專利名稱：基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及一種檢測方法及裝置，尤其是一種基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法及裝置，屬于圖像處理與識別的技術領域。
背景技術：
物聯網感知技術是物聯網關鍵技術之一，隨著未來物聯網的大規模應用，傳感器將成為主要的數據采集設備承載者，因此，傳感器設備的成熟將直接影響著物聯網產業的發展。傳統的傳感器一般由敏感元件、轉換元件、轉換電路三部分組成:敏感元件的作用是直接感受被測量，并輸出與被測量成確定關系的某一物理量的元件；轉換元件的作用是以敏感元件的輸出為輸入，并把此輸入轉換成電路參數；轉換電路的作用是將接入的上述電路參數轉換成電量輸出。隨著人工智能技術的發展和視頻信號采集裝置的小型化，各類圖像傳感裝置因運而生，但能夠進行特定視頻信號識別的智能圖像傳感器仍需要根據特定需要專門開發。隨著經濟的發展，社會車輛的保有量不斷增大。汽車上路，輪胎上沾上泥土是不可避免的事情，但要是想清洗輪緣凹凸不平的輪胎上的泥土，讓輪胎經常保持干凈是比較困難的。常見的清洗包括用高壓水沖洗、用鐵桿剔，這些方法費力費時，又浪費水資源，還不能就地解決，需要將汽車開到專門的地方才行。汽車輪胎上的大量泥土會造成城市路面的臟亂，不利于城市衛生的管理；如何及時有效地避免汽車輪胎上的泥土對城市道路的影響是現有城市衛生環境管理的一個難題。
發明內容
本發明的目的是克服現有技術中存在的不足，提供一種基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀態檢測方法及裝置，其操作方便，能快速檢測車輛輪胎的清潔狀況，檢測精度高，適應范圍廣，檢測成本低，安全可靠。按照本發明提供的技術方案，一種基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法，所述城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法包括如下步驟:
a、獲取包含車輛的視頻信號，并取定所述視頻信號中包含完整車輛的圖像；
b、對上述圖像進行分割，以得到視頻信號中的車輛圖像；
C、根據上述車輛圖像中車輛的形態，生成與所述車輛對應的車輪模板；
d、利用車輪模板查找并分割出車輛圖像中的車輛輪胎；
e、對上述分割出車輛輪胎作顏色評估，以得到所述城市車輛的輪胎清潔狀況。所述步驟a包括如下步驟:
al、獲取包含車輛的彩色視頻信號A，并得到所述彩色視頻信號的黑白視頻Al ；a2、對黑白視頻Al中的幀序列中相鄰兩幀作差得到圖像B，并判斷所述圖像B中非零值像素是否進入視頻范圍；
a3、當圖像B中的非零值 像素進入視頻范圍后，保存彩色視頻A和黑白視頻Al中對應的當前位置幀QO、WO和下一相鄰幀Ql、W1，其中，幀QO和幀Ql為彩色視頻A中的相鄰幀，幀WO和幀Wl為黑白視頻Al中的相鄰幀。所述步驟b包括如下步驟:
bl、將當前幀WO與下一相鄰幀Wl作差，并將所述差值取絕對值，以得到圖像tl ；b2、對圖像tl進行圖像形態學開運算，以消除圖像中的孤島及尖峰，得到圖像t2 ；b3、對圖像t2進行圖像掃描，確定非零像素的邊界，得到由邊界包圍的區域，即得到車輛圖像。所述步驟c包括如下步驟:
Cl、根據所述車輛圖像的長、寬比得到車輛輪胎的長外直徑、短外直徑、長內直徑和短內直徑；
c2、根據上述得到的長外直徑、短外直徑、長內直徑和短內直徑值，得到模板圖像mO和模板圖像ml，其中，模板圖像mO和模板圖像ml的高度等于長外直徑，寬等于短外直徑，所述模板圖像mO和模板圖像ml即為車輪模板。所述步驟d包括如下步驟:
dl、對幀Wl進行邊緣檢測，得到圖像W2 ；
d2、對圖像W2進行圖像形態學開運算，得到圖像W3 ；
d3、根據設定閾值r對圖像W3進行二值化，得到二值圖W4 ；
