一种危险化学品堆垛监测方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种危险化学品堆垛监测方法和系统，属于危险化学品存储技术领域，解决现有技术危险化学品仓库内部货物安全储存状态监测困难问题，该方法实时获取危险化学品堆垛监测照片，从所有颜色通道数据选取N个颜色通道，在N个颜色通道上为监测图片建立混合高斯模型，利用高斯模型生成背景图像；通过背景差分法判断危险化学品的位置变化情况。该方法更好地提取主要特征进行高斯建模，将多指标问题转化为较少的综合指标，将高维空间转化为低维空间处理，在N个主要颜色通道上为监测图片建立混合高斯模型，解决了现有图像处理过程中图像信息数据较大的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种危险化学品堆垛监测方法和系统
本专利技术属于危险化学品存储
，具体涉及一种危险化学品堆垛监测方法和系统。
技术介绍
现今，危险化学品仓库需求量随社会的发展越来越大，危险化学品燃烧，爆炸，腐蚀等特点存在严重的安全事故隐患。不仅关系到企业本身安全，而且关系到企业周边居民公共安全和生态环境安全。面对此问题，急需危险化学品仓库内部货物安全储存状态监测与预警。现阶段我国危险化学品安全监管主要是以人工视频监控为主，不符合现代企业信息化、自动化的要求。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，双目视觉三维测量的应用非常广泛，对危险化学品堆垛进行图像处理的研究是很有潜力的发展方向，但目前，尚且没有能够适合实际应用需求的危险化学品仓库内部货物安全储存状态监测方案。
技术实现思路
为了解决现有技术危险化学品仓库内部货物安全储存状态监测困难问题，本专利技术提供了一种危险化学品堆垛监测方法和系统，其具有监测准确等特点。一方面，一种危险化学品堆垛监测方法，包括：：实时获取危险化学品堆垛监测照片，获取所述监测照片上图像包括R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据；按照预设规则从所述R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据选取N个颜色通道，所述N个颜色通道用于表征所述监测图像的像素分布，N是大于等于1小于6的自然数；在所述N个颜色通道上为所述监测图片建立混合高斯模型，所述高斯模型用于反映一段时间内所述监测图片上图像运动的统计特征，所述高斯模型由K个高斯分布组成；利用所述高斯模型生成背景图像；通过背景差分法确定包含所述危险化学品的第一前景区域，判断所述危险化学品的位置变化情况。进一步可选的，在所述判断所述危险化学品的位置变化情况之前，还包括：对所述R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据进行处理，将颜色相似重合部分进行分类，并将分类结果作用于所述第一前景区域，形成第二前景区域。进一步可选的，所述对所述R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据进行处理，将颜色相似重合部分进行分类包括：对R、G、B和H、S、V6个颜色通道数据求均值；同一图像中R、G、B颜色通道的均值两两间求差值，找出差值最大的2个值与对应的颜色通道，作为第一判断标准；H、S、V不同图像的相同通道间的均值相减，筛选出差值最大的2个值与相应颜色通道作为第二判断标准；将同时满足所述第一判断标准的R、G、B颜色通道，和满足所述第二判断标准H、S、V颜色通道分为一类。进一步可选的，所述按照预设规则从所述R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据选取N个颜色通道包括：分别将每个颜色通道数据按列优先存储形成1列后进行归一化处理，形成新的图像矩阵；计算所述新的图像矩阵的协方差阵；计算所述协方差矩阵的特征值及特征向量；筛选出N个较大特征值及其对应的颜色通道。进一步可选的，所述实时获取危险化学品堆垛监测照片为：通过至少2个摄像头从多个角度实时获取危险化学品堆垛监测照片。进一步可选的，K取3或4或5。另一方面，一种危险化学品堆垛监测系统，包括：至少两个摄像头和处理器，所述处理器用于实现上述任一危险化学品堆垛监测方法。本专利技术实施例提供的一种危险化学品堆垛监测方法，实时获取危险化学品堆垛监测照片，获取监测照片上图像包括R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据；选取N个主要颜色通道，更好地提取主要特征进行高斯建模，将多指标问题转化为较少的综合指标，将高维空间转化为低维空间处理，在N个主要颜色通道上为监测图片建立混合高斯模型，解决了现有图像处理过程中图像信息数据较大的问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种危险化学品堆垛监测方法流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的另一种危险化学品堆垛监测方法流程示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本专利技术的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本专利技术所保护的范围。堆垛安全“5距”(跺距、墙距、柱距、灯距、梁距)是保证危险化学品存储安全的重要因素，仓库背景较为复杂，因为后续处理只考虑货物目标区域，所以仓库内堆垛的提取尤为重要，为保证后续堆垛还原的准确性，本专利技术实施例提出了一种危险化学品堆垛监测方法，用于对危险化学品的存放进行监测。