[发明专利]一种吊点跟随定位方法及系统

说明书

本发明提供一种吊点跟随定位方法及系统，包括：获取最高起吊位置的实时俯视图像；基于吊绳图像特征集合，采用累计概率霍夫变换直线检测算法获得所述实时俯视图像中的吊绳初始位置图像；基于吊点图像素材，采用预设深度学习目标检测模型对所述吊绳初始位置图像进行预设变换，得到吊绳精确位置；由所述吊绳精确位置获得最佳吊点视频图像。本发明通过控制图像采集装置的光学焦距，自动查找图像中吊点位置，并实时跟踪，并采用图像处理实时检测吊绳位置，以及深度学习目标检测实时检测吊点位置，具有速度快、精度高、控制平滑稳定和成本低的特点。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种吊点跟随定位方法及系统。

背景技术

随着起吊设备发展改进，起重能力越来越大，作业半径、高度越来越大，作业环境越来越复杂，起吊物离驾驶员视野越来越远，甚至完全脱离视野范围，操作安全系数明显降低，传统的手势、对讲机等信息传递不能准确有效描述起重环境。

而现有起吊操作依靠驾驶员的有限视觉和工作人员的辅助配合完成，或者有限的视频图像监控，不能清晰展现吊点图像。

发明内容

本发明提供一种吊点跟随定位方法及系统，用以解决现有技术中存在的缺陷。

第一方面，本发明提供一种吊点跟随定位方法，包括：

获取最高起吊位置的实时俯视图像；

基于吊绳图像特征集合，采用累计概率霍夫变换直线检测算法获得所述实时俯视图像中的吊绳初始位置图像；

基于吊点图像素材，采用预设深度学习目标检测模型对所述吊绳初始位置图像进行预设变换，得到吊绳精确位置；

由所述吊绳精确位置获得最佳吊点视频图像。

进一步，所述获取最高起吊位置的实时俯视图像，具体包括：

在吊车吊臂顶端位置安装可调焦距的图像采集装置，所述图像采集装置通过重力对中垂直阻尼减振支架固定，获取并校准所述实时俯视图像，使所述吊点和吊绳的延长线经过所述实时俯视图像的中心点。

进一步，所述基于吊绳图像特征集合，采用累计概率霍夫变换直线检测算法获得所述实时俯视图像中的吊绳初始位置图像，具体包括：

获取吊绳直线段的边缘位置特征、边缘粗细特征、颜色特征、斜率特征和吊点关系特征；

将所述实时俯视图像转换为灰度图像，基于所述颜色特征，将所述灰度图像转换为二值化图像；

对所述二值化图像采用所述累计概率霍夫变换直线检测算法进行直线段检测，得到初始直线段集合；

对所述初始直线段集合进行过滤，得到所述吊绳初始位置图像。

进一步，所述对所述初始直线段集合进行过滤，得到所述吊绳初始位置图像，具体包括：

将直线之间小于预设夹角且直线间距离小于预设间距的直线进行合并；

基于所述边缘位置特征，将起点和终点都在所述实时俯视图像中间的直线进行过滤；

沿所述二值化图像中根据霍夫变换得到的直线上的点垂直方向上的两边进行查找，将小于预设宽度的直线点设置为良好点，若没有找到直线点则设置为坏点，将等于所述预设宽度的直线点定义为所述坏点；

获取良好点占直线比例、连续良好点占直线比例、良好点占图像宽比例、连续良好点占图像宽比例作为直线置信值；

根据所述直线置信值进行排序，将排在预设直线置信值之前的直线组作为所述吊绳初始位置图像。

进一步，所述基于吊点图像素材，采用预设深度学习目标检测模型对所述吊绳初始位置图像进行预设变换，得到吊绳精确位置，具体包括：