d4、令模板圖像mO在二值圖W4的范圍內進行由上到下、由左到右的逐點移動，模板圖像mO每次移動后，二值圖W4中被模板圖像mO覆蓋的區域，作模板圖像mO與二值圖W4中被覆蓋區域之間的對應像素點的乘積，得到二值圖S，對二值圖S中的所有像素值求和，并將求和結果存入數組sum的對應元素中；
d5、找出數組sum中最大元素值對應的下標，并得到與所述下標對應的模板位置P，所述位置P ；
d6、用模板圖像ml與幀Ql中的位置P的區域作對應像素點之間的乘積，得到彩色圖像Q2。
所述步驟e包括如下步驟:
el、利用彩色圖像Q2中像素點的R、G、B值對彩色圖像Q2中的非零像素點作顏色估算；e2、統計顏色為泥土色的像素點占輪胎總像素點的比例，并根據所述比例值輸出車輛輪胎清潔狀況。一種基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測裝置，包括視頻采集裝置，所述視頻采集裝置采集行駛于道路上的車輛的視頻信號，視頻采集裝置將采集的視頻信號通過通信網絡傳輸到圖像處理服務器，所述圖像處理服務器對視頻信號進行處理得到車輛的輪胎清潔狀況。所述視頻采集裝置包括攝像頭。所述圖像服務器將得到的輪胎清潔狀況傳輸到監控計算機內。本發明的優點:通過視頻采集裝置采集包含車輛的視頻信息，通過對所述視頻進行處理后，能夠判斷車輛輪胎的清潔狀況，監控人員能夠根據所述分析的輪胎清潔狀況進行及時有效地處理，其操作方便，能快速檢測車輛輪胎的清潔狀況，檢測精度高，適應范圍廣，檢測成本低，安全可靠。
圖1為本發明的結構框圖。圖2為本發明視頻采集裝置的工作流程圖。圖3為本發明圖像處理服務器的工作流程圖。附圖標記說明:100-道路、110-車輛、120-視頻采集裝置、130-通信網絡、140-圖像處理服務器、15-監控計算機及160-監測人員。
具體實施例方式下面結合具體附圖和實施例對本發明作進一步說明。如圖2和圖3所示:為了能夠對車輛的輪胎清潔狀況進行有效檢測，提高城市道路的管理效率，本發明的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法包括如下步驟:
a、獲取包含車輛110的視頻信號，并取定所述視頻信號中包含完整車輛110的圖像； 其中，所述步驟a包括如下步驟:
al、獲取包含車輛110的彩色視頻信號A，并得到所述彩色視頻信號的黑白視頻Al ；a2、對黑白視頻Al中的幀序列中相鄰兩幀作差得到圖像B，并判斷所述圖像B中非零值像素是否進入視頻范圍；
a3、當圖像B中的非零值像素進入視頻范圍后，保存彩色視頻A和黑白視頻Al中對應的當前位置幀QO、WO和下一相鄰幀Ql、W1，其中，幀QO和幀Ql為彩色視頻A中的相鄰幀，幀WO和幀Wl為黑白視頻Al中的相鄰幀。
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本發明實施例中，利用加權法對彩色視頻信號A進行處理，能得到黑白視頻Al，得到黑白視頻Al的作用是為之后的圖像減法、圖像邊緣檢測和開操作需要的二值圖作準備。加權法為:將彩色圖像每個象素的R、G、B三分量值分別乘以對應的權系數得到黑白圖像對應的象素值，R、G、B三分量對應的權系數之和等于I。利用加權法，從彩色視頻信號A得到黑白視頻Al為圖像處理技術領域常規的技術手段。b、對上述圖像進行分割，以得到視頻信號中的車輛圖像；
所述步驟b包括如下步驟:
bl、將當前幀WO與下一相鄰幀Wl作差，并將所述差值取絕對值，以得到圖像tl ；b2、對圖像tl進行圖像形態學開運算，以消除圖像中的孤島及尖峰，得到圖像t2 ；b3、對圖像t2進行圖像掃描，確定非零像素的邊界，得到由邊界包圍的區域，即得到車輛圖像。本發明實施例中，將幀WO減去幀Wl，并取絕對值得到圖像tl，當圖像tl邊緣均為零值象素時，可判定非零值像素已經進入視頻范圍，具體判斷操作可對圖像tl進行逐行逐列掃描解決。保存黑白視頻Al中當前位置的幀WO和下一相鄰幀Wl的作用是為了得到圖像tl，而保存QO、Ql的作用是為之后得到輪胎位置區域的彩色圖像，以便作清潔度評估。對圖像tl進行圖像形態學運算開操作，作用是消除圖像中的孤島或尖峰等亮點，為取前景做準備。開運算由腐蝕和膨脹兩個步驟組成，腐蝕和膨脹也是典型的圖像形態學運算，所述圖像形態學開運算為圖像處理技術領域的常規技術手段。
