一种判断卸油口是否正确连接卸油管的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种判断卸油口是否正确连接卸油管的方法及系统，方法的步骤包括：S1：环境光照分级，设置不同环境光照级别对应的目标检测阈值及卸油管油号阈值；S2：检测图像的采集；S3：检测图像的环境光照级别的分析，获取检测图像的目标检测阈值以及卸油管油号阈值；S4：根据目标检测阈值识别卸油口及卸油管，获取卸油口对应的油号；S5：根据卸油管油号阈值识别所述卸油管对应的油号；S6：根据所述卸油口及所述卸油管的几何关系判断是否连接；S7：判断连接是否正确。本发明专利技术综合了图像识别与颜色识别技术，能准确的识别出卸油口与卸油管是否已连接、连接是否正确，实现了卸油作业过程中卸油管与卸油口连接是否正确的自动化实时分析。分析。分析。

【技术实现步骤摘要】
一种判断卸油口是否正确连接卸油管的方法及系统


[0001]本专利技术涉及加油站安全监测
，尤其涉及一种判断卸油口是否正确连接卸油管的方法及系统。

技术介绍

[0002]加油站储存有大量的易燃、易爆油品，是城市中的重大危险源，加油站火灾除具备一般火灾的共性外，还具有油品易燃烧和混合油气易爆炸的特殊性。加油站火灾、爆炸事故，按其发生的原因可分为作业事故和非作业事故两大类。
[0003]作业事故主要发生在卸油、量油、清罐三个环节，在这三个环节中，60％—70％的加油站火灾发生在卸油作业中。为进一步完善卸油作业安全管理机制，目前多数加油站采用人工定时排查方法，并且通过加装视频监控装置进行人工查看加油站卸油过程情况，但这些都属于人为被动排查安全隐患，无法实现卸油作业流程的实时监控。
[0004]随时图像识别技术的发展，已提出了基于深度学习技术的卸油安全监控技术，如专利技术专利一种基于智能视频分析技术的加油站卸油过程安全监控方法(CN 109271938 B)，公开了一种利用深度学习技术进行智能视频分析，可对加油站的卸油过程进行视频监控，由系统自动判定与事先设定的安全操作规程是否符合，并输出卸油过程的视频监控安全报告，在判定不符合安全规程的情况下，可自动产生告警信息向安全管理人员进行告警，可以有效避免目前常见的通过人工进行远程视频监控的不确定性，降低了由于安全管理人员疏忽而造成的安全事故隐患风险，但本专利技术方案主要对卸油过程中的人员、卸油区域内是否有其他车辆等进行识别及预警。
[0005]在实际的卸油操作过程中，首先需要明确卸油管连接是否正确，如连接错误会给加油站带来严重的经济损失与安全危害。现有技术通过人工排查的方式存在一定的不精准性，虽可采用图像、颜色识别技术，但现有的方案只能简单识别出卸油口，卸油管，并不能有效，准确地识别出是否已连接，连接的哪一个卸油口，且由于卸油操作位于室外，室外颜色识别通常受光照影响较大。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于：针对采用图像识别或颜色识别并不能有效判断卸油口的卸油管连接问题，本专利技术提供一种基于图像识别和颜色识别判断卸油口是否正确连接卸油管的方法。
[0007]本专利技术为实现上述专利技术目的采用如下技术方案：
[0008]第一方面，本申请提供一种判断卸油口是否正确连接卸油管的方法，包括以下步骤：
[0009]S1：环境光照分级，设置不同环境光照级别对应的目标检测阈值及卸油管油号阈值；所述目标检测阈值包括卸油口检测阈值及卸油管检测阈值，所述卸油管油号阈值为不同油号对应的卸油管HSV数值阈值；
[0010]S2：检测图像的采集，标记所述检测图像中卸油口的位置；
[0011]S3：所述检测图像的所述环境光照级别的分析，并依据所述检测图像的所述环境光照级别获取所述检测图像的所述目标检测阈值以及所述卸油管油号阈值；
