[发明专利]一种基于计算机视觉的轨道异物入侵检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的轨道异物入侵检测方法，其特征在于，包括：

S101：读取输入图像；

S102：对所述输入图像进行灰度化处理，得到灰度图；

S103：对所述灰度图的梯度特征进行提取，得到梯度图；

S104：对所述梯度图进行二值化处理，得到二值化后的图像；

S105：对所述二值化后的图像进行掩膜覆盖，留下感兴趣区域内的有效信息，得到二值化感兴趣图像；

S106：对所述二值化感兴趣图像中的轮廓线特征进行提取，得到轮廓线；

S107：对于所述轮廓线中的闭合轮廓线进行过滤，得到与轨道相关性最强的全部轮廓；

S108：获取所述S107获得的全部轮廓的中轴线，用于区分左右轨道区域；

S109：根据所述S108获得的中轴线，区分左右轨道区域，分别对于左右轨道区域内的轮廓线进行聚类，并进一步进行筛选，获得轨道线轮廓；

S110：将所述S108获得的轨道轮廓线反馈到所述二值化感兴趣区域，用于下一次循环；

S111：如果轨道轮廓线的端点不能与所述二值化感兴趣区域的边界相交，则判定为被遮挡，得到障碍物信息；

S112：整理结果格式并输出。

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的轨道异物入侵检测方法，其特征在于，所述S102与S103之间还包括：

S201：对所述灰度图进行去噪处理。

3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的轨道异物入侵检测方法，其特征在于，所述S112之后还包括：

S301：如果所述输出结果中存在异物，则发出报警信号。

4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的轨道异物入侵检测方法，其特征在于，所述S106进一步包括：

S1061：利用边缘跟踪技术，对所述二值化感兴趣图像进行拓扑分析，寻找闭合轮廓；

S1062：分析所述闭合轮廓的轮廓类别以及轮廓相互之间的层次关系；

所述轮廓类别包括：外轮廓、孔轮廓，所述轮廓相互之间的层次关系包括：包含关系或父子关系；

S1063：获得全部外轮廓。

5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的轨道异物入侵检测方法，其特征在于，所述S107进一步包括：通过闭合轮廓线的V轴有效长度对闭合轮廓线进行过滤，所述V轴有效长度越长，跟轨道的相关性越强。

6.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的轨道异物入侵检测方法，其特征在于，所述S108进一步包括：

S1081：提取全部轮廓的两个端点；

S1082：提取全部轮廓的V轴有效长度；

S1083：以轮廓的V轴有效长度作为权重，分别求取全部轮廓两端点的重心，作为中轴线的两端点，获得中轴线。

7.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的轨道异物入侵检测方法，其特征在于，所述S111包括：

S1111：提取轨道轮廓线段端点的轮廓；

S1112：根据二值化感兴趣区域，将端点的轮廓转换到鸟瞰图视角；

S1113：观察轨道轮廓线端点与二值化感兴趣区域的相交情况，当所述轨道轮廓线端点不能与二值化感兴趣区域的边界不能相交，则判定为轨道不连续、被遮挡，障碍物信息即为轮廓线端点与二值化感兴趣区域不相交的位置。