一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法技术

本发明专利技术属于路灯亮度监控技术领域，尤其是涉及一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法，包括以下步骤：在城市路灯上安装智能摄像头，并按照设置的路灯亮起时间点，实时扫描监控街景，判断路灯亮度是否正常；城管指挥中心云服务器自动推送识别模块到各路灯上安装的智能摄像头；智能摄像头判断路灯亮度异常时，立即上报实际截图及自动识别结果到城管指挥中心云服务器；城管指挥中心工作人员实际比对截图，确定异常情况时通知城管队员现场处理。本发明专利技术紧密围绕“互联网+”战略指导思想，在城市街道路灯上，安装智能摄像头，实时监控街道路灯情况，具有可以识别路灯异常情况的算法，有效排除天气，环境的额外影响，正确识别路灯异常情况。异常情况。异常情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法


[0001]本专利技术涉及路灯亮度监控
，尤其涉及一种基于图像识别 技术监控路灯亮度的方法。

技术介绍

[0002]随着城市化建设的不断发展，城市规模越来越大，道路路灯也呈 暴发式增长，监控路灯老旧变暗熄灭的任务也越来越繁重，城市路灯 作为市政工程的重要组成，其精准化管控和节能显得越来越重要。
[0003]路灯监控任务目前主要的做法有两个，一是由工作人员巡查报告 路灯情况，二是依靠市民报告。然而，前者操作起来费时费力，无法 长期执行；后者只有等市民发现问题才能响应，造成市民对城管工作 满意度降低。
[0004]为此，我们提出一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法来解 决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种 基于图像识别技术监控路灯亮度的方法。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0007]一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法，包括以下步骤：
[0008]S1、在城市路灯上安装智能摄像头，并按照设置的路灯亮起时间 点，实时扫描监控街景，判断路灯亮度是否正常；
[0009]S2、城管指挥中心云服务器自动推送识别模块到各路灯上安装的 智能摄像头；
[0010]S3、智能摄像头判断路灯亮度异常时，立即上报实际截图及自动 识别结果到城管指挥中心云服务器；
[0011]S4、城管指挥中心工作人员实际比对截图，确定异常情况时通知 城管队员现场处理。
[0012]在上述的基于图像识别技术监控路灯亮度的方法中，所述步骤 S1、S2中路灯亮度异常反馈方法包括以下步骤：
[0013](1)收集路灯熄灭，亮度异常，亮度正常情况下街道典型照片；
[0014](2)标注路灯熄灭，亮度异常照片，路灯亮度正常街景照片；
[0015](3)上传标注照片，标注数据至城管指挥中心云服务器；
[0016](4)启动识别模块，能够有效排除天气，杂入额外物品，人物 影响，准确判断路灯异常情况。
[0017]在上述的基于图像识别技术监控路灯亮度的方法中，所述识别模 块可对获取的路灯实时图像亮度特征进行提取，包括以下过程：
[0018]1)读入图像；
[0019]2)图像伽马校正；
[0020]3)图像色彩空间转换，由RGB到XYZ，再由XYZ到Lab；
[0021]4)图像特征值归一化处理；
[0022]5)图像特征值分组；
[0023]6)每个像素点都以分组序号表示特征值。
[0024]在上述的基于图像识别技术监控路灯亮度的方法中，所述图像亮 度的特征算法包括以下步骤：
[0025]A、获取邻域窗口：原图像转换到Lab色彩空间之后，其亮度值 完全体现在L分量上，在L分量的矩阵中，从第一个元素开始每次选 取半径为R的圆盘区域，按照设定的4个方向计算梯度，在L分量矩 阵中以待求梯度的点为中心，划出一个小窗口，再给这个小窗口内的 圆形区域的元素加权，从而构建一个窗口矩阵L分量的每一个元素体 现原图像对应点的亮度特征；
[0026]B、构件分区方向矩阵：给定的方向数为4，即需要求4个方向 的亮度梯度，将圆盘按照四个方向划分，可以得到8个扇形区域，每 个扇形的的角度为4，将八个扇形分区从0到8编号，每个分区内全 部的元素都赋值为编号值，定义分区方向矩阵与窗口矩阵具有相同的 维度，即分区方向矩阵也是行数和列数都为2R+1的方阵；
[0027]C、构建特征直方图：在选取好要处理的窗口矩阵后，用邻域窗 口和分区方向矩阵对选取的区域加权值，直方图矩阵组中有对照圆盘 区域内8个扇形分区的8个矩阵，每个矩阵代表窗口矩阵一个扇形分 区内的亮度特征分布情况，矩阵的每个元素代表一个亮度级别在该扇 区内出现的次数，用可视化的直方图图形来表示；
[0028]D、计算亮度梯度：在选取的窗口内计算中心点的梯度时，我们 将窗口的内由邻域窗口勾勒出的圆盘经过圆心划分为两个半圆，计算 这两个半圆的卡方距离，计算结果作为圆心在两个半圆在分界线上的 梯度。