C、根據上述車輛圖像中車輛的形態，生成與所述車輛對應的車輪模板；
所述步驟c包括如下步驟:
Cl、根據所述車輛圖像的長、寬比得到車輛輪胎的長外直徑、短外直徑、長內直徑和短內直徑；
c2、根據上述得到的長外直徑、短外直徑、長內直徑和短內直徑值，得到模板圖像mO和模板圖像ml，其中，模板圖像mO和模板圖像ml的高度等于長外直徑，寬等于短外直徑，所述模板圖像mO和模板圖像ml即為車輪模板。由于車輛輪廓的大小與其輪胎輪廓的大小存在比例關系，這一比例關系是可以預先存儲并設置。從車輛圖像的縱向、橫向尺寸可以根據這一比例關系計算出車輛圖像中車輪的縱向、橫向尺寸，亦即車輪橢圓形狀的長、短直徑。產生模板圖像mO的具體步驟:
(1)、確定模板圖像mO的大小和中心位置大小:長外直徑乘以短外直徑；中心位置:χ。=長外直徑/2，短外直徑/2;
(2)、對于模板圖像mO中處于任一位置(x，y)的象素點，如果(X-x0)2/(長內直徑/2)2+ (y- y0)2/(短內直徑/2)2〈=1則令此象素點值=1，否則令此象素點值=0。產生模板圖像ml的具體步驟:
(1)、確定模板圖像ml的大小和中心位置大小:長外直徑乘以短外直徑；中心位置:χ。=長外直徑/2，短外直徑/2;
(2)、對于ml中處于任一位置(x，y)的象素點，如果(X-x0)2/(長內直徑/2)2+ (y-y0)2/(短內直徑/2)2>=1 且(X- x0)2/(長外直徑/2)2+ (y- y0)2/(短外直徑/2)2〈=1 貝Ij令此象素點值=1，否則令此象素點值=0。由長外直徑、短外直徑和長內直徑、短內直徑可以構成的大小兩個同心橢圓,基本描述了圖像中輪胎的大小，模板圖像mO的高等于長外直徑，mO的寬等于短外直徑，由長內直徑、短內直徑決定的小橢圓圓心在mO圖像的中心點，小橢圓內側的像素值為I，其余點的像素值為O。模板圖像ml的高等于長外直徑，模板圖像ml的寬等于短外直徑，大小兩個同心橢圓圓心均在模板圖像ml圖像的中心點，大橢圓外側與小橢圓內側的像素值為O，其余點的像素值為I。d、利用車輪模板查找并分割出車輛圖像中的車輛輪胎；
所述步驟d包括如下步驟:
dl、對幀Wl進行邊緣檢測，得到圖像W2 ；
d2、對圖像W2進行圖像形態學開運算，得到圖像W3 ；
d3、根據設定閾值r對圖像W3進行二值化，得到二值圖W4 ；
d4、令模板圖像mO在二值圖W4的范圍內進行由上到下、由左到右的逐點移動，模板圖像mO每次移動后，二值圖W4中被模板圖像mO覆蓋的區域，作模板圖像mO與二值圖W4中被覆蓋區域之間的對應像素點的乘積，得到二值圖S，對二值圖S中的所有像素值求和，并將求和結果存入數組sum的對應元素中；
d5、找出數組sum中最大元素值對應的下標，并得到與所述下標對應的模板位置P，所述位置P ;所述位置P為對應的坐標。d6、用模板圖像ml與幀Ql中的位置P的區域作對應像素點之間的乘積,得到彩色圖像Q2。本發明實施例中，彩色圖像Q2即為分割出的車輛輪胎。模板匹配的過程為圖像處理技術領域的常規技術手段。e、對上述分割出車輛輪胎作顏色評估，以得到所述城市車輛110的輪胎清潔狀況。所述步驟e包括如下步驟:
