LNG槽车进出卸车位检测方法、电子设备及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术提供一种LNG槽车进出卸车位检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，无需额外的防爆措施，只需利用槽车卸车区域本身安装的防爆监控摄像头，通过从该摄像头的视频流中获取关键视频帧，再对关键视频帧进行计算机视觉识别分析即可实现检测，检测准确率可靠，成本低。低。低。

【技术实现步骤摘要】
LNG槽车进出卸车位检测方法、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术属于计算机视觉的人工智能分析
，尤其涉及一种LNG槽车进出卸车位检测方法、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]石油与液化气存储场站，是大量的燃料储备和运输的终点，安全作业非常重要，燃烧或者爆炸一旦发生就是毁灭性质的灾难，能源卸车区域的安全监控尤其重要，其中对LNG槽车进出卸车位的识别是监控需求之一。
[0003]对于常规场景的进出车判断，通常利用物联传感器设备就可以解决，比如雷达、红外线、压力传感器等，但是，这些方法并不适用于石油与液化气存储场站，因为在石油与液化气存储场站对所有电子设备都有严格的安全规定，必须满足防爆级别，如果要使用物联传感器设备必然需要增加相应的防爆措施，带来各种额外成本，如需要额外施工、购买相应的防爆设备、集成物联网系统等等。

