CN102997853A - 一种检测冰雪厚度的装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种检测冰雪厚度的装置及方法，该装置包括标尺、摄像头、LED泛光灯和图像处理装置；标尺用于与冰雪直接接触，作为冰雪测量的参照；LED泛光灯用于给标尺提供光照；摄像头用于采集标尺范围内的图像数据；图像处理装置根据双阈值边缘提取的图像识别方法对摄像头采集的图像数据进行处理后获得冰雪厚度。采用本发明提供的检测冰雪厚度的装置能够在机场跑道、高速公路等公共交通设施上实现冰雪定量测量，可以实现计算机远程监控，对冰雪灾害进行多阈值实时报警，具有智能补光设备可支持全天候监控，采用双阈值的边缘识别方法排除背景干扰，可靠性高，结构简单，形象直观，使用方便。

Description

一种检测冰雪厚度的装置及方法

技术领域

本发明属于传感器和测量技术领域，更具体地，涉及一种检测冰雪厚度的装置及方法。

背景技术

冰雪覆盖使得机场跑道、高速公路等公共交通设施表面摩擦力减小，容易造成飞机、汽车等失控，给人民的生命财产安全造成巨大的安全隐患。由此，众多科研工作者在结冰检测领域做出了积极的尝试。发明名称为：电线积冰测量装置及测量方法，申请号为201010300750.2的专利申请文件中提出了一种针对电线积冰进行测量的装置及方法，该方法采用图像处理的方式，但是由于缺乏绝对刻度作为参照，测量所得结冰厚度存在一定的误差。实用新型名称为：一种光纤式结冰传感器，申请号为201120145252.5的专利申请文件中提出了一种光纤式结冰传感器，但是该方法在结冰较厚时会产生信号饱和，不适用于机场跑道、高速公路等表面的自然结冰测量。发明名称为：一种基于图像处理的结冰检测方法，申请号为201110006549.8的专利申请文件与发明名称为：用于地面气象观测的结冰自动观测方法和装置，申请号为201010254168.7的专利申请文件中，都涉及到一种以水面的流动性判断是否结冰的方法，但都不能提供定量的测量。

目前，尚无十分有效的方法能针对机场跑道、高速公路上的冰雪厚度进行测量，无法为通车通航提供可信的依据，只能够靠人工的方式进行巡查，维护难度大，效率也十分低下。另外，由于对冰雪厚度没有定量的认识，也容易造成除冰材料、除冰设备的短缺或者浪费，这对于抵御冰雪灾害是十分不利的。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种检测冰雪厚度的装置，旨在解决现有技术中通过人工的方式对机场跑道、高速公路上的冰雪进行巡查导致维护难度大，效率也低的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种检测冰雪厚度的装置，包括标尺、摄像头、LED泛光灯和图像处理装置；所述标尺用于与冰雪直接接触，作为冰雪测量的参照；所述LED泛光灯用于给所述标尺提供光照；所述摄像头用于采集所述标尺范围内的图像数据；所述图像处理装置根据双阈值边缘提取的图像识别方法对所述摄像头采集的所述图像数据进行处理后获得冰雪厚度。

更进一步地，所述标尺垂直地面放置，所述摄像头朝向标尺且与所述标尺方向成90°到75°设置。

更进一步地，所述LED泛光灯有两个，对称放置在所述摄像头与素数标尺的连线两侧。

更进一步地，所述摄像头和LED泛光灯的水平高度比所述标尺顶端高，所述摄像头轴向与水平线的夹角为俯向5-15°，所述LED泛光灯轴向与水平线的夹角为俯向10-20°。