el、利用彩色圖像Q2中像素點的R、G、B值對彩色圖像Q2中的非零像素點作顏色估算；e2、統計顏色為泥土色的像素點占輪胎總像素點的比例，并根據所述比例值輸出車輛輪胎清潔狀況。車輪清潔狀況的評估主要看顏色，因為車輪的顏色與泥土的顏色是不一樣的。彩色圖像識別顏色的方法是根據其R、G、B三分量的值，即當某象素點R、G、B三分量的值分別落入泥土顏色對應的R、G、B范圍時，判定此象素點為泥土象素點；當車輪圖像中泥土象素點的個數與總象素點個數的比達到設定閾值時，則判定圖像中輪胎為不清潔輪胎。具體的泥土顏色對應的R、G、B范圍值，比例閾值，需要根據使用此裝置的管理部門的具體要求，通過與管理部門使用人員的溝通后確定。如圖1所示:上述基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法，可以通過對應的檢測裝置實現，所述裝置包括視頻采集裝置120，所述視頻采集裝置120采集行駛于道路100上的車輛110的視頻信號，視頻采集裝置120將采集的視頻信號通過通信網絡130傳輸到圖像處理服務器140，所述圖像處理服務器140對視頻信號進行處理得到車輛110的輪胎清潔狀況。 所述視頻采集裝置120包括攝像頭，本發明實施例中，視頻采集裝置120還包括用于信息初步處理的單片機以及進行通信的通訊模塊，本發明通訊模塊用于與通信網絡130的連接，所述通信網絡130包括以太網，或現有常用的其他網絡。所述圖像服務器140將得到的輪胎清潔狀況傳輸到監控計算機150內，通過監控計算機150能夠由監控人員160進行觀察，根據觀察結果進行及時有效的處理，避免車輛輪胎清潔較差的車輛對城市道路環境的破壞。本發明通過視頻采集裝置120采集包含車輛的視頻信息，通過對所述視頻進行處理后，能夠判斷車輛輪胎的清潔狀況，監控人員160能夠根據所述分析的輪胎清潔狀況進行及時有效地處理，其操作方便，能快速檢測車輛輪胎的清潔狀況，檢測精度高，適應范圍廣，檢測成本低，安全可靠。上述僅為本發明的一個實施例，其具體的實施如方法實施例所描述，在此不再贅述，但不用以限制本發明。以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內所做的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
權利要求
1.一種基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法，其特征是，所述城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法包括如下步驟: (a)、獲取包含車輛(110)的視頻信號，并取定所述視頻信號中包含完整車輛(110)的圖像； (b)、對上述圖像進行分割，以得到視頻信號中的車輛圖像； (C)、根據上述車輛圖像中車輛的形態，生成與所述車輛對應的車輪模板； (d)、利用車輪模板查找并分割出車輛圖像中的車輛輪胎； (e)、對上述分割出車輛輪胎作顏色評估，以得到所述城市車輛(110)的輪胎清潔狀況。
2.根據權利要求1所述的基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法，其特征是，所述步驟(a)包括如下步驟: (al)、獲取包含車輛(110)的彩色視頻信號A，并得到所述彩色視頻信號的黑白視頻Al ； (a2)、對黑白視頻Al中的幀序列中相鄰兩幀作差得到圖像B，并判斷所述圖像B中非零值像素是否進入視頻范圍； (a3)、當圖像B中的非零值像素進入視頻范圍后，保存彩色視頻A和黑白視頻Al中對應的當前位置幀Q0、W0和下一相鄰幀Ql、W1，其中，幀QO和幀Ql為彩色視頻A中的相鄰幀，幀WO和幀Wl為黑白視頻Al中的相鄰幀。
3.根據權利要求2所述的基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法，其特征是，所述步驟(b)包括如下步驟:` (bl)、將當前幀WO與下一相鄰幀Wl作差，并將所述差值取絕對值，以得到圖像tl ；(b2)、對圖像tl進行圖像形態學開運算，以消除圖像中的孤島及尖峰，得到圖像t2 ；(b3)、對圖像t2進行圖像掃描，確定非零像素的邊界，得到由邊界包圍的區域，即得到車輛圖像。
