[发明专利]基于视觉检测塔筒晃动的标记物识别方法

说明书

本发明涉及一种基于视觉检测塔筒晃动的标记物识别方法，基于目标检测网络对图像中标尺的识别，分别计算图像中，目标包围框内的非标尺区域与目标包围框的比值，和标尺位于该目标包围框以外的部分与整个标尺的比值；对上述两个比值加权求和，得到该目标包围框的识别精度值；取标尺所有目标包围框识别精度值中最小的一个，则对应的目标包围框为最优的包围框，即为最终的识别标尺。本发明的方法基于目标检测，通过最大化拟合的方法优选出最佳优度的图像识别标尺，提高计算塔筒晃动的准确性。

技术领域

本发明属于塔筒基础环技术领域，尤其涉及一种基于视觉检测塔筒晃动的标记物识别方法。

背景技术

当前风机塔筒基础环倾斜度检测需要施工人员携带专业的光学水准仪、角尺等设备，对塔筒底部一周进行8-16次的光学描点测量，此过程需要一人将角尺移动到经计算得出的特定位置，另一人通过瞄准镜读尺，读数之后需要手工记录。此测量过程单人无法完成，且在测量现场无法完成计算工作，需返回办公地经过数学模型计算之后，才能得到响应结果。因此，传统方法成本高、效率低，且容易产生人为记录误差。

基于机器视觉测量塔筒基础环倾斜的方法，能够通过视频采集和数字图像计算的方法，根据特征标记物在图像中的偏离量和位移量，实时计算风机基础的倾斜情况，对风机基础状态进行实时监控。如本公司早前申请的专利技术：基于标记的机器视觉的塔筒基础环倾斜测量方法、装置、设备（公开号CN112082530A）；基于机器视觉测量塔筒基础环倾斜的方法、装置、计算机设备（公开号CN112102240A）。

在图像采集、识别的过程中，标记物（标尺）的位置、尺寸的识别，对最终测量精度有很大的影响，因此，标记物的设计、评估和识别对后续计算显得尤为重要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视觉检测塔筒晃动的标记物识别方法，本方法基于目标检测，通过最大化拟合的方法优选出最佳优度的图像识别标尺，提高计算塔筒晃动的准确性。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于视觉检测塔筒晃动的标记物识别方法，基于目标检测网络对图像中标尺的识别，其特征在于：分别计算图像中，目标包围框内的非标尺区域与目标包围框的比值，和标尺位于该目标包围框以外的部分与整个标尺的比值；对上述两个比值加权求和，得到该目标包围框的识别精度值；取标尺所有目标包围框识别精度值中最小的一个，则对应的目标包围框为最优的包围框，即为最终的识别标尺。

进一步地，定义参与计算的区域：

目标检测网络对图像中标尺的识别区域为区域A，其中像素点集合记为集合A；目标包围框区域记为区域B，其中的像素点集合记为集合B；

目标包围框内的非标尺区域记为区域C，其中像素点集合；

标尺位于该目标包围框以外的部分记为区域D，其中像素点集合。

进一步地，所述目标包围框的识别精度值计算如下：

Step1：计算各区域的面积

表示区域A的面积，表示区域B的面积，表示区域C的面积，示区域D的面积；

Step2：计算比值

对于第个标尺的第个目标包围框中，目标包围框内的非标尺区域C与目标包围框区域B的比值，标尺位于该目标包围框以外的区域D与整个标尺区域A的比值；

Step3：计算目标包围框的识别精度值

预设区域C的权重是，区域D的权重是，对于第个标尺的第个目标包围框的识别精度值；

Step4：确定最终的识别标尺特征

对于第个标尺的最优包围框计算如下：