基于双目视觉的危化品泄漏检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于双目视觉的危化品泄漏检测方法，该方法对于从不同角度拍摄的两幅危化品图像，执行：基于危化品液面的亮度特征获得第一危化品液面区域；基于危化品液面的纹理特征获得第二危化品液面区域；将所述第一危化品液面区域和所述第二危化品液面区域进行融合，获得待提取的危化品液面区域；对所述待提取的危化品液面区域进行立体匹配，获得两幅危化品图像的匹配点；根据获得的匹配点，计算所述待提取的危化品液面区域的空间位置。本发明专利技术能够准确快速的定位危化品泄漏的空间位置。

【技术实现步骤摘要】
基于双目视觉的危化品泄漏检测方法
本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种基于双目视觉的危化品泄漏检测方法。
技术介绍
在危化品仓库、发射场塔架、特种燃动力试验场中存在大量危化品试剂和燃料，倘若发生危化品泄漏且未妥善处置，将对关键任务的实施产生严重负面影响。因此，一旦发生危化品泄漏，就需要对危化品泄漏区域进行快速检测和定位，以便为应急处置提供准确的情报信息。然而，对于现有的基于双目视觉的目标检测方法，被检测对象属性通常为固体目标，例如，行人、车辆、人脸、道路、船只、障碍物、生产线产品等，而危化品泄漏往往是液体物质，与固体目标的属性存在明显差异，并且危化品泄漏检测存在以下技术难题：1)、危化品泄漏属液体目标，液体表面平整且高度一致，导致细微特征不足、立体匹配难度大；2)、危化品泄漏的液体目标区域无明显几何特征，且液面容易受光照以及周围环境影响，想要获得准确的液面区域难度大；3)、危化品泄漏属于易燃易爆品，需要在一定安全距离外实施准确的目标检测，这对双目视觉检测算法提出了更高要求。因此，需要对现有的目标检测方法进行改进，以提供检测准确率高、检测速度快并且更适合于液体目标的危化品泄漏检测方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于双目视觉的危化品泄漏检测方法。根据本专利技术的第一方面，提供了一种基于双目视觉的危化品泄漏检测方法。该方法对于从不同角度拍摄的两幅危化品图像，执行以下步骤：步骤1：基于危化品液面的亮度特征获得第一危化品液面区域；步骤2：基于危化品液面的纹理特征获得第二危化品液面区域；步骤3：将所述第一危化品液面区域和所述第二危化品液面区域进行融合，获得待提取的危化品液面区域；步骤4：对所述待提取的危化品液面区域进行立体匹配，获得两幅危化品图像的匹配点步骤5：根据获得的匹配点，计算所述待提取的危化品液面区域的空间位置。在一个实施例中，步骤1包括：步骤11：通过将所述两幅危化品图像的灰度图中每一个像素值与灰度阈值进行比较获得亮度分割图；步骤12：根据危化品图像和背景图像的亮度特征从所述亮度分割图剔除背景区域，从而获得所述第一危化品液面区域。在一个实施例中，步骤11包括以下子步骤：步骤11-1：将两幅危化品图像的灰度图中每一个像素值和灰度阈值G0进行比较，利用聚类法得到大于G0和小于G0的两个分割区域；步骤11-2：计算该两个分割区域的中心灰度值G1，并重复进行聚类直到前后两次聚类结果得到的中心灰度值的比值小于预定阈值，从而获得所述亮度分割图。在一个实施例中，步骤12包括以下子步骤：步骤12-1：从所述亮度分割图的最上面的一行像素中检测出大于亮度阈值的高亮度值的像素点；步骤12-2：以该高亮度值的像素点为出发点，运用区域生长扩散方法逐行扫描每行像素点，获得与该高亮度值的像素点相连通的区域并将该区域剔除，从而获得所述第一危化品液面区域。在一个实施例中，步骤2包括：步骤21：利用滑动窗口法计算两幅危化品图像的区域纹理特征值，通过聚类法找到图像中的纹理特征值小于纹理特征阈值的弱纹理特征区域；步骤22：运用区域生长扩散方法对所述两幅危化品图像从上至下逐区域扫描，获得与所述弱纹理特征区域相连通的区域并将该区域剔除，从而获得所述第二危化品液面区域。在一个实施例中，在步骤3中，将所述第一危化品液面区域和所述第二危化品液面区域的共同像素作为最小集合，通过膨胀算法获得与所述最小集合相连通的亮度特征区域和纹理特征区域，作为所述待提取的危化品液面区域。在一个实施例中，步骤4包括：步骤41：构造滑动窗口卷积核矩阵D，其为d1×d2的矩阵；步骤42：使用滑动窗口覆盖两幅危化品图像并选择出覆盖区域的像素点；步骤43：对两幅危化品图像中覆盖区域对应像素点的特征值差值的绝对值求和，表示为：其中，XLi、XRi分别表示两幅图像中的第i个像素的特征值；步骤44：调整卷积核大小，循环执行步骤41至步骤43，获得ΔX最小的窗口区域，将其作为两幅危化品图像的匹配点。在一个实施例中，步骤5包括：步骤51：利用最小二乘法求解以下方程组，获得危化品目标点P的距离信息Z：步骤52：测算危化品目标点P的方位角α和俯仰角β：其中，Hl和Hr分别为拍摄危化品图像的两个相机的标定矩阵，pl和pr分别是左右两幅危化品图像的匹配点，(ul,vl,1)与(ur,vr,1)分别为pl和pr在两幅危化品图像中的齐次坐标，(X,Y,Z,1)为危化品液面目标点P对应的图像匹配点在世界坐标系下的齐次坐标。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：针对危化品泄漏检测需求，综合采用危化品液体亮度特征和液面纹理特征来计算危化品泄漏区域，并通过双目定位算法获取危化品目标的空间坐标参数，能够准确快速地实现危化品泄漏的远距离目标检测功能。