基于图像的井盖缺失检测方法技术

一种基于图像的井盖缺失检测方法，利用现有公共监控视频数据，针对视觉场景二维图像，利用边缘检测、轮廓跟踪、椭圆拟合等技术，结合场景和缺失井盖的先验信息分别选定备选区域，筛选两个区域的交集作为边缘轮廓提取的图像，再对筛选出的区域先后应用边缘检测和轮廓跟踪技术，得到缺失井盖轮廓的潜在集合，应用尺寸约束剔除部分误目标，应用正则化椭圆拟合方法，确定缺失井盖的位置。本发明专利技术缩小了井盖目标的搜索范围，在搜索井盖位置的同时判断是否存在井盖缺失，省略了井盖定位步骤，节省了轮廓搜索所需的大量时间，并且对井盖定位的精确度不做要求，可以实现快速定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于图像的井盖缺失检测方法。
技术介绍
伴随城市的发展，在现代城市建设中存在大量的地下管道，比如下水道、地下煤气与天然气管道、自来水管道、电力管道、通讯管道、国防管道等，相对应的就出现了大量井盖。近年来，全国范围内井盖所造成的各类伤人、损车事件频发，严重影响了市民的出行安全，造成不良的社会影响，已引起各地政府及市政设施管理部门的高度重视。如何加强和改善市政井盖管理成为困扰全国各地市政设施管理部门的一个难点、热点问题，而如何在现有设备上更便捷的对井盖进行监测更是要解决的核心问题。已有井盖缺失检测应用的技术可分为两大类：(1)利用非图像传感器的井盖缺失检测。该类方法主要依靠红外线、位移检测传感器、无线传感器技术等对井盖进行实时监测，确定井盖的缺失与否，还有部分井盖本身设计中即具备防盗或报警的装置；(2)基于图像处理技术的井盖缺失检测。该类方法是采集井盖的二维或三维图像信息，根据图像的各类参数和几何特征、灰度特征等对井盖进行缺失识别。第一类井盖检测方法需在井盖附近安装相关设备。而第二类井盖检测方法可以借助已有公共视频监控数据，应用图像处理技术实现。目前已有的基于图像处理的方法均是先定位所有的井盖，进而再判断是否存在井盖缺失。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于图像的井盖缺失检测方法，利用边缘检测、轮廓跟踪和正则化椭圆拟合等方法实施井盖缺失检测，结合井盖的形状先验信息、场景先验信息和尺寸先验信息等信息来缩小井盖目标的搜索范围，在搜索井盖位置的同时判断是否存在井盖缺失，省略了井盖定位步骤，节省了轮廓搜
索所需的大量时间，并且对井盖定位的精确度不做要求，可以实现快速定位。为了达到上述目的，本专利技术提供一种基于图像的井盖缺失检测方法，包含以下步骤：步骤S1、提取视觉场景二维图像I；步骤S2、利用缺失井盖的灰度先验信息获取第一图像备选区域R1，并利用全局显著性获取第二图像备选区域R2；步骤S3、获取第一图像备选区域R1和第二图像备选区域R2的交集图像区域R，R＝R1∩R2；步骤S4、对交集图像区域R进行边缘检测和形态学滤波，获得边缘检测图；步骤S5、利用轮廓跟踪技术，获得边缘轮廓集合CO；步骤S6、利用井盖区域的尺寸约束条件，剔除干扰轮廓，获得待测边缘轮廓集C；步骤S7、采用正则化椭圆拟合方法对待测边缘轮廓集C进行数据拟合，获得待选井盖区域轮廓集E；步骤S8、利用待选井盖区域轮廓集E的灰度图方差进行阈值筛选，最终确定缺失井盖的位置。所述的步骤S1中，视觉场景二维图像I来自于现有的公共监控视频数据。所述的步骤S2中，利用缺失井盖的灰度先验信息获取第一图像备选区域R1的步骤具体包含以下步骤：步骤S201、将场景图像由颜色图像转换为灰度图像；视觉场景二维图像I的灰度图为Gray，尺寸为m×n；步骤S202、利用高斯滤波对灰度图像进行去噪处理；高斯滤波器的空域模板为G，滤波后图像为：其中表示空间域卷积和运算；步骤S203、利用缺失井盖的灰度先验信息设定灰度阈值thblack，获得第一图像备选区域R1；R1=1,Img<thblack0,Img≥thblack.]]>所述的步骤S2中，利用全局显著性获取第二图像备选区域R2的步骤具
体包含以下步骤：步骤S211、利用高斯滤波对视觉场景二维图像I进行去噪处理；步骤S212、提取视觉场景二维图像I在CIElab颜色空间的亮度L和两个颜色特征a和b：L‾=1m×nΣi=1mΣj=1nL(i,j)]]>a‾=1m×nΣi=1mΣj=1na(i,j)]]>b‾=1m×nΣi=1mΣj=1nb(i,j)]]>其中，i和j分别表示颜色空间中图像的横纵坐标；步骤S213、利用亮度和颜色特征计算视觉场景二维图像的全局显著性图：Sm=||L-L‾||+||a-a‾||+||b-b‾||]]>步骤S214、对全局显著性图进行二值化，获得第二图像备选区域R2：其中，th是将显著图变为二值化图的阈值。所述的步骤S4中，应用Canny算子对交集图像区域R进行边缘检测。所述的步骤S6中，井盖区域的尺寸约束条件为w≤0.01×m和h≤0.05×n，其中，h为轮廓所在区域的外接矩形长度，w为轮廓所在区域的外接矩形宽度，符合尺寸约束条件的轮廓被认定为干扰轮廓。所述的步骤S8中，所述的阈值为归一化方差，取值范围是0-0.5，小于阈值的轮廓被认定为缺失井盖。本专利技术利用边缘检测、轮廓跟踪和正则化椭圆拟合等方法实施井盖缺失检测，结合井盖的形状先验信息、场景先验信息和尺寸先验信息等信息来缩小井盖目标的搜索范围，在搜索井盖位置的同时判断是否存在井盖缺失，省略了井盖定位步骤，节省了轮廓搜索所需的大量时间，并且对井盖定位的精确度不做要求，可以实现快速定位。