CN103167264A - 废弃物清运监控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种废弃物清运监控方法，该方法包括如下步骤：当废弃物清运车辆开始废弃物压缩作业时，获取该废弃物清运车辆后方车厢上安装的摄像装置摄取的场景影像；在获取的场景影像中侦测三维人型影像；当在获取的场景影像中侦测到三维人型影像时，控制该废弃物清运车辆的保险装置自动切断废弃物压缩作业的电源。本发明还提供一种废弃物清运监控系统。利用本发明可以自动监控废弃物清运车辆后方车厢周围的安全状况。
Description
技术领域
本发明涉及一种监控装置及方法，尤其涉及一种废弃物清运监控系统及方法。
背景技术
传统的压缩式废弃物清运车辆(以下简称为“废弃物清运车辆”)在进行废弃物压缩作业时，无法主动对后方车厢周边人员的人身安全进行防护，若在压缩作业过程中有儿童或其他人员误闯入废弃物清运车辆的后方车厢范围，而发生人员遭机械夹伤等意外发生。
另外，在执行废弃物压缩作业过程中，由于废弃物清运车辆后方车厢内的废弃物受到外力挤压，极可能造成不明物体或液体向外喷溅等情形，因此若操作人员未确实留意废弃物压缩作业运作范围周边的状况，导致其他人员过于接近进行废弃物压缩作业的后方车厢，亦可能使后方车厢的废弃物压缩作业运作范围周边的人员遭不明物体击伤，或因遭有毒液体喷溅而灼伤等意外发生。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种废弃物清运监控系统，其可实时侦测废弃物清运车辆后方车厢作业区域的场景影像，当侦测到该场景影像中出现三维人型影像时，自动切断废弃物压缩作业的电源。
鉴于以上内容，还有必要提供一种废弃物清运监控方法，其可实时侦测废弃物清运车辆后方车厢作业区域的场景影像，当侦测到该场景影像中出现三维人型影像时，自动切断废弃物压缩作业的电源。
一种废弃物清运监控系统，该系统包括：
影像获取模块，用于当废弃物清运车辆开始废弃物压缩作业时，获取该废弃物清运车辆后方车厢上安装的摄像装置摄取的场景影像；
人型侦测模块，用于在获取的场景影像中侦测三维人型影像；及
电源控制模块，用于当在获取的场景影像中侦测到三维人型影像时，控制该废弃物清运车辆的保险装置自动切断废弃物压缩作业的电源。
一种废弃物清运监控方法，该方法包括如下步骤：
影像获取步骤，当废弃物清运车辆开始废弃物压缩作业时，获取该废弃物清运车辆后方车厢上安装的摄像装置摄取的场景影像；
人型侦测步骤，在获取的场景影像中侦测三维人型影像；及
电源控制步骤，当在获取的场景影像中侦测到三维人型影像时，控制该废弃物清运车辆的保险装置自动切断废弃物压缩作业的电源。
相较于现有技术，所述的废弃物清运监控系统及方法，其可实时侦测废弃物清运车辆后方车厢作业区域的场景影像，当侦测到该场景影像中出现三维人型影像时，自动切断废弃物压缩作业的电源，从而避免意外事故的发生。
附图说明
图1是本发明废弃物清运监控系统的应用环境示意图。
图2是本发明废弃物清运监控系统的功能模块图。
图3是本发明废弃物清运监控方法较佳实施例的流程图。
图4是图1中的废弃物清运车辆的示意图。
图5是正面三维人型影像的示意图。
图6是侧面三维人型影像的示意图。
图7是侦测到三维人型影像时的报警示意图。
主要元件符号说明
| 废弃物清运车辆 | 2 |
| 存储器 | 20 |
| 废弃物清运监控系统 | 21 |
| 控制器 | 22 |
| 保险装置 | 23 |
| 指示灯 | 24 |
| 摄像装置 | 26 |
| 镜头 | 260 |
| 三维模板建立模块 | 210 |
| 影像获取模块 | 212 |