4.根據權利要求3所述的基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法，其特征是，所述步驟(c)包括如下步驟: (Cl)、根據所述車輛圖像的長、寬比得到車輛輪胎的長外直徑、短外直徑、長內直徑和短內直徑； (c2)、根據上述得到的長外直徑、短外直徑、長內直徑和短內直徑值，得到模板圖像m0和模板圖像ml，其中，模板圖像mO和模板圖像ml的高度等于長外直徑，寬等于短外直徑，所述模板圖像mO和模板圖像ml即為車輪模板。
5.根據權利要求4所述的基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法，其特征是，所述步驟(d)包括如下步驟: (dl)、對幀Wl進行邊緣檢測，得到圖像W2 ； (d2)、對圖像W2進行圖像形態學開運算，得到圖像W3 ； (d3)、根據設定閾值r對圖像W3進行二值化，得到二值圖W4 ； (d4 )、令模板圖像mO在二值圖W4的范圍內進行由上到下、由左到右的逐點移動，模板圖像mO每次移動后，二值圖W4中被模板圖像mO覆蓋的區域，作模板圖像mO與二值圖W4中被覆蓋區域之間的對應像素點的乘積，得到二值圖S，對二值圖S中的所有像素值求和，并將求和結果存入數組sum的對應元素中；(d5)、找出數組sum中最大元素值對應的下標，并得到與所述下標對應的模板位置P，所述位置P ； (d6)、用模板圖像ml與幀Ql中的位置P的區域作對應像素點之間的乘積，得到彩色圖像Q2。
6.根據權利要求5所述的基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法，其特征是，所述步驟(e)包括如下步驟: (el)、利用彩色圖像Q2中像素點的R、G、B值對彩色圖像Q2中的非零像素點作顏色估算； (e2)、統計顏色為泥土色的像素點占輪胎總像素點的比例，并根據所述比例值輸出車輛輪胎清潔狀況。
7.一種基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測裝置，其特征是:包括視頻采集裝置(120 )，所述視頻采集裝置(120 )采集行駛于道路(100 )上的車輛(110 )的視頻信號，視頻采集裝置(120)將采集的視頻信號通過通信網絡(130)傳輸到圖像處理服務器(140)，所述圖像處理服務器(140)對視頻信號進行處理得到車輛(110)的輪胎清潔狀況。
8.根據權利要求7所述基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測裝置，其特征是:所述視頻采集裝置(120)包括攝像頭。
9.根據權利要求7所述基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測裝置，其特征是:所述圖像服務 器(140)將得到的輪胎清潔狀況傳輸到監控計算機(150)內。
全文摘要
本發明涉及一種基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法及裝置，按照本發明提供的技術方案，一種基于視頻信號的城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法，所述城市車輛輪胎清潔狀況檢測方法包括如下步驟a、獲取包含車輛的視頻信號，并取定所述視頻信號中包含完整車輛的圖像；b、對上述圖像進行分割，以得到視頻信號中的車輛圖像；c、根據上述車輛圖像中車輛的形態，生成與所述車輛對應的車輪模板；d、利用車輪模板查找并分割出車輛圖像中的車輛輪胎；e、對上述分割出車輛輪胎作顏色評估，以得到所述城市車輛的輪胎清潔狀況。本發明操作方便，能快速檢測車輛輪胎的清潔狀況，檢測精度高，適應范圍廣，檢測成本低，安全可靠。
文檔編號G01C11/36GK103234530SQ20131013536
公開日2013年8月7日 申請日期2013年4月17日 優先權日2013年4月17日
發明者朱嘉鋼, 方萬勝, 鄧躍設, 張迪 申請人:江蘇曉山信息產業股份有限公司
專業數控銑床產品供應商
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