【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于交通控制领域，特别地，涉及一种基于图像处理的场地车辆控制系统和方法。
技术介绍
1、港口码头泊位作业面广，机械设备及作业人员均数量较多，场地运输车辆无论是在码头作业平台滞留拥堵，还是在港区道路行驶拥堵时，都会有可能带来较大的安全隐患。为此，在现有技术条件下，开始尝试基于计算机系统的智能车辆管理和控制方法.
2、计算机视觉是如今车辆智能控制和无人驾驶的重要方法之一。通过图像设备采集周围环境图像，再进一步进行分析，实现对环境的感知和车辆的控制，从而解决场地车辆运输过程中的若干安全问题。
3、现有码头场地车辆的视觉感知控制系统多是通过辅助定位设施，如磁钉定位方式，以及惯性陀螺仪组成的导航系统，来实现对车辆的定位。这些方法可以达到相当的定位精度，但在设施成本、安装便利性、场地适应性等方面也存在显著缺点。比如导航系统的配件如感应天线等比较贵重，铺设的磁钉数量多、成本高；并且对场地的要求比较严格，路面需要重新改造设计，并且路面以及一定深度范围内不能有金属等干扰物质，否则会影响感应天线探测磁钉的准确性；对于传统的老码头改造或重建的代价很大。而且场地车辆通常载重高，对安全性要求高。
4、虽然也有人提出使用视觉方式进行控制，但目前现有的机器视觉识别精度差、实时性不够，没有专门应用于场地车辆控制的模型和算法，均难以适用于场地车辆的精确、实时、安全地控制。
技术实现思路
1、为了解决现有系统的问题，本专利技术提出一种基于图像处理的场地车辆控制系统和方法，
2、一种基于图像处理的场地车辆控制系统，包括
3、安装于场地周围的一组场地摄像机，和一组安装于车辆本身的车辆摄像机；
4、中央处理器，通过网络接收上述各摄像机获取的图像数据，并对数据进行处理，发出控制信号；其中对数据进行处理包括：
5、（1）对数据进行预处理；
6、（2）建立神经网络学习模型对障碍物进行分类，得到一般障碍物或背景障碍物；其中神经网络学习模型的第一隐藏层对图像的两个正交方向上的特征分别展开训练；
7、（3）提取上述两种障碍物图像的特征，进行障碍物特征的局部匹配；具体为：提取图像的若干特征点像素，记为， j表示其拍摄摄像机的编号，x,y表示特征点在相应图像中的图像坐标；对一个特征点，执行下列特征编码过程：
8、在以该点为中心一定邻域内，随机选取一对像素和；
9、
10、其中max表示取两者的大值，min表示取两者的小值；表示条件阈值常数；分别代表对应像素的rgb均值；
11、k表示编码的次数，k=1,2,…,256即同一特征点的编码次数为256次，根据上述式子获得一个256维编码向量，记为，作为特征向量，其中为向量元素；
12、对车辆摄像机拍摄的图像中，以其中一个特征点为基准，根据其样本类型，在场地摄像机拍摄的图像中寻找对应的匹配特征，匹配标准为在匹配摄像机中属于同类障碍物的特征点，并且满足：
13、
14、计算符表示向量的一范数，为与特征点在图像中匹配距离最近的点的特征向量，且匹配距离小于阈值；
15、（4）根据场地摄像机的外部参数r、t求得障碍物多个特征点在真实世界坐标系下的坐标；再根据上述多个特征点在车辆摄像机采集的图像中的坐标和求得的真实世界坐标系下的坐标，求出车辆摄像机的外部参数r’、t’；将外部参数t’与障碍物的特征点的坐标相比较，从而控制车辆。
16、场地摄像机布置于场地道路两侧，以固定距离间隔布置，以便完整覆盖整个场地内的环境。
17、车辆摄像机布置于车辆四周或顶部，能够拍摄车辆周围无盲区的环境信息。
18、按上述布置的场地摄像机组和车辆摄像机组，以固定的帧率拍摄图像，并通过无线网络将拍摄到的图像数据传递给中央处理器。
19、所述中央处理器位于系统服务器中。
20、系统服务器控制场地内的场地车辆。
21、每辆场地车中具有中央处理器，用于控制本车的行驶。
22、上述多个中央处理器通过网络与远程服务器连接，由远程服务器统一规划场地车辆运行。
23、所述无线网络为5g网络。
24、提取图像的若干特征点像素包括执行harris特征点提取方法。
25、本专利技术的专利技术点及技术效果：
26、1、本专利技术提出一种用于场地车辆控制的场地图像获取方法，安装摄像机于场地周围及场地车辆上，拍摄获取车辆周围环境的图像，建立动态与静态结合的计算机视觉车辆感知与控制系统，实现基于摄像机视觉设备的智能控制。
27、2、本专利技术提出一种场地中障碍物特征的图像全局性学习方法，建立了专门的神经网络学习模型提取适用于不同观察角度、摄像机参数的全局性参数模型，用于对障碍物进行分类，提高障碍物图像特征识别、匹配的准确性。
28、3、本专利技术提出一种专门的识别并匹配场地中障碍物特征的图像处理方法，根据障碍物的分类进一步提取识别障碍物的特征，并利用专门的邻域算法在不同摄像机获得的视图中进行障碍物特征的局部匹配。并根据场地摄像机求得特征点的世界坐标，根据这些点的坐标即可求得车辆摄像机的外部参数，利用外部参数即可判断车辆与障碍物之间的关系。由此，可以充分利用多个相机的容错能力，更加精准地控制场地车辆，避免发生危险。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：包括
2.如权利要求1所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：场地摄像机布置于场地道路两侧，以固定距离间隔布置，以便完整覆盖整个场地内的环境。
3.如权利要求2所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：车辆摄像机布置于车辆四周或顶部，能够拍摄车辆周围无盲区的环境信息。
4.如权利要求3所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：按上述布置的场地摄像机组和车辆摄像机组，以固定的帧率拍摄图像，并通过无线网络将拍摄到的图像数据传递给中央处理器。
5.如权利要求4所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：所述中央处理器位于的一种基于图像处理的场地车辆控制系统服务器中。
6.如权利要求5所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：系统服务器控制场地内的场地车辆。
7.如权利要求4所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：每辆场地车中具有中央处理器，用于控制本车的行驶。
8.如权利要求7所
9.如权利要求4-8任一所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：所述无线网络为5G网络。
10.如权利要求1所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：提取图像的若干特征点像素包括执行Harris特征点提取方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：包括
2.如权利要求1所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：场地摄像机布置于场地道路两侧，以固定距离间隔布置，以便完整覆盖整个场地内的环境。
3.如权利要求2所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：车辆摄像机布置于车辆四周或顶部，能够拍摄车辆周围无盲区的环境信息。
4.如权利要求3所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：按上述布置的场地摄像机组和车辆摄像机组，以固定的帧率拍摄图像，并通过无线网络将拍摄到的图像数据传递给中央处理器。
5.如权利要求4所述的一种基于图像处理的场地车辆控制系统，其特征在于：所述中央处理器位于的一种基于图像处理的场地车...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾红宾，郑伟，刘帅，李新丽，姚秋凤，
申请(专利权)人：新乡职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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