本专利技术可应用于市政自来水、天然气、通讯等圆形井盖的监测，利用现有公共监控视频数据，监测结果可用于预警和维护等，对市政井盖管理具有重要意义。附图说明图1是本专利技术提供的一种基于图像的井盖缺失检测方法的流程图。具体实施方式以下根据图1具体说明本专利技术的较佳实施例。如图1所示，本专利技术提供一种基于图像的井盖缺失检测方法，包含以下步骤：步骤S1、提取视觉场景二维图像I；步骤S2、利用缺失井盖的灰度先验信息获取第一图像备选区域R1，并利用全局显著性获取第二图像备选区域R2；步骤S3、获取第一图像备选区域R1和第二图像备选区域R2的交集图像区域R，R＝R1∩R2；步骤S4、对交集图像区域R进行边缘检测和形态学滤波，获得边缘检测图；步骤S5、利用轮廓跟踪技术，获得边缘轮廓集合CO；步骤S6、利用井盖区域的尺寸约束条件，剔除干扰轮廓，获得待测边缘轮廓集C；步骤S7、采用正则化椭圆拟合方法对待测边缘轮廓集C进行数据拟合，获得待选井盖区域轮廓集E；步骤S8、利用待选井盖区域轮廓集E的灰度图方差进行阈值筛选，最终确定缺失井盖的位置。所述的步骤S1中，视觉场景二维图像I来自于现有的公共监控视频数据。所述的步骤S2中，利用缺失井盖的灰度先验信息获取第一图像备选区域R1的步骤具体包含以下步骤：步骤S201、将场景图像由颜色图像转换为灰度图像；视觉场景二维图像I的灰度图为Gray，尺寸为m×n；步骤S202、利用高斯滤波对灰度图像进行去噪处理；高斯滤波器的空域模板为G，滤波后图像为：其中表示空间域卷积和运算；步骤S203、利用缺失井盖的灰度先验信息设定阈值，获得第一图像备选
区域R1；一般的，缺失井盖区域在图像整体中，其亮度和轮廓等特征相对突出，且一般为偏黑色，设定灰度阈值thblack的数值为100，获得第一图像备选区域R1：R1=1,Img<thblack0,Img≥thblack.]]>所述的步骤S2中，利用全局显著性获取第二图像备选区域R2的步骤具体包含以下步骤：步骤S211、利用高斯滤波对视觉场景二维图像I进行去噪处理；步骤S212、提取视觉场景二维图像I在CIElab颜色空间的L和两个颜本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像的井盖缺失检测方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S1、提取视觉场景二维图像I；步骤S2、利用缺失井盖的灰度先验信息获取第一图像备选区域R1，并利用全局显著性获取第二图像备选区域R2；步骤S3、获取第一图像备选区域R1和第二图像备选区域R2的交集图像区域R，R＝R1∩R2；步骤S4、对交集图像区域R进行边缘检测和形态学滤波，获得边缘检测图；步骤S5、利用轮廓跟踪技术，获得边缘轮廓集合CO；步骤S6、利用井盖区域的尺寸约束条件，剔除干扰轮廓，获得待测边缘轮廓集C；步骤S7、采用正则化椭圆拟合方法对待测边缘轮廓集C进行数据拟合，获得待选井盖区域轮廓集E；步骤S8、利用待选井盖区域轮廓集E的灰度图方差进行阈值筛选，最终确定缺失井盖的位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像的井盖缺失检测方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S1、提取视觉场景二维图像I；步骤S2、利用缺失井盖的灰度先验信息获取第一图像备选区域R1，并利用全局显著性获取第二图像备选区域R2；步骤S3、获取第一图像备选区域R1和第二图像备选区域R2的交集图像区域R，R＝R1∩R2；步骤S4、对交集图像区域R进行边缘检测和形态学滤波，获得边缘检测图；步骤S5、利用轮廓跟踪技术，获得边缘轮廓集合CO；步骤S6、利用井盖区域的尺寸约束条件，剔除干扰轮廓，获得待测边缘轮廓集C；步骤S7、采用正则化椭圆拟合方法对待测边缘轮廓集C进行数据拟合，获得待选井盖区域轮廓集E；步骤S8、利用待选井盖区域轮廓集E的灰度图方差进行阈值筛选，最终确定缺失井盖的位置。2.如权利要求1所述的基于图像的井盖缺失检测方法，其特征在于，所述的步骤S1中，视觉场景二维图像I来自于现有的公共监控视频数据。3.如权利要求1所述的基于图像的井盖缺失检测方法，其特征在于，所述的步骤S2中，利用缺失井盖的灰度先验信息获取第一图像备选区域R1的步骤具体包含以下步骤：步骤S201、将场景图像由颜色图像转换为灰度图像；视觉场景二维图像I的灰度图为Gray，尺寸为m×n；步骤S202、利用高斯滤波对灰度图像进行去噪处理；高斯滤波器的空域模板为G，滤波后图像为：其中表示空间域卷积和运算；步骤S203、利用缺失井盖的灰度先验信息设定灰度阈值thblack，获得第一图像备选区域R1；R1=1,Im g<thblack0,Im g≥thblack.]]>4.如权利要求1所述的基于图像的井盖缺失检测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜玉，孔繁艺，李静云，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：上海;31