[发明专利]基于计算机视觉的公路施工进度检测方法

权利要求书

1.基于计算机视觉的公路施工进度检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集道路的图像并进行预处理；

构建滑动窗口，根据滑动窗口中的灰度值得到滑动窗口的灰度均值；根据相邻帧的同一窗口的灰度均值得到每个窗口的视觉误差程度；

根据相邻窗口的视觉误差程度得到窗口之间的相关性；根据相邻窗口之间的灰度差值得到窗口之间的灰度变化程度；根据窗口之间的相关性与窗口之间的灰度变化程度得到每个窗口的像素匹配的权值系数；

根据每个窗口的像素匹配的权值系数得到道路图像中相邻两帧每一列的列像素和；根据每一列的列像素和得到后一帧每一列的列像素差值曲线；列像素差值曲线上所有极小值点的横坐标构成序列S；确定出序列S中每个数据趋近于0的程度；根据序列S中每个数据趋近于0的程度和第一预设阈值得到一组新的序列，记为序列A；根据序列A中每个数据趋近于0的程度和序列A中的数据得到横坐标区间的必要性；根据横坐标区间的必要性和第二预设阈值得到最终的图像；根据最终的图像确定公路施工位置，根据规定的公路施工长度和已施工的公路长度确定公路施工进度。

2.根据权利要求1所述基于计算机视觉的公路施工进度检测方法，其特征在于，所述视觉误差程度的具体获取方法为：

视觉误差程度的公式为：

式中，表示上一帧图像中第个窗口中的灰度均值；表示下一帧图像中第个窗口中的灰度均值；表示相邻两帧图像中第个窗口的视觉误差程度。

3.根据权利要求1所述基于计算机视觉的公路施工进度检测方法，其特征在于，所述窗口之间的相关性的具体获取方法为：

窗口之间的相关性的公式为：

式中，表示相邻两帧图像中第个窗口帧差后的视觉误差程度，表示相邻两帧图像中第个窗口帧差后的视觉误差程度，表示相邻两帧图像中第个窗口帧差后的视觉误差程度，表示第n个窗口和相邻窗口之间的相关性。

4.根据权利要求1所述基于计算机视觉的公路施工进度检测方法，其特征在于，所述窗口之间的灰度变化程度的具体获取方法为：

根据任意一个窗口的灰度均值与分别与相邻两个窗口之间的差值绝对值的和得到窗口之间的灰度变化程度。

5.根据权利要求1所述基于计算机视觉的公路施工进度检测方法，其特征在于，所述每个窗口的像素匹配的权值系数的具体获取方法为：

每个窗口的像素匹配的权值系数的公式为：

式中，表示道路图像中第n个窗口与相邻窗口之间的相关性，表示道路图像中第n个窗口与相邻窗口之间的灰度变化程度，表示图像中第n个窗口中的像素匹配的权值系数。

6.根据权利要求1所述基于计算机视觉的公路施工进度检测方法，其特征在于，所述每一列的列像素和的具体获取方法为：

用每列中每个像素点的像素值乘以对应的权值系数，记为第一结果，然后将每列所有像素的第一结果求和得到列像素和。

7.根据权利要求1所述基于计算机视觉的公路施工进度检测方法，其特征在于，所述列像素差值曲线的具体获取方法为：

将后一帧内任意一列的列像素和记为，前一帧内每一列的列像素和分别记为，表示前一帧图像中第n列的列像素和，N表示前一帧的列数，分别与求差值，得到的列差值序列，以前一帧的每列为横坐标，以列差值序列中的元素值为纵坐标，用的列差值序列在构建的坐标系中得到的列像素差值曲线。

8.根据权利要求1所述基于计算机视觉的公路施工进度检测方法，其特征在于，所述趋近于0的程度的具体获取方法为：

趋近于0的程度的公式为：

式中，表示列像素差值曲线上在序列S中的第i个坐标对应的纵坐标值，表示在序列S中的第i-1个坐标对应的纵坐标值，表示在序列S中的第i+1个坐标对应的纵坐标值，表示在序列S中的第i个坐标的纵坐标的值趋近于0的程度。

9.根据权利要求1所述基于计算机视觉的公路施工进度检测方法，其特征在于，所述区间的必要性的具体获取方法为：

区间的必要性的公式为：

式中，表示相邻元素的第i个横坐标与第i-1个横坐标之间区间的必要性，表示第i个横坐标的值，表示第i-1个横坐标的值，表示第i个横坐标对应的纵坐标的值趋近于0的程度，表示第i-1个横坐标对应的纵坐标的值趋近于0的程度，exp是指以自然数为底的指数函数。