一种基于偏振镜控制的道路积水检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于偏振镜控制的道路积水检测方法及装置，涉及道路积水检测领域。本发明专利技术的方法包括以下步骤：获取待检测区域的图像，初步判断是否有积水；若检测到疑似积水区域，控制偏振镜旋转并采集N张图像；将采集到N张图像进行顺序分割，分割出疑似积水区域对应的图像；计算疑似积水区域对应的图像亮度均值，若为真实积水区域，产生警报。本发明专利技术以不同积水情况在偏振镜旋转时的不同图像光照变化数据所建立的模型，可以反映出积水反光在偏振镜旋转时的变化特征，该特征可区分出积水区域与非积水区域；通过偏振光照变化模型判断旋转时的疑似区域光照变化情况，有效避免了单纯图像特征分析带来的误报，提升了检测的精度。提升了检测的精度。提升了检测的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于偏振镜控制的道路积水检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及道路积水检测领域，更具体的说是涉及一种基于偏振镜控制的道路积水检测方法及装置。

技术介绍

[0002]现有的道路积水检测方法，并未考虑到利用积水反光在偏振镜不同角度下成像变化的特点实现积水检测，既可保证了监控场景覆盖下的大范围积水检测，又能避免视频图像分析中类似积水的光亮图像的误报干扰。下面介绍几种常用的道路积水检测方案的优缺点
[0003]1)基于传感器的积水检测：
[0004]此方法为较为通用的检测方法，可广泛应用于各类场景。如CN202111545707基于积水环境的车速控制方法、装置、设备以及介质，CN202111405519一种地下积水应急系统，CN202121872432一种道路积水检测器，等等。此类方法的优点是检测灵敏度较高；缺点是由于使用传感器，需要在每个期望监控的点位都布置若干传感器来保证信号采样，如果对于大范围的道路做积水检测，需要布置大量的传感器，部署和维护成本都较高。
[0005]2)基于红外图像的积水检测：
[0006]此方法以红外图像来表达温度信息，利用温度等级来判断积水的区域，如CN202111139709基于图像处理的城市道路积水检测方法及系统。此类方法的优点是温度信息避免了RGB图像的干扰，可以过滤部分误报；缺点是红外成像和温度的映射受环境温度的干扰较大。
[0007]3)基于视频图像的积水检测：
[0008]此方法采用了基于监控相机的视频图像分析，如CN202111131998基于群体智能的积水区域处理方法、装置及存储介质，CN202110622559基于深度卷积神经网络的道路积水检测系统，CN202011490946一种图像识别的方法及装置，CN202110223872一种基于卷积神经网络的降雨强度检测方法，等等。此类方法的优点在于监控相机覆盖范围较广，可以在大范围内检测道路积水的情况；缺点在于与积水接近的图像特征会给检测带来一定干扰，产生误报。
[0009]4)偏振镜控制：
[0010]目前的偏振镜控制主要用于视频的成像控制使用，如CN202110704653无人机机载遥控偏振镜系统，CN202110437419一种摄像头自动光线调节装置及调节方法，CN202010835685基于光度立体法获取物体表面纹理的方法及摄影棚，CN202010622342一种极端环境下无人车视觉增强装置及方法，CN201821875720含有滤镜系统的镜头转接环，等等。此类方法通过调整偏振镜的旋转角度，或为了消除待检测目标的反光以提升检测效果，或为了避免光线干扰以提升图像画质，或为了消除光照因素来提取纹理特征。
[0011]上述方案虽然已实现了偏振镜的旋转控制，但均未将偏振镜在不同旋转角度的成像不同的效果与积水反光特点建立关系模型，实现利用偏振镜旋转成像图像序列达到积水
检测的目的。