更进一步地，所述装置还包括用于监控所述LED泛光灯的开关状态的状态监控装置。

更进一步地，所述LED泛光灯由LED面光源、金属外壳和钢化玻璃面罩组成；所述LED泛光灯的光束发散角度大于20°。

本发明还提供了一种采用上述的装置进行冰雪厚度检测的方法，包括下述步骤：

S1：获取冰雪图像数据；

S2：将所述冰雪图像数据进行图像分割处理使得目标图像数据和背景图像数据分离；

S3：对所述目标图像数据进行灰度化处理和平滑滤波处理后获得结冰图像数据；

S4：对所述结冰图像数据进行边缘提取处理后获得边缘像素点；

S5：采用像素梯度的幅值和方向对所述边缘像素点进行判定，将所述边缘像素点归属到相应的集合并进行直线拟合；

S6：采用双阈值法识别标尺上的刻度，并根据检测出的刻度数量和刻度间的最小分度的乘积获得未被冰雪覆盖的标尺长度，进而获得冰雪的厚度。

更进一步地，在步骤S4中，采用基于微分算子的边缘提取方法对所述结冰图像数据进行边缘提取处理，当一个像素点同时满足相应的条件时，所述像素点为图像的边缘像素点；所述相应的条件包括：所述像素点的边缘强度大于沿所述像素点梯度方向的两个相邻像素点的边缘强度；与所述像素点梯度方向上相邻两像素点的方向差小于π/4以及以所述像素点为中心的3×3邻域中的边缘强度极大值小于设定的阈值。

更进一步地，步骤S5具体为：当像素f(s,t)在像素f(x,y)的邻域且它们的梯度幅值和梯度方向分别满足

时，则可以将像素f(s,t)和像素f(x,y)归于同一集合，采用最小二乘法对集合中的多个像素点进行拟合并得到拟合直线集合y=Ax+B，A=｛a₁,a₂，...,a_n｝，B=｛b₁,b₂，...,b_n｝，T为幅值阈值，A_n为角度阈值。

更进一步地，步骤S6具体为：

S61：提取近似水平的拟合直线|a_x|≤M，M为斜率阈值，1≤x≤n；

S62：根据Tl≤b_x-b_y≤Th来剔除远处边缘和结冰界面边缘，Th为第一距离阈值，Tl为第二距离阈值，1≤x y≤n；

S63：从B中的最大值b_max到b_max-2的中值赋予b_x开始判断，b_x-b_y为基准边缘标定直线和目标边缘标定直线间距离的近似值，当该距离大于Th时，认为目标标定直线边缘属于远处的不同的刻度或结冰界面；当该距离小于Tl时，则认为这两条边缘属于重合的刻度边缘或重合的结冰界面边缘，符合条件的目标直线集中在下一条刻度或结冰界面附近，对符合条件的目标边缘直线b_y进行中值滤波，再用该边缘标定直线参数作为基准b_x进行下一次判定；

S64：根据结冰界面的边缘获得图像中未被冰雪覆盖的刻度，并根据检测出的刻度数量和刻度间的最小分度的乘积获得未被冰雪覆盖的标尺长度，进而获得冰雪的厚度。

采用本发明提供的检测冰雪厚度的装置能够在机场跑道、高速公路等公共交通设施上实现冰雪定量测量，可以实现计算机远程监控，对冰雪灾害进行多阈值实时报警，具有智能补光设备可支持全天候监控，采用双阈值的边缘识别方法排除背景干扰，可靠性高，结构简单，形象直观，使用方便。

附图说明

图1是本发明实施例提供的检测冰雪厚度的装置的结构原理框图；

图2是本发明实施例提供的检测冰雪厚度的装置的安装结构示意图；

图3是本发明实施例提供的检测冰雪厚度的方法的实现流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供的检测冰雪厚度的装置能够在机场跑道、高速公路等公共交通设施上实现冰雪定量测量，可以实现计算机远程监控，对冰雪灾害进行多阈值实时报警，具有智能补光设备可支持全天候监控，采用双阈值的边缘识别方法排除背景干扰，可靠性高，结构简单，形象直观，使用方便。

