一种基于动态识别用图像数据采集方法及设备技术

本发明专利技术涉及监控的技术领域，具体涉及一种基于动态识别用图像数据采集方法及设备，包括以下步骤：S1：通过激光传感器和超声波传感器对空中异物进行同时检测，分别产生第一测距数据和第二测距数据；S2：将第一测距数据和第二测距数据互相校验后形成测距数据组；S3：对测距数据组进行滤波后，将测距数据组中偏差大的测距数据移除；S4：滤波后的测距数据组中，提取出3个最小值求平均值，获得目标物的最短距离；S5：从最短距离判断是否启动驱动设备，避免鸟类筑巢后会时常进入监控装置的视线内，进而影响监控装置的正常使用。响监控装置的正常使用。响监控装置的正常使用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态识别用图像数据采集方法及设备


[0001]本专利技术涉及监控的
，具体涉及一种基于动态识别用图像数据采集方法及设备。

技术介绍

[0002]监控系统是安防系统中应用最多的系统之一，视频监控现在是主流。例如，安防监控系统是应用光纤、同轴电缆或微波在其闭合的环路内传输视频信号，并从摄像到图像显示和记录构成独立完整的系统。它能实时、形象、真实地反映被监控对象，不但极大地延长了人眼的观察距离，而且扩大了人眼的机能，它可以在恶劣的环境下代替人工进行长时间监视，让人能够看到被监视现场的实际发生的一切情况，并通过监控录像机记录下来。同时报警系统设备对非法入侵进行报警，产生的报警信号输入报警主机，报警主机触发监控系统录像并记录。
[0003]由于监控装置一般设置在较高处，很容易造成鸟类逗留，不仅会导致监控装置表面出现鸟的排泄物，鸟类粪便为酸性，带有一定的腐蚀性，容易使摄像头表面喷漆掉落，且更有可能于监控装置上进行筑巢，通常鸟类在筑窝时经常会叼树枝、杂草等做筑窝材料，筑巢后会时常进入监控装置的视线内，进而影响监控装置的正常使用，虽然现在市面上有很多类型的防鸟装置，但都是以预防为主，当真的有鸟类在监控装置上筑巢，也没有办法做进一步处理，从而造成仍然有很多鸟巢在监控装置上出现。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的在于提供一种基于动态识别用图像数据采集方法及设备，用于解决以上问题。
[0005]本专利技术通过下述技术方案实现：一种基于动态识别用图像数据采集方法，包括以下步骤：S1：通过激光传感器和超声波传感器对空中异物进行同时检测，分别产生第一测距数据和第二测距数据；S2：将第一测距数据和第二测距数据互相校验后形成测距数据组；S3：对测距数据组进行滤波后，将测距数据组中偏差大的测距数据移除；S4：滤波后的测距数据组中，提取出3个最小值求平均值，获得目标物的最短距离；S5：从最短距离判断是否启动驱动设备。
[0006]进一步地，在S2中还包括以下子步骤：S21：若激光传感器和超声波传感器没有同时测空，则将第一测距数据和第二测距数据进行相互效验；S22：若第一测距数据和第二测距数据的偏差小于校验阈值，则第一测距数据和第二测距数据为有效的测距值；若第一测距数据和第二测距数据的偏差大于校验阈值，则取第一测距数据和第二测距数据中，提取小的测距数据作为本次的测距值。
[0007]进一步地，在S5中还包括以下步骤：S51：若最短距离小于距离阈值，则通过图像采集设备采集空中异物的图像；S52：对空中异物图像进行边缘检测算法处理，得到空中异物的边界轮廓；S53：通过识别边界轮廓的目标物，判断是否启动驱动设备。
[0008]进一步地，驱动设备包括监控摄像头，在监控摄像头的顶部壳体上可拆卸连接有固定盒，固定盒的底部设有电机，电机的输出端连接有移动柱，移动柱上固定设置有扩展板，扩展板上设有若干个第一连接杆，每个第一连接杆上垂直设置有第二连接杆。
[0009]进一步地，在固定盒上还固定设置有固定杆，固定杆上固定设置有第一置放盒，在第一置放盒上开设有第一通孔，在第一置放盒的底部开设有第二通孔，第一置放盒内设有导向杆，在移动柱上设有可带动导向杆上下移动的移动组件，导向杆穿过第二通孔后向外延伸，导向杆的延伸端固定连接有刮尘刷，在壳体上开设有与刮尘刷相配合的第一贯穿孔，在壳体上还固定设置有与第一贯穿孔相连通的连接盒，连接盒上设有与导向杆相配合的第二贯穿孔，初始状态下，刮尘刷置于连接盒内。
[0010]进一步地，移动组件包括在移动柱的外壁上开设有若干个连通呈正弦波状的第一滑槽，在第一置放盒内壁的底部设有压缩弹簧，压缩弹簧套设在导向杆的外壁上，导向杆远离刮尘刷的端部设有引导块，引导块局部置于第二通孔外，且引导块上设有第二置放盒，在第二置放盒内设有液压缸，液压缸的输出端固定设置有滑动柱，滑动柱与第一滑槽相配合。