[0012]S4：根据所述检测图像的所述目标检测阈值识别所述检测图像中的卸油口及卸油管，获取所述卸油口对应的油号；
[0013]S5：根据所述检测图像的所述卸油管油号阈值识别所述卸油管对应的油号；
[0014]S6：根据所述卸油口及所述卸油管的几何关系判断是否连接；
[0015]当判断为已连接，获取已连接的所述卸油口对应的油号及所述卸油管对应的油号；
[0016]当判断为未连接，返回所述S2；
[0017]S7：根据所述已连接的所述卸油口对应的油号及所述卸油管对应的油号判断连接是否正确。
[0018]进一步地，在所述S1中，根据不同的时间及天气将所述环境光照级别分为9类。
[0019]进一步地，所述环境光照级别分别为：
[0020]第一类：夜间工作光照，开启补光灯，无雨且无雾或轻微雨或轻微雾；
[0021]第二类：夜间雨雾工作光照，开启补光灯，中小雨或中小雾；
[0022]第三类：早晨黄昏工作光照，开启补光灯，无雨且无雾或轻微雨或轻微雾；
[0023]第四类：早晨黄昏雨雾工作光照，开启补光灯，中小雨或中小雾；
[0024]第五类：早晨黄昏晴朗工作光照，开启补光灯，晴朗天气，有光照阴影；
[0025]第六类：白天光照，无补光灯，阴天，无雨且无雾或轻微雨或轻微雾；
[0026]第七类：白天雾天光照，无补光灯，中小雾；
[0027]第八类：白天雨天光照，无补光灯、中小雨；
[0028]第九类：白天晴朗光照，无补光灯，晴朗天气，有光照阴影。
[0029]进一步地，在所述S3中，对所述检测图像的环境光照级别的分析的步骤包括：
[0030]第一步：以所述检测图像中卸油口的位置为中心获取所述检测图像的40％面积区域，采用暗通道方法对所述40％面积区域进行分析，进行所述无雾或所述轻微雾或所述中小雾的识别；
[0031]第二步：采用帧差法对所述检测图像中存在的疑似雨滴进行量化，进行所述无雨或所述轻微雨或所述中小雨的识别；
[0032]第三步：采用灰度方差法计算所述检测图像的对比度，进行所述晴朗天气，有光照阴影或所述阴天的识别；
[0033]第四步：采用灰度直方图计算所述检测图像的亮度，进行所述夜间或所述早晨黄昏或所述白天的识别；
[0034]第五步：根据所述第一步至所述第四步的识别结果，获得所述环境光照级别。
[0035]进一步地，所述S4的步骤包括：
[0036]S41：通过深度学习分类检测模型对所述检测图像进行分类检测，得到所述卸油口及所述卸油管的分类检测结果；
[0037]S42：根据所述检测图像的所述目标检测阈值对所述分类检测结果进行过滤，得到所述卸油口及所述卸油管；
[0038]S43：由于所述卸油口的位置及对应的油号固定，根据所述卸油口的位置获取所述卸油口对应的油号。
[0039]进一步地，所述S5的步骤包括：
[0040]S51：对所述卸油管进行HSV色彩模型计算，得到所述卸油管的色调H、饱和度S、明度V；
[0041]S52：将所述卸油管的色调H、饱和度S、明度V与所述检测图像的所述卸油管油号阈值进行比较，获得所述卸油管对应的油号。
[0042]进一步地，当所述卸油管的色调H、饱和度S、明度V与所述检测图像的卸油管油号阈值中的某一油号对应的卸油管HSV数值阈值的色调H、饱和度S、明度V相差分别不超过20％、40％、40％时，所述卸油管对应的油号为该油号。
[0043]进一步地，所述S6中，所述几何关系为物理位置几何关系，所述物理位置几何关系包括：
[0044]当所述物理位置几何关系满足所述关系一、所述关系二以及所述关系三，判断为所述已连接；
[0045]当所述物理位置几何关系不能同时满足所述关系一、所述关系二以及所述关系三，判断为所述未连接。