图1示出了该检测冰雪厚度的装置的结构原理，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：

该检测冰雪厚度的装置包括标尺1、摄像头2、LED泛光灯3和图像处理装置4；标尺1用于与冰雪直接接触，作为冰雪测量的参照；LED泛光灯3用于给标尺提供光照；摄像头2用于采集标尺1范围内的图像数据；图像处理装置4根据双阈值边缘提取的图像识别方法对摄像头2采集的图像数据进行处理后获得冰雪厚度。

在本发明实施例中，标尺1垂直地面放置，摄像头2朝向标尺设置，与标尺1方向成90°到75°，两个高强度LED泛光灯3在摄像头与标尺1的连线两侧对称放置，LED泛光灯3带有光控传感器，可以在环境光强时自动关闭，环境光弱时自动打开；当环境光弱（如夜间）时由带有光敏传感器的LED泛光灯3对标尺1进行智能补光。

在本发明实施例中，该检测冰雪厚度的装置还包括，状态监控装置，可接收来自LED泛光灯3的信号，可用于监控LED泛光灯3的开关状态。图像处理装置4和状态监控装置5均可集成在计算机中。

图2示出了本发明实施例提供的检测冰雪厚度的装置的安装结构；该装置的安装部件包括：标尺1，摄像头2，LED泛光灯A（3-1），LED泛光灯B（3-2），安装支架6。标尺1垂直地面安装，标尺1的材料采用不锈钢。根据我国气象条件，标尺1长度可取30-40cm。标尺1采用烤漆上色和激光刻标的工艺进行加工，标尺精度为5mm。摄像头2朝向标尺1的中部，摄像头2高度比标尺1总长高5-10cm，摄像头2中轴线俯向标尺1中部，与水平成5-15°夹角。LED泛光灯A（3-1）与LED泛光灯B（3-2）在标尺1与摄像头2连线的两侧对称分布，LED泛光灯3高度比标尺1总长高5-10cm，灯头中轴线俯向标尺1中部，与水平成10-20°的夹角。安装支架6连接标尺1、LED泛光灯A（3-1）、LED泛光灯B（3-2）和摄像头2。

LED泛光灯2包括大功率LED面光源、金属压模成型外壳、高清晰透明钢化玻璃面罩，光束发散角度大于20°，工作温度范围包含-40℃~+50℃，防尘防水等级达到IP54及以上，目标照度达到1000LUX以上，本例中的LED泛光灯约为20W。LED泛光灯A（3-1）与LED泛光灯B（3-2）上带有光线传感装置，本例中为光敏电阻，通过光敏电阻控制继电器，实现LED泛光灯3在白天自动关闭，在照度偏低时自动点亮对标尺1补光。

摄像头2可以采用1/4-SONY-CCD一体化摄像头，清晰度在480线以上，光学变焦倍数达到22，自动光圈，由于机场跑道、高速公路上容易出现大风、雨雪等天气，一般摄像头达不到室外长期使用的防尘防水要求，需要配备防水防尘罩。防水防尘罩包含护罩体、加热除霜器、雨刷。护罩体在镜头端向前延伸，减少阳光直射对摄像头的影响。加热除霜器在温度低至0℃时启动，高于5℃时自动关闭。雨刷摆动角度不小于90度，可覆盖整个视窗，摆动速度不低于50次/分钟，由远端开关控制。在温度低于零下20℃的环境中，摄像头2还应使用隔热保护罩。

为了实现对机场跑道、高速公路等公共交通设施上的冰雪厚度进行定量测量，本发明提供一种检测冰雪厚度的方法，采用摄像头设备和图像处理的方法，能提供精度达5mm的冰雪测量结果，可以实现计算机远程监控，对冰雪灾害进行多阈值实时报警，具有智能补光设备可支持全天候监控，采用双阈值的边缘识别方法排除背景干扰，可靠性高。