| 人型侦测模块 | 214 |
| 电源控制模块 | 216 |
| 警示模块 | 218 |
具体实施方式
如图1所示，是本发明废弃物清运监控系统的应用环境示意图。在本实施例中，该废弃物清运监控系统21运行于一台废弃物清运车辆2中。所述废弃物清运车辆2还包括通过信号线和数据线相连的存储器20、控制器22、保险装置23、指示灯24和摄像装置26。参阅图4所示，所述指示灯24和摄像装置26安装于废弃物清运车辆2的后方车厢上。操作人员可以通过控制器22启动或停止废弃物清运车辆2的废弃物压缩作业。在本实施例中，所述废弃物清运车辆2为压缩式废弃物清运车辆。
在本实施例中，所述摄像装置26用于获取废弃物清运车辆2后方车厢作业区域的场景影像，并将获取的场景影像存储至存储器20中。废弃物清运监控系统21在该获取的场景影像中侦测三维(Three-dimentional，3D)人型影像，当侦测到该场景影像中出现三维人型影像时，向保险装置23发送指令自动废弃物清运车辆2废弃物压缩作业的电源，并控制指示灯24亮起，以提醒操作人员注意周围是否有危险。
在本实施例中，该摄像装置26为一种时间飞行(Time of Flight，TOF)摄像装置，用于摄取监控场景范围内的场景影像，以及获取场景影像中被摄物体的景深信息。所述被摄物体的景深信息是指被摄物体各点与摄像装置26的镜头的距离信息。由于TOF摄像装置在拍摄目标物时，将发射一定波长的信号，当信号遇到目标物时即会反射至TOF摄像装置的镜头，根据信号发射与接收之间的时间差即可计算出目标物上各点与TOF摄像装置镜头之间的距离信息，因此所述摄像装置26可得到场景影像中被摄物体各点与摄像装置26的镜头之间的距离信息。
所述存储器20用于储存摄像装置26预先拍摄的大量三维人型资料和根据三维人型资料建立的三维人型模板。所述三维人型资料包括搜集的摄像装置26之前拍摄的大量的三维人型影像，在本实施例中，这些三维人型影像按照姿势主要分为三类：正面人型影像(如图5所示)、侧面人型影像(如图6所示)及背面三维人型影像(图中未示出)。在其他实施例中可以包括更多种姿势的三维人型影像。
在本实施例中，所述废弃物清运监控系统21可以被分割成一个或多个模块，所述一个或多个模块被存储在所述存储器20中并被配置成由一个或多个处理器(如图1中的控制器22)执行，以完成本发明。例如，参阅图2所示，所述废弃物清运监控系统21被分割成三维模板建立模块210、影像获取模块212、人型侦测模块214、电源控制模块216和警示模块218。本发明所称的模块是完成一特定功能的程序段，比程序更适合于描述软件在控制器22中的执行过程，关于各模块的功能将在图3的流程图中具体描述。
在开始图3流程图之前，三维模板建立模块210根据存储器20储存的三维人型影像中各点与摄像装置26的镜头260之间的距离信息建立三维人型模板，用于储存三维人体轮廓上各特征点的像素值的容许范围，具体介绍如下：
三维模板建立模块210分析存储器20中储存的每张三维人型影像，得到该三维人型影像中人体轮廓上各特征点(例如鼻尖、眉心等)至镜头260的距离数据，并将该距离数据转换为像素值(取值范围为0～255)储存至该三维人型影像的特征矩阵。
三维模板建立模块210还对同一种类型(例如正面)的所有三维人型影像的特征矩阵根据设定的一个特征点(例如人体中心点)进行对齐后，对该种类型人体上的特征点的像素值进行逐点统计，得到该种类型人体轮廓上各特征点的像素值的容许范围组成的三维人型模板。例如，正面人体轮廓上各特征点的像素值的容许范围组成正面的人型三维模板，侧面人体轮廓上各特征点的像素值的容许范围组成侧面的人型三维模板，背面人体轮廓上各特征点的像素值的容许范围组成背面的人型三维模板。