[0046]进一步地，所述S7中：
[0047]当所述已连接的所述卸油口对应的油号及所述卸油管对应的油号一致，则判断为连本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种判断卸油口是否正确连接卸油管的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：环境光照分级，设置不同环境光照级别对应的目标检测阈值及卸油管油号阈值；所述目标检测阈值包括卸油口检测阈值及卸油管检测阈值，所述卸油管油号阈值为不同油号对应的卸油管HSV数值阈值；S2：检测图像的采集，标记所述检测图像中卸油口的位置；S3：所述检测图像的所述环境光照级别的分析，并依据所述检测图像的所述环境光照级别获取所述检测图像的所述目标检测阈值以及所述卸油管油号阈值；S4：根据所述检测图像的所述目标检测阈值识别所述检测图像中的卸油口及卸油管，获取所述卸油口对应的油号；S5：根据所述检测图像的所述卸油管油号阈值识别所述卸油管对应的油号；S6：根据所述卸油口及所述卸油管的几何关系判断是否连接；当判断为已连接，获取已连接的所述卸油口对应的油号及所述卸油管对应的油号；当判断为未连接，返回所述S2；S7：根据所述已连接的所述卸油口对应的油号及所述卸油管对应的油号判断连接是否正确。2.根据权利要求1所述的一种判断卸油口是否正确连接卸油管的方法，其特征在于，在所述S1中，根据不同的时间及天气将所述环境光照级别分为9类。3.根据权利要求2所述的一种判断卸油口是否正确连接卸油管的方法，其特征在于，所述环境光照级别分别为：第一类：夜间工作光照，开启补光灯，无雨且无雾或轻微雨或轻微雾；第二类：夜间雨雾工作光照，开启补光灯，中小雨或中小雾；第三类：早晨黄昏工作光照，开启补光灯，无雨且无雾或轻微雨或轻微雾；第四类：早晨黄昏雨雾工作光照，开启补光灯，中小雨或中小雾；第五类：早晨黄昏晴朗工作光照，开启补光灯，晴朗天气，有光照阴影；第六类：白天光照，无补光灯，阴天，无雨且无雾或轻微雨或轻微雾；第七类：白天雾天光照，无补光灯，中小雾；第八类：白天雨天光照，无补光灯、中小雨；第九类：白天晴朗光照，无补光灯，晴朗天气，有光照阴影。4.根据权利要求3所述的一种判断卸油口是否正确连接卸油管的方法，其特征在于，在所述S3中，对所述检测图像的环境光照级别的分析的步骤包括：第一步：以所述检测图像中卸油口的位置为中心获取所述检测图像的40％面积区域，采用暗通道方法对所述40％面积区域进行分析，进行所述无雾或所述轻微雾或所述中小雾的识别；第二步：采用帧差法对所述检测图像中存在的疑似雨滴进行量化，进行所述无雨或所述轻微雨或所述中小雨的识别；第三步：采用灰度方差法计算所述检测图像的对比度，进行所述晴朗天气，有光照阴影或所述阴天的识别；第四步：采用灰度直方图计算所述检测图像的亮度，进行所述夜间或所述早晨黄昏或所述白天的识别；
第五步：根据所述第一步至所述第四步的识别结果，获得所述检测图像的所述环境光照级别。5.根据权利要求1所述的一种判断卸油口是否正确连接卸油管的方法，其特征在于，所述S4的步骤包括：S41：通过深度学习分类检测模型对所述检测图像进行分类检测，得到所述卸油口及所述卸油管的分类检测结果；S42：根据所述检测图像的所述目标检测阈值对所述分类检测结果进行过滤，得到所述卸油口及所述卸油管；S43：由于所述卸油口的位置及对应的油...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡毅，郑言，唐宇辰，赵羽，粟俊达，
申请(专利权)人：成都掌中全景信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：