[发明专利]异物侵入检测方法及异物侵入检测装置

摘要

一种异物侵入检测方法和异物侵入检测装置，所述方法包括步骤：利用红外相机获取监测范围内的红外图像并将其传输至图像采集处理系统；图像采集处理系统根据红外图像来确定在红外相机的监测范围内是否出现疑似异物；出现疑似异物时，使激光光源与可见光相机聚焦到监测范围内的疑似异物上并利用激光光源对疑似异物进行激光补光；获取疑似异物的可见光图像并将其传输至图像采集处理系统；图像采集处理系统将可见光图像与红外图像中的疑似异物区域图像进行图像配准与融合；利用融合后图像提供疑似异物信息，利用疑似异物信息对疑似异物进行特征提取与分类，实现疑似异物的自动识别与报警，能够在光线暗、烟云密布、能见度低时获得丰富完整的图像信息。

主权项

1.一种异物侵入检测方法，其特征在于，包括如下步骤：利用红外相机获取监测范围内的红外图像并将其传输至图像采集处理系统；所述图像采集处理系统根据所述红外图像来确定在所述红外相机的监测范围内是否出现疑似异物；在出现疑似异物的情况下，使激光光源与可见光相机聚焦到所述监测范围内的所述疑似异物上并利用所述激光光源对所述疑似异物进行激光补光；获取所述疑似异物的可见光图像并将其传输至所述图像采集处理系统；所述图像采集处理系统将所述可见光图像与所述红外图像中的疑似异物区域图像进行图像配准与融合；利用融合后图像提供疑似异物信息，利用所述疑似异物信息对所述疑似异物进行特征提取与分类，实现所述疑似异物的自动识别与报警；所述图像配准的步骤包括：利用所述红外图像与所述可见光图像的局部不变特征，进行所述红外图像与所述可见光图像的配准，所述局部不变特征是指图像在几何变化、光照变化、噪声干扰时仍保持稳定性的特征，图像配准的步骤还包括：①基于SURF的特征点提取与初匹配：利用SURF对所述红外图像与所述可见光图像进行特征点检测与描述，然后利用欧式距离基于最近邻与次近邻之比进行初始特征点对匹配；②误匹配点对剔除：采用三级递进的方法进行误匹配点对剔除，其中，首先根据相机安装方式建立图像的相关几何约束条件进行筛选；然后利用相似三角形匹配原则进一步剔除；最后，基于RANSAC实现精匹配；③基于多帧图像序列匹配点对累积的几何变换模型求解：由于单帧红外与可见光图像的正确匹配点对数目较少，当少于4个点对时不足以求解出变换模型参数；即使匹配点对数目满足计算要求，也会由于特征点分布不均匀导致求出的几何变换模型出现偏差，基于多帧图像序列累积足够多的正确匹配点对通过最小二乘法进行几何变换模型求解能够解决上述问题；④将求出的几何变换模型应用到可见光图像上，然后进行双线性插值，完成红外与可见光图像的配准。