技术实现思路

[0012]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于偏振镜控制的道路积水检测方法及装置，以解决
技术介绍
中存在的问题。
[0013]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0014]一种基于偏振镜控制的道路积水检测方法，包括以下步骤：
[0015]获取待检测区域的图像，初步判断是否有积水；
[0016]若检测到疑似积水区域，控制偏振镜旋转并采集N张图像；
[0017]将采集到N张图像进行顺序分割，分割出疑似积水区域对应的图像；
[0018]计算疑似积水区域对应的图像亮度均值，若为真实积水区域，产生警报。
[0019]可选的，初步判断是否有积水的具体步骤如下：
[0020]将待检测区域的图像与积水模板图像采用归一化相关系数完成颜色匹配，得到初步匹配结果；
[0021]基于图像积水的纹理特征，利用粗糙度和对比度计算纹理匹配的相似度，进行二次匹配；
[0022]结合初步匹配结果和二次匹配结果判断积水情况。
[0023]可选的，颜色匹配的具体计算方法如下：
[0024]其中，x为像素点的横坐标，y为像素点的纵坐标，I(x,y)表示待匹配图像，T(x,y)表示积水模板图像，T'(x,y)表示模板图像减去自身均值除以自身方差的计算结果，I'(x,y)表示待匹配图像减去自身均值除以自身方差的计算结果，w表示模板图像宽度，h表示模板图像高度。对于每个像素坐标(x,y)，x'为模板匹配区域的横坐标，取值范围为0到w
‑
1；y'为模板匹配区域的纵坐标，取值范围为0到h
‑
1，计算模板匹配的相似度R(x,y)如下：
[0025][0026]其中：
[0027][0028][0029]当匹配区域的相似度R(x,y)超过设定阈值时，将匹配区域计为颜色匹配区域。
[0030]可选的，粗糙度的计算方法为：
[0031]计算图像活动窗口的平均强度值，窗口的大小表示为2
k
×2k
，其中k的取值范围为0
‑
5，x为整幅图像像素点的横坐标，y为整幅图像像素点的纵坐标。i为活动窗口区域内的横坐标，j为活动窗口区域内的纵坐标，g(i,j)为活动窗口区域内的灰度值，则活动窗口的平均强度值A
k
(x,y)为：
[0032][0033]计算每个像素水平和垂直方向互不重叠窗口间的平均强度差，E
k,h
(x,y)为水平平均强度差，E
k,v
(x,y)为垂直平均强度差：
[0034]E
k,h
(x,y)＝|A
k
(x+2
k
‑1,y)
‑
A
k
(x
‑2k
‑1,y)|；
[0035]E
k,v
(x,y)＝|A
k
(x,y+2
k
‑1)
‑
A
k
(x,y
‑2k
‑1)|；
[0036]对于每个像素坐标(x,y)，使得平均强度差达到最大时的k值，对应活动窗口的最佳尺寸S
best
(x,y)＝2
k
，m为图像宽度，n为图像高度，计算图像中每个像素对应活动窗口的最佳尺寸S
best
的均值，得到粗糙度特征F
crs
：
[0037][0038]可选的，对比度的计算方法为：
[0039]令μ4为图像的四阶中心距，σ为图像灰度值的标准差，σ2为图像灰度值的方差，α4为图像灰度值的峰态，计算公式为α4＝μ4σ4，图像的对比度F
con
计算如下：
[0040][0041]对于颜色匹配子模块检测到的颜色匹配区域，通过纹理匹配子模块做检测，当计算出的粗糙度F
crs
和对比度F
con
均达到设定阈值时，匹配区域判本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于偏振镜控制的道路积水检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测区域的图像，初步判断是否有积水；若检测到疑似积水区域，控制偏振镜旋转并采集N张图像；将采集到N张图像进行顺序分割，分割出疑似积水区域对应的图像；计算疑似积水区域对应的图像亮度均值，若为真实积水区域，产生警报。2.根据权利要求1所述的一种基于偏振镜控制的道路积水检测方法，其特征在于，初步判断是否有积水的具体步骤如下：将待检测区域的图像与积水模板图像采用归一化相关系数完成颜色匹配，得到初步匹配结果；基于图像积水的纹理特征，利用粗糙度和对比度计算纹理匹配的相似度，进行二次匹配；结合初步匹配结果和二次匹配结果判断积水情况。3.根据权利要求2所述的一种基于偏振镜控制的道路积水检测方法，其特征在于，颜色匹配的具体计算方法如下：其中，x为像素点的横坐标，y为像素点的纵坐标，I(x,y)表示待匹配图像，T(x,y)表示积水模板图像，T'(x,y)表示模板图像减去自身均值除以自身方差的计算结果，I'(x,y)表示待匹配图像减去自身均值除以自身方差的计算结果，w表示模板图像宽度，h表示模板图像高度；对于每个像素坐标(x,y)，x'为模板匹配区域的横坐标，取值范围为0到w
‑
1；y'为模板匹配区域的纵坐标，取值范围为0到h
‑
1，计算模板匹配的相似度R(x,y)如下：其中：其中：当匹配区域的相似度R(x,y)超过设定阈值时，将匹配区域计为颜色匹配区域。4.根据权利要求2所述的一种基于偏振镜控制的道路积水检测方法，其特征在于，粗糙度的计算方法为：计算图像活动窗口的平均强度值，窗口的大小表示为2
k
×2k
，其中k的取值范围为0
‑
5，x为整幅图像像素点的横坐标，y为整幅图像像素点的纵坐标；i为活动窗口区域内的横坐标，j为活动窗口区域内的纵坐标，g(i,j)为活动窗口区域内的灰度值，则活动窗口的平均强度值A
k
(x,y)为：
计算每个像素水平和垂直方向互不重叠窗口间的平均强度差，E
k,h
(x,y)为水平平均强度差，E
k,v
(x,y)为垂直平均强度差：E
k,h
(x,y)＝|A
k
(x+2
k
‑1,y)
‑
A
k
(x
‑2k
‑1,y)|；E
k,v
(x,y)＝|A
k
(x,y+2
k
‑1)
‑
A
k
(x,y
‑2k
‑1)|；对于每个像素坐标(x,y)，使得平均强度差达到最大时的k值，对应活动窗口的最佳尺寸S
best
(x,y...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢晨，潘今一，周波，汤安平，张伟，俞斌，张晰伦，
申请(专利权)人：佛山弘视智能信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：