图3示出了本发明实施例提供的采用上述装置进行冰雪厚度检测的方法，包括下述步骤：

S1：获取冰雪图像数据；

S2：将冰雪图像数据进行图像分割处理使得目标图像数据和背景图像数据分离；

S3：对目标图像数据进行灰度化处理和平滑滤波处理后获得结冰图像数据；

S4：对结冰图像数据进行边缘提取处理后获得边缘像素点；

S5：采用像素梯度的幅值和方向对所述边缘像素点进行判定，将所述边缘像素点归属到相应的集合并进行直线拟合；

S6：采用双阈值法识别标尺上的刻度，并根据检测出的刻度数量和刻度间的最小分度的乘积获得未被冰雪覆盖的标尺长度，进而获得冰雪的厚度。

该冰雪厚度检测方法在摄像头前方设置标尺，通过支架将摄像头架至距地面高度0.5m以上，通过摄像头采集标尺周围图像数据传输至计算机，由软件通过边缘识别的方法识别标尺信息，并据此计算冰雪厚度。有同样用支架架起的高亮度LED泛光灯对标尺进行补光，可以实现24小时全天候的冰雪厚度监控。

本发明实施例中，在步骤S4中，可以采用基于微分算子的边缘提取方法对结冰图像数据进行边缘提取处理，当一个像素同时满足相应的条件时，该像素为图像的边缘像素点；相应的条件包括：该点的边缘强度大于沿该点梯度方向的两个相邻像素点的边缘强度；与该点梯度方向上相邻两点的方向差小于π/4以及以该点为中心的3×3邻域中的边缘强度极大值小于设定的阈值。阈值的选取可采用实验法确定，对比不同阈值得到的图像处理结果，选取既能提取出有效的边缘信息又能一定程度上抑制噪声干扰的阈值，本例中取值为10。

本发明实施例中，步骤S5具体为：当像素f(s,t)在像素f(x,y)的邻域且它们的梯度幅值和梯度方向分别满足

时，采用最小二乘法对像素f(s,t)和像素f(x,y)进行拟合并得到拟合直线集合y=Ax+B，A=｛a₁,a₂，...,a_n｝，B=｛b₁,b₂，...,b_n｝，T为幅值阈值，A_n为角度阈值。

本发明实施例中，步骤S6具体为：

S61：提取近似水平的拟合直线|a_x|≤M，M为斜率阈值，1≤x≤n；

S62：根据Tl≤b_x-b_y≤Th来剔除远处边缘、重合的刻度边缘和重合的结冰界面边缘，Th为第一距离阈值，Tl为第二距离阈值，1≤x,y≤n，Th和Tl的单位为像素，表征的是图像中以像素为单位的距离，在本例中，刻度之间的距离为最小分度5mm，识别精度为0.5mm，在判定重合的刻度边缘与结冰边缘时，取实际距离阈值为6mm和1mm；其中，6mm在图像中对应的像素单位为10，1mm在图像中对应的像素单位为2，故取Th=10，Tl=2；

S63：从B中的最大值b_max到b_max-2的中值赋予b_x开始判断，b_x-b_y为基准边缘标定直线和目标边缘标定直线间距离的近似值，当该距离大于Th时，认为目标标定直线边缘属于远处的不同的刻度或结冰界面；当该距离小于Tl时，则认为这两条边缘属于重合的刻度边缘或重合的结冰界面边缘，符合条件的目标直线集中在下一条刻度或结冰界面附近，对符合条件的目标边缘直线b_y进行中值滤波，再用该边缘标定直线参数作为基准b_x进行下一次判定；

S64：根据结冰界面的边缘获得图像中未被冰雪覆盖的刻度，并根据检测出的刻度数量和刻度间的最小分度的乘积获得未被冰雪覆盖的标尺长度，进而获得冰雪的厚度。

为了更进一步的说明本发明实施例提供的冰雪厚度的检测方法，现结合具体实例详述如下：

（1）通过摄像头获取冰雪图像；

（2）图像分割，对于分辨率X×Y的图像，坐标(x,y)的像素仅当

时进入下一步处理，将目标和背景分离，为目标识别等后续处理提供依据。

（3）对冰雪图像进行灰度化处理和平滑滤波处理，获得数据结构简单，图像噪声小的结冰图像数据。平滑滤波采用中值滤波法，中值滤波是在对邻域内所有像素值进行排序的基础上，用中值来代替中心像素，它既能有效滤除图像噪声，并且强化图像的边缘。普通中值滤波法整个邻域内的像素对中心像素的效果是相同的，为了突出中心像素附近的像素的影响，可以使用加权中值滤波增加中心像素附近像素和中心像素的权重，这样能够更好保持原图像中的信息：

