[发明专利]一种基于图像比较的隧道照明灯具清洁效果监测方法在审

专利信息
申请号: 202011085735.0 申请日: 2020-10-12
公开(公告)号: CN112215145A 公开(公告)日: 2021-01-12
发明(设计)人: 陈建忠;丁浩;李文锋;杨孟;胡居义;李科 申请(专利权)人: 招商局重庆交通科研设计院有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06T7/00;H04N5/76
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 杨柳岸
地址: 400067 *** 国省代码: 重庆;50
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 图像 比较 隧道 照明 灯具 清洁 效果 监测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于图像比较的隧道照明灯具清洁效果监测方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:

1)图像获取;

2)图像处理;

3)结果评价。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像比较的隧道照明灯具清洁效果监测方法,其特征在于:所述1)具体为:

在隧道灯具清洁车的车头部和车尾部分别安装一台高清摄像机,用于获取隧道灯具清洁前后的灯具图像信息的变化;

隧道灯具清洁车在进行隧道照明灯具清洗前,采用人工清洁的方式对隧道内某一盏灯具进行清洁,清洁干净后利用高清摄像机进行拍照、记录,得到隧道灯具清洁后标准的图像信息IE

利用隧道灯具清洁车在进行隧道照明灯具清洗,利用隧道灯具清洁车上的高清摄像机对即将清洗的隧道灯具进行拍照,并获得其图像信息IA,拍摄角度正对照明灯具;

隧道灯具清洁车采用清洁设备对灯具X进行清洗,并利用车尾部高清摄像机以同样的角度对清洗后的照明灯具进行拍摄、记录图像信息IB

3.根据权利要求2所述的一种基于图像比较的隧道照明灯具清洁效果监测方法,其特征在于:所述高清摄像机的位置和角度与清洁车上的高清摄像机相同。

4.根据权利要求2所述的一种基于图像比较的隧道照明灯具清洁效果监测方法,其特征在于:所述2)具体为:

获取高清图像特征;

对拍摄的图像信息进行有效区域的提取,借助深度学习中计算机视觉库OpenCV标定图像中隧道照明灯具所在的矩形框,并提取出来。

5.根据权利要求4所述的一种基于图像比较的隧道照明灯具清洁效果监测方法,其特征在于:所述3)具体为:

对比高清摄像机A、高清摄像机B与人工清洗后拍摄得到的隧道照明灯具图像IA、IB和IE,分别比较图像IA和IE、图像IB和IE之间的的相似性,根据隧道灯具清洗前后的图像信息与标准清洗下的图像信息的相似性关系,引入灯具洁净率指标来对隧道照明灯具清洁效果进行描述;

两个图像Ix和Iy之间的相似性是基于亮度、对比度和结构进行比较衡量的,其表达式分别为

c1=(k1L)2 (2)

式中,μx为图像Ix的均值;μy为图像Iy的均值;k1为常数,默认为0.01;L为像素值的取值范围;

c2=(k2L)2 (4)

式中,为图像Ix的方差;为图像Iy的方差;k2为常数,默认为0.03;L为像素值的取值范围;

式中,c3为常数,默认取c2的一半;

结合亮度、对比度和结构,得到图像Ix和Iy之间的相似度,表达式为

SSIM(x,y)=[l(x,y)·c(x,y)·s(x,y)] (6)

式中,SSIM(x,y)为图像Ix和Iy之间的相似度,SSIM(x,y)取值在0到1之间,相似度越接近1,说明两图像越相似;否则不相似;

分别计算得出图像IA和IE之间的相似性SSIM(IA,IE)、图像IB和IE之间的的相似性SSIM(IB,IE),那么隧道照明灯具的洁净率指标的表达式为

式中,q为隧道照明灯具的洁净率;q值越大,说明清洗后的灯具图像与人工清洗清洗后灯具图像越相似,清洁效果越好;否则清洁效果越差。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于招商局重庆交通科研设计院有限公司,未经招商局重庆交通科研设计院有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011085735.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top