[0011]本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：1、本专利技术采用激光和超声波传感器组合可对空中的鸟类进行测距，通过激光传感器和超声波传感器的组合测距，为了提高测距精度和可靠性，将二者的测距值进行相互校验，每个采样时刻测距完成后，若激光传感器和超声波传感器没有同时测空，则将二者的测距值进行相互校验，若第一测距数据和第二测距数据的偏差小于校验阈值，则第一测距数据和第二测距数据为有效的测距值；若第一测距数据和第二测距数据的偏差大于校验阈值，则取第一测距数据和第二测距数据中小的测距数据作为本次的测距值，有利于当2个传感器中有1个测空时可以滤除测空值，而保留有效的测距值，当2个传感器的测距数据存在较大偏差时取小者对检测鸟类距离的精确度更强，则能够有效识别鸟类靠近，通过驱动设备进行驱鸟行为，避免了鸟类筑巢后会时常进入监控装置的视线内，进而影响监控装置的正常使用；2、本专利技术通过设置每日时间段来间断启动电机，例如每隔5h启动电机转动10秒，电机启动后，通过移动组件驱动导向杆进行上下的移动，刮尘刷初始状态置于连接盒内，因此不会对其摄像头造成干扰，导向杆带动刮尘刷对摄像头的镜面进行清刷，避免小雨珠在镜面形成水渍或者尘埃附着在摄像头镜面，从而导致模糊不清。
附图说明
[0012]此处所说明的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术实施例的限定。在附图中：图1为本专利技术的流程示意图；图2为本专利技术的鸟类测距示意图；图3为本专利技术的驱动设备的正视图；
图4为本专利技术的固定盒剖视图；图5为本专利技术另一结构的剖视图。
[0013]附图中标记及对应的零部件名称：1
‑
壳体；2
‑
固定盒；3
‑
电机；4
‑
移动柱；5
‑
扩展板；6
‑
第一连接杆；7
‑
第二连接杆；8
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固定杆；9
‑
第一置放盒；10
‑
第一通孔；11
‑
滑动柱；12
‑
导向杆；13
‑
刮尘刷；14
‑
连接盒；15
‑
第一贯穿孔；16
‑
第二贯穿孔；17
‑
第一滑槽；18
‑
压缩弹簧；19
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引导快；20
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第二置放盒；21
‑
液压缸。
具体实施方式
[0014]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。
[0015]实施例1：如图1至图5所示，一种基于动态识别用图像数据采集方法，包括以下步骤：S1：通过激光传感器和超声波传感器对空中异物进行同时检测，分别产生第一测距数据和第二测距数据；S2：将第一测距数据和第二测距数据互相校验后形成测距数据组；S3：对测距数据组进行滤波后，除去测距数据组中偏差大本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态识别用图像数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过激光传感器和超声波传感器对空中异物进行同时检测，分别产生第一测距数据和第二测距数据；S2：将第一测距数据和第二测距数据互相校验后形成测距数据组；S3：对测距数据组进行滤波后，将测距数据组中偏差大的测距数据移除；S4：滤波后的测距数据组中，提取出3个最小值求平均值，获得目标物的最短距离；S5：从最短距离判断是否启动驱动设备。2.根据权利要求1中一种基于动态识别用图像数据采集方法，其特征在于，在S2中还包括以下子步骤：S21：若激光传感器和超声波传感器没有同时测空，则将第一测距数据和第二测距数据进行相互效验；S22：若第一测距数据和第二测距数据的偏差小于校验阈值，则第一测距数据和第二测距数据为有效的测距值；若第一测距数据和第二测距数据的偏差大于校验阈值，则取第一测距数据和第二测距数据中，提取小的测距数据作为本次的测距值。3.根据权利要求1中一种基于动态识别用图像数据采集方法，其特征在于，在S5中还包括以下步骤：S51：若最短距离小于距离阈值，则通过图像采集设备采集空中异物的图像；S52：对空中异物图像进行边缘检测算法处理，得到空中异物的边界轮廓；S53：通过识别边界轮廓的目标物，判断是否启动驱动设备。4.一种基于动态识别用图像数据采集设备，基于权利要求1至3任意一项所述的一种基于动态识别用图像数据采集方法，其特征在于，驱动设备包括监控摄像头，在监控摄像头的顶部壳体（1）上可拆卸连接有固定盒（2），固定盒（2）的底部设有电机（3），电机（3...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋先勇，张秀才，薛方俊，李志刚，
申请(专利权)人：四川三思德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：