X=[X₁,X₂，...,X_N]，表示按照大小顺序排列的像素值，相应于权值：

W=[W₁,W₂，...,W_N]，权值为非负整数，输出Y：

Y=Med[W₁#X₁,W₂#X₂，...,W_N#X_N]

其中Med[]表示中值操作，#表示复制即：

K#X=X,X,...,X(共k次)

即对滤波窗口内的像素排序然后对每一像素相应其权值进行复制从新的序列中选择中值作为其输出。

（4）对处理过的图像进行边缘提取，采用基于微分算子的边缘提取方法，它是利用图像边缘处一阶导数有极值或二阶导数过零点的原理来检测边缘的，包括一阶微分法和二阶微分法。微分算子采用Sobel算子，该算子兼有良好的抗噪声能力和边缘定位能力。当一个像素满足以下三个条件时，则被认为是图像的边缘像素点：

(4.1)该点的边缘强度大于沿该点梯度方向的两个相邻像素点的边缘强度；

(4.2)与该点梯度方向上相邻两点的方向差小于π/4；

(4.3)以该点为中心的3×3邻域中的边缘强度极大值小于某个阈值。

（5）使用像素梯度的幅值和方向进行判定，将边缘像素点归属到相应的集合并进行直线拟合。具体来说就是如果像素f(s,t)在像素f(x,y)的邻域且它们的梯度幅值和梯度方向分别满足以下两个条件：

$|\▿f(x,y)-\▿f(s,t)|\≤T$

其中，T是幅值阈值，A_n是角度阈值，那么就可以将在(s,t)处的像素与在(x,y)处的像素连接起来。直线拟合采用最小二乘法，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳匹配函数，得到拟合直线集合y=Ax+B，A=｛a₁,a₂，...,a_n｝，B=｛b₁,b₂，...,b_n｝。

（6）使用双阈值法识别标尺上的刻度，将属于刻度的拟合直线提取出来：

(6.1)提取近似水平的拟合直线：|a_x|≤M，M为斜率阈值，1≤x≤n。

(6.2)设置高低两个Th和Tl，分别用来剔除远处边缘和结冰界面边缘：

Tl≤b_x-b_y≤Th，1≤x,y≤n

从B中的最大值b_max到b_max-2的中值赋予b_x开始判断，b_x-b_y为基准边缘标定直线和目标边缘标定直线间距离的近似值，当该距离大于Th时，认为目标标定直线边缘属于远处的不同的刻度或结冰界面；当该距离小于Tl时，则认为这两条边缘属于重合的刻度边缘或重合的结冰界面边缘，符合条件的目标直线集中在下一条刻度或结冰界面附近，对符合条件的目标边缘直线b_y进行中值滤波，再用该边缘标定直线参数作为基准b_x进行下一次判定；由此得出图像中未被冰雪覆盖的刻度，检测出的刻度数量和刻度间的最小分度的乘积为未被冰雪覆盖的标尺长度，进而得出被冰雪覆盖的标尺长度，即冰雪的厚度。此时完成冰雪测量过程，将测量结果传到计算机显示器上直观的表现出来。

本发明提供的方法采用灰度化和平滑滤波对图像进行预处理，采用基于微分算子的方法提取边缘，并使用双阈值法进行抗噪处理；在地面结冰检测技术中处于领先水平。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种检测冰雪厚度的装置，其特征在于，包括标尺、摄像头、LED泛光灯和图像处理装置；