例如，三维模板建立模块210分析一张正面的三维人型影像N1(如图5所示)中人体轮廓上的200个特征点，得到各特征点至镜头260的距离数据并转换为像素值，例如鼻尖至镜头260的Z方向的距离为61厘米被转换为像素值255，眉心至镜头260的Z方向的距离为59厘米被转换为像素值253，等等。三维模板建立模块210将该200个特征点的像素值储存至该三维人型影像N1的特征矩阵。假设正面的三维人型影像一共有10张，三维模板建立模块210依此方法计算得到其它9张正面的三维人型影像的特征矩阵，将得到的10个特征矩阵依据人体中心点的像素值进行对齐后，对该10个特征矩阵中相同特征点的像素值进行统计，得到各特征点的像素值的容许范围。例如，该10个特征矩阵中鼻尖的像素值范围为[251，255]，眉心的像素值范围为[250，254]。
如图3所示，是本发明废弃物清运监控方法的较佳实施例的流程图。
步骤S10，当操作人员开启控制器22控制废弃物清运车辆2开始废弃物压缩作业时，影像获取模块212获取该废弃物清运车辆2的后方车厢上安装的摄像装置26摄取的场景影像。
步骤S11，人型侦测模块214在获取的场景影像中侦测三维人型影像。
举例而言，所述人型侦测模块214将场景影像中各点到镜头260的距离转换为像素值存储至该场景影像的特征矩阵中。然后，所述人型侦测模块214将该场景影像的特征矩阵中各点的像素值分别与存储器20中各种类型(例如：正面、侧面及背面)三维人型模板中相应特征点的像素值的容许范围进行比较，以侦测该场景影像中是否有三维人型影像。
若该场景影像中存在某一区域满足一预设数目的特征点(如85％-90％的特征点)的像素值落入某种类型(例如：正面、侧面或背面)三维人型模板中相应特征点的像素值的容许范围，则所述人型侦测模块214判断当前场景影像中有三维人型影像。若该场景影像中没有任何区域满足一预设数目的特征点的像素值落入某种类型(例如：正面、侧面或背面)的三维人型模板中相应特征点的像素值的容许范围，则所述人型侦测模块214判断当前场景影像中没有三维人型影像。
需要指出的是，本发明所用三维人型侦测方法并不限于上述举例方法，本领域技术人员也可以搭配其它具备相同功能的三维人型判别技术。
步骤S12，人型侦测模块214判断是否在获取的场景影像中侦测到三维人型影像。如果在获取的场景影像中侦测到三维人型影像，则执行步骤S13。如果没有在获取的场景影像中侦测到三维人型影像，则返回步骤S10。
步骤S13，电源控制模块216控制保险装置23自动切断该废弃物清运车辆2中废弃物压缩作业的电源。
步骤S14，警示模块218控制该废弃物清运车辆2后方车厢上安装的指示灯24亮起，以提醒操作人员注意(参阅图7所示)。在本实施例中，保险装置23与指示灯24将在预设的时间(如5-10秒)后主动解除。另外，当操作人员排除危险状况后，可通过控制器22手动恢复废弃物清运车辆2的废弃物压缩作业。
在本实施例中，为方便操作人员辨识停止运作的废弃物清运车辆2是否为保险装置23启动所致，在废弃物清运车辆2的后方车厢上加装有指示灯24。如果指示灯24亮起，则表示废弃物清运车辆2的保险装置23已启动，操作人员可得知断电原因为保险装置23作用所致，并针对废弃物清运车辆2的作业区域进行确认、排除相关状况，待状况排除后，操作人员即可以通过控制器22手动恢复废弃物清运车辆2的正常运作。反之，若废弃物清运车辆2无法正常运作，指示灯24也未亮起，则可推测为机械故障或其它因素所致。
在其他实施例中，还可以在废弃物清运车辆2的后方车厢上安装蜂鸣器，当人型侦测模块214在获取的场景影像中侦测到三维人型影像时，警示模块218控制废弃物清运车辆2后方车厢上安装的蜂鸣器报警，以提醒操作人员注意。
