一阈值，则判定自动扶梯为空载。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其中，网络摄像机捕捉原始图像的频率为25张/秒钟。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其中，网络摄像机捕捉原始图像的频率为8张/秒钟或更小。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的检测方法，其中，实时地比较捕捉到的前一张图像的可比较值V1和后一张图像的可比较值V2，如果|V1-V2|Vx，其中0Vx0.1，则判定自动扶梯为空载。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的检测方法，其中，所述预先训练模型是对1000-3000张图像进行训练，以便找出自动扶梯在该原始图像中的位置。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的检测方法，其中，所述图像处理包括将裁剪图像转化为灰色图像，并对该灰色图像进行高斯滤波。
7.根据权利要求1-3中任一项所述的检测方法，其中，图像指纹化处理是将平滑的裁剪图像制作为图像指纹然后通过指纹识别算法来得到图像的可比较值的。
8.一种基于计算机视觉的空载自动扶梯的检测系统，包括：
网络摄像机，实时地捕捉包括自动扶梯的原始图像；
图像裁剪器，在通过预先训练模型识别出自动扶梯在该原始图像中的位置后，裁剪该原始图像，以得到包括自动扶梯的最小范围的裁剪图像；
图像处理器，对裁剪图像进行图像处理，以得到平滑的裁剪图像；
图像指纹化处理器，对平滑的裁剪图像进行图像指纹化处理，以得到图像的可比较值；和
比较器，实时地比较捕捉到的前一张图像的可比较值V1和后一张图像的可比较值V2，如果|V1-V2|小于一阈值，则判定自动扶梯为空载。
9.根据权利要求8所述的检测系统，其中，网络摄像机捕捉原始图像的频率为25张/秒钟。
10.根据权利要求8所述的检测系统，其中，网络摄像机捕捉原始图像的频率为8张/秒钟或更小。
11.根据权利要求8-10中任一项所述的检测系统，其中，实时地比较捕捉到的前一张图像的可比较值V1和后一张图像的可比较值V2，如果|V1-V2|Vx，其中0Vx0.1，则判定自动扶梯为空载。
12.根据权利要求8-10中任一项所述的检测系统，其中，所述预先训练模型是对1000-3000张图像进行训练，以便找出自动扶梯在该原始图像中的位置。
13.根据权利要求8-10中任一项所述的检测系统，其中，所述图像处理包括将裁剪图像转化为灰色图像，并对该灰色图像进行高斯滤波。
14.根据权利要求8-10中任一项所述的检测系统，其中，图像指纹化处理是将平滑的裁剪图像制作为图像指纹然后通过指纹识别算法来得到图像的可比较值的。
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