所述标尺用于与冰雪直接接触，作为冰雪测量的参照；

所述LED泛光灯用于给所述标尺提供光照；

所述摄像头用于采集所述标尺范围内的图像数据；

所述图像处理装置根据双阈值边缘提取的图像识别方法对所述摄像头采集的所述图像数据进行处理后获得冰雪厚度。

2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述标尺垂直地面放置，所述摄像头朝向标尺且与所述标尺方向成90°到75°设置。

3.如权利要求2所述的装置，其特征在于，所述LED泛光灯有两个，对称放置在所述摄像头与素数标尺的连线两侧。

4.如权利要求2或3所述的装置，其特征在于，所述摄像头和LED泛光灯的水平高度比所述标尺顶端高，所述摄像头轴向与水平线的夹角为俯向5-15°，所述LED泛光灯轴向与水平线的夹角为俯向10-20°。

5.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述装置还包括用于监控所述LED泛光灯的开关状态的状态监控装置。

6.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述LED泛光灯由LED面光源、金属外壳和钢化玻璃面罩组成；所述LED泛光灯的光束发散角度大于20°。

7.一种采用权利要求1所述的装置进行冰雪厚度检测的方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1：获取冰雪图像数据；

S2：将所述冰雪图像数据进行图像分割处理使得目标图像数据和背景图像数据分离；

S3：对所述目标图像数据进行灰度化处理和平滑滤波处理后获得结冰图像数据；

S4：对所述结冰图像数据进行边缘提取处理后获得边缘像素点；

S5：采用像素梯度的幅值和方向对所述边缘像素点进行判定，将所述边缘像素点归属到相应的集合并进行直线拟合；

S6：采用双阈值法识别标尺上的刻度，并根据检测出的刻度数量和刻度间的最小分度的乘积获得未被冰雪覆盖的标尺长度，进而获得冰雪的厚度。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在步骤S4中，采用基于微分算子的边缘提取方法对所述结冰图像数据进行边缘提取处理，当一个像素点同时满足相应的条件时，所述像素点为图像的边缘像素点；

所述相应的条件包括：所述像素点的边缘强度大于沿所述像素点梯度方向的两个相邻像素点的边缘强度；与所述像素点梯度方向上相邻两像素点的方向差小于π/4以及以所述像素点为中心的3×3邻域中的边缘强度极大值小于设定的阈值。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤S5具体为：当像素f(s,t)在像素f(x,y)的邻域且它们的梯度幅值和梯度方向分别满足

时，则可以将像素f(s,t)和像素f(x,y)归于同一集合，采用最小二乘法对集合中的多个像素点进行拟合并得到拟合直线集合y=Ax+B，A=｛a₁,a₂，...,a_n｝，B=｛b₁,b₂，...,b_n｝，T为幅值阈值，A_n为角度阈值。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤S6具体为：

S61：提取近似水平的拟合直线|a_x|≤M，M为斜率阈值，1≤x≤n；

S62：根据Tl≤b_x-b_y≤Th剔除远处边缘和结冰界面边缘，Th为第一距离阈值，Tl为第二距离阈值，1≤x,y≤n；

S63：从B中的最大值b_max到b_max-2的中值赋予b_x开始判断，b_x-b_y为基准边缘标定直线和目标边缘标定直线间距离的近似值，当该距离大于Th时，认为目标标定直线边缘属于远处的不同的刻度或结冰界面；当该距离小于Tl时，则认为这两条边缘属于重合的刻度边缘或重合的结冰界面边缘，符合条件的目标直线集中在下一条刻度或结冰界面附近，对符合条件的目标边缘直线b_y进行中值滤波，再用该边缘标定直线参数作为基准b_x进行下一次判定；

S64：根据结冰界面的边缘获得图像中未被冰雪覆盖的刻度，并根据检测出的刻度数量和刻度间的最小分度的乘积获得未被冰雪覆盖的标尺长度，进而获得冰雪的厚度。

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