本实施例是以废弃物清运车辆2为例进行说明的。可以理解，在其他实施例中，该方法也可以应用于其它车辆，如混凝土搅拌机等。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种废弃物清运监控系统，其特征在于，该系统包括：
影像获取模块，用于当废弃物清运车辆开始废弃物压缩作业时，获取该废弃物清运车辆后方车厢上安装的摄像装置摄取的场景影像；
人型侦测模块，用于在获取的场景影像中侦测三维人型影像；及
电源控制模块，用于当在获取的场景影像中侦测到三维人型影像时，控制该废弃物清运车辆的保险装置自动切断废弃物压缩作业的电源。
2.如权利要求1所述的废弃物清运监控系统，其特征在于，该系统还包括：
警示模块，用于当在获取的场景影像中侦测到三维人型影像时，控制该废弃物清运车辆后方车厢上安装的指示灯亮起。
3.如权利要求2所述的废弃物清运监控系统，其特征在于，所述警示模块还用于当在获取的场景影像中侦测到三维人型影像时，控制该废弃物清运车辆后方车厢上安装的蜂鸣器报警。
4.如权利要求1所述的废弃物清运监控系统，其特征在于，该系统还包括：
三维模板建立模块，用于根据该废弃物清运车辆的存储器储存的三维人型影像中各点与摄像装置的镜头之间的距离信息建立三维人型模板，其中，所述三维人型模板储存了三维人体轮廓上各特征点的像素值的容许范围。
5.如权利要求4所述的废弃物清运监控系统，其特征在于，所述人型侦测模块在获取的场景影像中侦测三维人型影像包括：
将场景影像中各点到镜头的的距离转换为像素值存储至该场景影像的特征矩阵中，将该场景影像的特征矩阵中各点的像素值分别与各种类型的三维人型模板中相应特征点的像素值的容许范围进行比较；
若该场景影像中存在某一区域满足一预设数目的特征点的像素值落入三维人型模板中相应特征点的像素值的容许范围，则判断该获取的场景影像中有三维人型影像。
6.一种废弃物清运监控方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
影像获取步骤，当废弃物清运车辆开始废弃物压缩作业时，获取该废弃物清运车辆后方车厢上安装的摄像装置摄取的场景影像；
人型侦测步骤，在获取的场景影像中侦测三维人型影像；及
电源控制步骤，当在获取的场景影像中侦测到三维人型影像时，控制该废弃物清运车辆的保险装置自动切断废弃物压缩作业的电源。
7.如权利要求6所述的废弃物清运监控方法，其特征在于，该方法还包括：
警示步骤一，当在获取的场景影像中侦测到三维人型影像时，控制该废弃物清运车辆后方车厢上安装的指示灯亮起。
8.如权利要求7所述的废弃物清运监控方法，其特征在于，该方法还包括警示步骤二：
当在获取的场景影像中侦测到三维人型影像时，控制该废弃物清运车辆后方车厢上安装的蜂鸣器报警。
9.如权利要求6所述的废弃物清运监控方法，其特征在于，该方法还包括：
三维模板建立步骤，根据该废弃物清运车辆的存储器储存的三维人型影像中各点与摄像装置的镜头之间的距离信息建立三维人型模板，其中，所述三维人型模板储存了三维人体轮廓上各特征点的像素值的容许范围。
10.如权利要求9所述的废弃物清运监控方法，其特征在于，所述人型侦测步骤包括：
将场景影像中各点到镜头的的距离转换为像素值存储至该场景影像的特征矩阵中，将该场景影像的特征矩阵中各点的像素值分别与各种类型的三维人型模板中相应特征点的像素值的容许范围进行比较；
若该场景影像中存在某一区域满足一预设数目的特征点的像素值落入三维人型模板中相应特征点的像素值的容许范围，则判断该获取的场景影像中有三维人型影像。
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