技术实现思路

[0004]基于此，针对上述技术问题，提供一种LNG槽车进出卸车位检测方法、电子设备及计算机可读存储介质。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一方面，本专利技术提供一种LNG槽车进出卸车位检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]S110、从槽车卸车区域摄像头周期性获取关键视频帧；
[0008]S120、根据所述关键视频帧判断目标卸车位中是否存在槽车，若是，则执行下一步；
[0009]S130、根据所述关键视频帧判断所述槽车的车尾是否超过预设基准线，若是，则进一步判断所述槽车的车尾超过所述预设基准线的距离是否逐渐变大，若是，则所述槽车的当前状态为进目标卸车位；
[0010]S140、根据所述关键视频帧判断所述槽车的车尾是否未到预设基准线，若是，则进一步判断所述槽车的车尾未到所述预设基准线的距离是否逐渐变大，若是，则所述槽车的当前状态为出目标卸车位；
[0011]所述预设基准线位于所述目标卸车位的前后边界之间。
[0012]另一方面，本专利技术提供一种电子设备，其特征在于，包括存储模块，所述存储模块包括由处理器加载并执行的指令，所述指令在被执行时使所述处理器执行上述的一种LNG槽车进出卸车位检测方法。
[0013]再一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，其特征在于，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述的一种LNG
槽车进出卸车位检测方法。
[0014]本专利技术无需额外的防爆措施，只需利用槽车卸车区域本身安装的防爆监控摄像头，通过从该摄像头的视频流中获取关键视频帧，再对关键视频帧进行计算机视觉识别分析即可实现检测，检测准确率可靠，成本低。
附图说明
[0015]下面结合附图和具体实施方式本专利技术进行详细说明：
[0016]图1为本专利技术的流程图；
[0017]图2为本专利技术的视频帧的示意图。
具体实施方式
[0018]如图1所示，本说明书实施例提供一种LNG槽车进出卸车位检测方法，包括以下步骤：
[0019]S110、从槽车卸车区域摄像头周期性获取关键视频帧。
[0020]在石油与液化气存储场站的槽车卸车区域本身安装了防爆监控摄像头，本专利技术利用该摄像头实现，摄像头位于车位的后侧，可对着车尾拍摄，画面较广，从中可以看到完整的从头到尾的车位，一个摄像头可以覆盖一到两个卸车位。
[0021]在视频流中，有I帧(关键视频帧)和参考帧，这里我们只需要取I帧，可以通过第三方开源函数直接调用返回，关键视频帧获取的周期根据需要预先设置，如设置为每秒1次。
[0022]S120、根据关键视频帧判断目标卸车位中是否存在槽车，若是，则执行下一步。
[0023]S130、根据关键视频帧判断槽车的车尾是否超过预设基准线，若是，则进一步判断槽车的车尾超过预设基准线的距离是否逐渐变大，若是，则槽车的当前状态为进目标卸车位(倒车进)。
[0024]S140、根据关键视频帧判断槽车的车尾是否未到预设基准线，若是，则进一步判断槽车的车尾未到预设基准线的距离是否逐渐变大，若是，则槽车的当前状态为出目标卸车位。
[0025]其中，预设基准线位于目标卸车位的前后边界之间，目标卸车位的前边界对应该卸车位的入口，后边界为相对的另一侧。
[0026]在步骤S130和S140中，预设基准线可以是同一根线，但是考虑到槽车在进或者出目标卸车位时可能会进行前后微调，这样会导致误判，例如槽车已经由步骤S130确定为进目标卸车位状态，此时如果司机发现槽车车尾有点歪，就会先往前开再向后倒车，往前开的过了程恰好满足步骤S140的条件，则会认为槽车当前为出目标卸车位状态，造成了误判。
[0027]因此，在一种实施方式中，如图2所示，步骤S130的预设基准线为车进基准线L
IN
，步骤S140的预设基准线为车出基准线L
OUT
，L
IN
较L
OUT
更接近目标卸车位的后边界，且L
IN
与L
OUT
的间距略大于槽车的前后微调距离，该前后微调距离为经验值，这样即使发生微调，也不会造成误判，提高了检测的准确性。
[0028]在一种实施方式中，为了确定进车位或者出车位的是哪一辆车，需要进一步确定槽车的唯一标识信息。
[0029]作为一种示例，步骤S120进一步包括：
[0030]S121、通过预训练的目标检测模型在关键视频帧中检测出车牌框：
[0031]目标检测模型可以采用yolov5模型，训练时，将标注有车牌框的样本图片输入该模型，然后进行深度学习以调节参数，直到训练收敛。
[0032]a、如图2所示，在关键视频帧中建立坐标系，该坐标系的原点O为视频帧的左上角其x轴向右延伸，y轴向下延伸。
[0033]b、初始化状态记做state，赋值为0。
[0034]c、识别到车牌框后，通过其左上和右下两个坐标点可以计算出车牌框的中心点C的坐标(C_x，C_y)。
[0035]S122、判断车牌框的中心点是否在目标卸车位的边界范围内，若是，则目标卸车位中存在槽车：
[0036]d、目标卸车位右边界的x坐标为r_x，左边界的x坐标为l_x，前边界的y坐标为y1，后边界的y坐标为y2，这里通过目标卸车位的左右边界来判断，当满足l_x<C_x<r_x时，代表车牌框的中心点在目标卸车位的边界范围内，即表明该卸车位内有槽车存在，当然，也可以通过目标卸车位的上下边界来判断。
[0037]步骤S130进一步包括：
[0038]S131、判断车牌框的中心点是否超过车进基准线L
IN
，若是，则执行下一步：
[0039]e、车进基准线L
IN
的y坐标为in_y，当state的值为0时，如果车牌框的中心点C的y坐标C_y大于in_y，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种LNG槽车进出卸车位检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S110、从槽车卸车区域摄像头周期性获取关键视频帧；S120、根据所述关键视频帧判断目标卸车位中是否存在槽车，若是，则执行下一步；S130、根据所述关键视频帧判断所述槽车的车尾是否超过预设基准线，若是，则进一步判断所述槽车的车尾超过所述预设基准线的距离是否逐渐变大，若是，则所述槽车的当前状态为进目标卸车位；S140、根据所述关键视频帧判断所述槽车的车尾是否未到预设基准线，若是，则进一步判断所述槽车的车尾未到所述预设基准线的距离是否逐渐变大，若是，则所述槽车的当前状态为出目标卸车位；所述预设基准线位于所述目标卸车位的前后边界之间。2.根据权利要求1所述的一种LNG槽车进出卸车位检测方法，其特征在于，所述步骤S130的预设基准线为车进基准线，所述步骤S140的预设基准线为车出基准线，所述车进基准线较车出基准线更接近所述目标卸车位的后边界，且所述车进基准线与车出基准线的间距略大于槽车的前后微调距离。3.根据权利要求2所述的一种LNG槽车进出卸车位检测方法，其特征在于，所述步骤S120进一步包括：通过预训练的目标检测模型在所述关键视频帧中检测出车牌框；判断所述车牌框的中心点是否在所述目标卸车位的边界范围内，若是，则所述目标卸车位中存在槽车。4.根据权利要求3所述的一种LNG槽车进出卸车位检测方法，其特征在于，所述步骤S130进一步包括：S131、判断所述车牌框的中心点是否超过所述车进基准线，若是，则执行下一步；S132、若在第一预设时间内所述车牌框的中心点超过所述车进基准线的距离多次递增，则所述槽车的当前状...

【专利技术属性】
技术研发人员：元方，王集思，张凡超，赵小川，
申请(专利权)人：新智认知数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：