[0029]在上述的基于图像识别技术监控路灯亮度的方法中，所述自动推 送识别模块中设置有定时子模块，且定时子模块能够设置路灯亮度识 别的时间点以便提高识别有效度。
[0030]在上述的基于图像识别技术监控路灯亮度的方法中，所述城管指 挥中心云服务器中建立有信息收集库，并将亮度信号入库，同时建立 路灯整体开关灯的时间表，对异常亮度信号标记。
[0031]在上述的基于图像识别技术监控路灯亮度的方法中，所述智能摄 像头处设置有用于确定位置的GPS信号模块，且城管指挥中心服务器 能够相应的获取亮度异常处的路灯位置。
[0032]与现有技术相比，本一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法 的优点在于：
[0033]1、本专利技术开创城市管理实践中融合互联网，人工智能技术，在 城市街道路灯上，安装智能摄像头，实时监控街道路灯情况，发现异 常时，迅速向城管指挥中心报告，智能摄像头使用可以识别路灯异常 情况的算法，有效排除天气，环境的额外影响，正确识别路灯异常情 况。
[0034]2、本专利技术可以实时自动监控路灯亮度，最大限度的减少人工投 入，不需要增加额外设备，部署成本低，只需要在城市路灯上安装智 能摄像头即可，无需额外布线。
附图说明
[0035]图1为本专利技术提出的一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方 法的方法流程示意图。
具体实施方式
[0036]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方 案进行清楚、完整地描述，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。
[0037]实施例
[0038]参照图1，一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法，包括以 下步骤：
[0039]S1、在城市路灯上安装智能摄像头，并按照设置的路灯亮起时间 点，实时扫描监控街景，判断路灯亮度是否正常；
[0040]S2、城管指挥中心云服务器自动推送识别模块到各路灯上安装的 智能摄像头；
[0041]S3、智能摄像头判断路灯亮度异常时，立即上报实际截图及自动 识别结果到城管指挥中心云服务器；
[0042]S4、城管指挥中心工作人员实际比对截图，确定异常情况时通知 城管队员现场处理。
[0043]其中，步骤S1、S2中路灯亮度异常反馈方法包括以下步骤：
[0044](1)收集路灯熄灭，亮度异常，亮度正常情况下街道典型照片；
[0045](2)标注路灯熄灭，亮度异常照片，路灯亮度正常街景照片；
[0046](3)上传标注照片，标注数据至城管指挥中心云服务器；
[0047](4)启动识别模块，能够有效排除天气，杂入额外物品，人物 影响，准确判断路灯异常情况。
[0048]本专利技术中不需要增加额外本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在城市路灯上安装智能摄像头，并按照设置的路灯亮起时间点，实时扫描监控街景，判断路灯亮度是否正常；S2、城管指挥中心云服务器自动推送识别模块到各路灯上安装的智能摄像头；S3、智能摄像头判断路灯亮度异常时，立即上报实际截图及自动识别结果到城管指挥中心云服务器；S4、城管指挥中心工作人员实际比对截图，确定异常情况时通知城管队员现场处理。2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法，其特征在于，所述步骤S1、S2中路灯亮度异常反馈方法包括以下步骤：(1)收集路灯熄灭，亮度异常，亮度正常情况下街道典型照片；(2)标注路灯熄灭，亮度异常照片，路灯亮度正常街景照片；(3)上传标注照片，标注数据至城管指挥中心云服务器；(4)启动识别模块，能够有效排除天气，杂入额外物品，人物影响，准确判断路灯异常情况。3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法，其特征在于，所述识别模块可对获取的路灯实时图像亮度特征进行提取，包括以下过程：1)读入图像；2)图像伽马校正；3)图像色彩空间转换，由RGB到XYZ，再由XYZ到Lab；4)图像特征值归一化处理；5)图像特征值分组；6)每个像素点都以分组序号表示特征值。4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别技术监控路灯亮度的方法，其特征在于，所述图像亮度的特征算法包括以下步骤：A、获取邻域窗口：原图像转换到Lab色彩空间之后，其亮度值完全体现在L分量上，在L分量的矩阵中，从第一个元素开始每次选取半径为R的圆盘区域，按照设定的4个方向计算梯度，在L分量矩阵中以待求梯度的点为中心，划出一个小窗口...

【专利技术属性】
技术研发人员：王河生，
申请(专利权)人：南京四维向量科技有限公司，
类型：发明
国别省市：