附图说明以下附图仅对本专利技术作示意性的说明和解释，并不用于限定本专利技术的范围，其中：图1示出了根据本专利技术一个实施例的基于双目视觉的危化品泄漏检测方法的流程图；图2示出了危化品目标点的方位角和俯仰角的示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案、设计方法及优点更加清楚明了，以下结合附图通过具体实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术的研究目标是，利用从不同角度拍摄的两幅危化品泄漏图像，经过处理之后检测出泄漏危化品的空间位置。例如，可通过双目相机(摄像机)采集两幅图像，为便于说明，在本文中称为左右两幅图像。在进行图像采集时，假设：双目相机已完成标定，并获取到两个相机的内参矩阵、外参矩阵、畸变矩阵；双目相机的图像采集完全同步；双目相机的基线距离、焦距均固定不变。在实际过程中，可采用通用的平面黑白棋盘图对双目相机进行标定，获取双目相机的内参矩阵M和外参矩阵W，其中，内参矩阵M用于描述相机光轴在图像坐标系中的偏移量以及焦距信息，能够反映相机坐标系到图像坐标系之间的投影关系；外参矩阵W用于描述如何将点从世界坐标系转换到相机坐标系，能够反映相机坐标系和世界坐标系之间的旋转和平移关系，左右相机的标定矩阵可以表示为Hl＝MlWl和Hr＝MrWr。应理解的是，在本文中，世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系具有现有技术的通常定义，其中，世界坐标系也称为空间坐标系，用于表示客观世界的绝对坐标，可以用该坐标系准确的描述空间场景中相机和任何物体的位置坐标；相机坐标系是以相机为中心的坐标系，相机坐标系和世界坐标系之间存在一一对应的映射转换关系；图像坐标系是以相机投影出的图像平面坐标系，其原点是相机光轴与图像平面的交点。下面以已经通过双目相机采集到泄漏危化品的左右两幅图像为前提介绍本专利技术的原理。图1示出了根据本专利技术一个实施例的基于双目视觉的危化品泄漏检测方法的流程图，简言之，该方法通过将亮度和纹理两种特征进行融合来检测危化品泄漏区域的边缘。具体地，本专利技术的方法包括以下步骤：步骤S110，基于危化品液面和周围背景的亮度特征提取危化品液面区域。在一个实施例中，采用以下步骤提取危化品液面区域：步骤S111，确定用于区分危化品液面和周围背景图像的灰度阈值。可通过对已知危化品泄漏液面的样本图像进行分析获得灰度阈值的经验值。例如，采集一定数量的危化品泄漏灰度图片，用固定大小的窗口将拍到的危化品泄漏灰度图片本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双目视觉的危化品泄漏检测方法，对于从不同角度拍摄的两幅危化品图像，执行以下步骤：步骤1：基于危化品液面的亮度特征获得第一危化品液面区域；步骤2：基于危化品液面的纹理特征获得第二危化品液面区域；步骤3：将所述第一危化品液面区域和所述第二危化品液面区域进行融合，获得待提取的危化品液面区域；步骤4：对所述待提取的危化品液面区域进行立体匹配，获得两幅危化品图像的匹配点；步骤5：根据获得的匹配点，计算所述待提取的危化品液面区域的空间位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉的危化品泄漏检测方法，对于从不同角度拍摄的两幅危化品图像，执行以下步骤：步骤1：基于危化品液面的亮度特征获得第一危化品液面区域；步骤2：基于危化品液面的纹理特征获得第二危化品液面区域；步骤3：将所述第一危化品液面区域和所述第二危化品液面区域进行融合，获得待提取的危化品液面区域；步骤4：对所述待提取的危化品液面区域进行立体匹配，获得两幅危化品图像的匹配点；步骤5：根据获得的匹配点，计算所述待提取的危化品液面区域的空间位置。2.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤1包括：步骤11：通过将所述两幅危化品图像的灰度图中每一个像素值与灰度阈值进行比较获得亮度分割图；步骤12：根据危化品图像和背景图像的亮度特征从所述亮度分割图剔除背景区域，从而获得所述第一危化品液面区域。3.根据权利要求2所述的方法，其中，步骤11包括以下子步骤：步骤11-1：将两幅危化品图像的灰度图中每一个像素值和灰度阈值G0进行比较，利用聚类法得到大于G0和小于G0的两个分割区域；步骤11-2：计算该两个分割区域的中心灰度值G1，并重复进行聚类直到前后两次聚类结果得到的中心灰度值的比值小于预定阈值，从而获得所述亮度分割图。4.根据权利要求2所述的方法，其中，步骤12包括以下子步骤：步骤12-1：从所述亮度分割图的最上面的一行像素中检测出大于亮度阈值的高亮度值的像素点；步骤12-2：以该高亮度值的像素点为出发点，运用区域生长扩散方法逐行扫描每行像素点，获得与该高亮度值的像素点相连通的区域并将该区域剔除，从而获得所述第一危化品液面区域。5.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤2包括：步骤21：利用滑动窗口法计算两幅危化品图像的区域纹理特征值，通过聚类法找到图像中的纹理特征值小于纹理特征阈值的弱纹理特征区域；步骤22：...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵二虎，王守中，徐勇军，张统，王鹏，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，北京特种工程设计研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11