该方法相对现有技术中，采用现有背景差分法进行危险化学品监测过程中，很好的解决了由于危险化学品仓库内墙壁颜色与货物色彩接近，导致的部分目标信息丢失的问题，使得检测危险化学品的信息更加完整，以便后续的研究。参见图1，该危险化学品堆垛监测方法包括：101、实时获取危险化学品堆垛监测照片，获取监测照片上图像包括R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据；102、按照预设规则从R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据选取N个颜色通道，该N个颜色通道用于表征监测图像的像素分布，N是大于等于1小于6的自然数；103、在N个颜色通道上为监测图片建立混合高斯模型，高斯模型用于反映一段时间内监测图片上图像运动的统计特征，高斯模型由K个高斯分布组成；104、利用高斯模型生成背景图像；105、通过背景差分法确定包含危险化学品的第一前景区域，判断危险化学品的位置变化情况。本实施例提供的一种危险化学品堆垛监测方法，实时获取危险化学品堆垛监测照片，获取监测照片上图像包括R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据；选取N个主要颜色通道，更好地提取主要特征进行高斯建模，将多指标问题转化为较少的综合指标，将高维空间转化为低维空间处理，在N个主要颜色通道上为监测图片建立混合高斯模型，解决了现有图像处理过程中图像信息数据较大的问题。基于上述危险化学品堆垛监测方法，本专利技术提供一种改进的实施例，混合高斯模型可以迅速响应实际背景的变化，生成的背景能准确的反映场景信息。能够有效克服普通背景建模中的一些不利影响。但是对光线突变等问题不能很好地解决，而堆垛在室内环境，能很好地使用混合高斯模型。图像信息数据较大，为了更好地提取主要特征进行高斯建模，参见图2，本实施例首先，将多指标问题转化为较少的综合指标，将高维空间转化为低维空间处理；其次，针对目标和背景颜色接近的区域，高斯混合模型存在一定缺陷，易丢失部分图像信息。采用颜色相近分析法处理部分数据，最后作用于高斯检测区域，形成检测最终目标。具体的，本实施方法包括以下过程：201、实时获取危险化学品堆垛监测照片，获取监测照片上图像包括R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据；为了全面对仓库中的危险化学品进行监测，通过至少2个摄像头从多个角度实时获取危险化学品堆垛监测照片。202、按照预设规则从R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据选取N个颜色通道，该N个颜色通道用于表征监测图像的像素分布，N是大于等于1的自然数；步骤202可以通过以下过程实现：首先，分别将每个颜色通道数据按列优先存储形成1列后进行归一化处理，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种危险化学品堆垛监测方法，其特征在于，包括：：实时获取危险化学品堆垛监测照片，获取所述监测照片上图像包括R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据；按照预设规则从所述R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据选取N个颜色通道，所述N个颜色通道用于表征所述监测图像的像素分布，N是大于等于1小于6的自然数；在所述N个颜色通道上为所述监测图片建立混合高斯模型，所述高斯模型用于反映一段时间内所述监测图片上图像运动的统计特征，所述高斯模型由K个高斯分布组成；利用所述高斯模型生成背景图像；通过背景差分法确定包含所述危险化学品的第一前景区域，判断所述危险化学品的位置变化情况。

【技术特征摘要】
1.一种危险化学品堆垛监测方法，其特征在于，包括：：实时获取危险化学品堆垛监测照片，获取所述监测照片上图像包括R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据；按照预设规则从所述R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据选取N个颜色通道，所述N个颜色通道用于表征所述监测图像的像素分布，N是大于等于1小于6的自然数；在所述N个颜色通道上为所述监测图片建立混合高斯模型，所述高斯模型用于反映一段时间内所述监测图片上图像运动的统计特征，所述高斯模型由K个高斯分布组成；利用所述高斯模型生成背景图像；通过背景差分法确定包含所述危险化学品的第一前景区域，判断所述危险化学品的位置变化情况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判断所述危险化学品的位置变化情况之前，还包括：对所述R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据进行处理，将颜色相似重合部分进行分类，并将分类结果作用于所述第一前景区域，形成第二前景区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述R、G、B和H、S、V在内的颜色通道数据进行处理，将颜色相似重合部分进行分类包括：对R、G、B和H、S、V6个颜色通道数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘学君，袁碧贤，张云起，李齐飞，赵釢辛，杨启思，张泽方，晏涌，戴波，李翠清，
申请(专利权)人：北京石油化工学院，
类型：发明
国别省市：北京,11