CN104836990A - 一种桥墩防撞图像监控系统及监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种桥墩防撞图像监控系统，包括：图像采集系统，用于采集来船方向的图像；图像矫正模块，用于根据基于灭点的透视校正和空间定位方法对采集到的图像畸变进行矫正；背景图像建立模块，用于利用若干幅矫正后的图像进行去噪和二值化处理，建立背景图像；船舶形心坐标计算模块，用于将新采集和矫正后的图像与背景图像相比较，并进行去噪处理，计算船舶的形心坐标；告警模块，用于判断船舶的形心坐标是否落入到预设的危险区域内，若是则进行告警。利用本发明系统和方法，仅需要在待避碰桥墩上安设视频采集装置，利用有线或无线的方式获取视频采集装置采集到的图像进行处理即可，安装方便，降低成本。

Description

一种桥墩防撞图像监控系统及监控方法

技术领域

本发明属于交通领域，具体涉及一种桥墩防撞图像监控系统及监控方法。

背景技术

目前船舶避碰都是采用旋转式雷达系统，成本高，而且在桥墩上安装旋转式雷达不方便。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种桥墩防撞图像监控系统及监控方法，利用视频采集系统，安装方便，降低成本。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种桥墩防撞图像监控系统，其特征在于：它包括：

图像采集系统，用于采集来船方向的图像；

图像矫正模块，用于根据基于灭点的透视校正和空间定位方法对采集到的图像畸变进行矫正；

背景图像建立模块，用于利用若干幅矫正后的图像进行去噪和二值化处理，建立背景图像；

船舶形心坐标计算模块，用于将新采集和矫正后的图像与背景图像相比较，并进行去噪处理，计算船舶的形心坐标；

告警模块，用于判断船舶的形心坐标是否落入到预设的危险区域内，若是则进行告警。

按上述系统，所述的背景图像建立模块包括

去噪模块，用于对已采集并矫正后的最近2n幅图像进行去噪处理；

二值化处理模块，用于将此2n幅图像的图像矩阵按公式(1)相减，得到中间矩阵M_x，x＝1，2，…，n，

$\left\{\begin{array}{c}{U}_{2n}-U_n=M_n\\ ...\\ U_{n+1}-U_1=M_1\end{array}\right.---\left(1\right),$

式中，U₁-U_2n为第1-2n幅图像的图像矩阵；

将中间矩阵M_x中各项取绝对值相加，和为r_x，若r_x<K，则令r_x＝0；反之则r_x＝1，K为预设的像素阈值；

背景图像的像素矩阵B＝max(U_2n·r_n，U_2n-1·r_n-1，...，U_n+1·r₁)。

按上述系统，所述的船舶形心坐标计算模块包括

二值化比较模块，用于将新采集并矫正后的图像的图像矩阵，与背景图像的图像矩阵相减，若相减后的像素值大于像素阈值，则认为是动态目标；

去噪模块，用于利用形态学膨胀L次和腐蚀L次去掉面积L*L的像素噪声，保留大于L*L面积的动态目标，得到动态目标的形态；

计算模块，用于利用得到的动态目标的形态，计算船舶的形心坐标。

按上述系统，所述的告警模块还包括目标确认模块，用于当所计算的船舶形心坐标落入到预设的危险区域内时，利用所计算的船舶形心坐标与AIS的GPS定位信息船舶进行配对验证，若二者坐标在误差范围内，则判断所计算的船舶形心坐标为真实船舶。

按上述系统，所述的预设的危险区域包括预警区域和告警区域，其中

预警区域为：以桥墩为中心建立的长轴为A、短轴为B的椭圆范围，其中短轴方向为桥的方向，长轴方向与短轴方向垂直；

告警区域为：以桥墩为中心建立的长轴为a，短轴为b的椭圆范围，其长轴方向和短轴方向与预警区域相同；

A>a＝20～200m，B>b＝10～50m。

一种桥墩防撞图像监控方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S1、采集来船方向的图像；

S2、根据基于灭点的透视校正和空间定位方法对采集到的图像畸变进行矫正；

S3、利用若干幅矫正后的图像进行二值化处理和比较去噪，建立背景图像；

S4、将新采集和矫正后的图像与背景图像相比较，并进行去噪处理，计算船舶的形心坐标；

S5、判断船舶的形心坐标是否落入到预设的危险区域内，若是则进行告警。

按上述方法，所述的S3具体为：

对已采集并矫正后的最近2n幅图像进行去噪处理；

将此2n幅图像的图像矩阵按公式(1)相减，得到中间矩阵M_x，x＝1，2，…，n，

$\left\{\begin{array}{c}{U}_{2n}-U_n=M_n\\ ...\\ U_{n+1}-U_1=M_1\end{array}\right.---\left(1\right),$

式中，U₁-U_2n为第1-2n幅图像的图像矩阵；

将中间矩阵M_x中各项取绝对值相加，和为r_x，若r_x<K，则令r_x＝0；反之则r_x＝1，K为预设的像素阈值；

背景图像的像素矩阵B＝max(U_2n·r_n，U_2n-1·r_n-1，...，U_n+1·r₁)。

按上述方法，所述的S4具体为：

将新采集并矫正后的图像的图像矩阵，与背景图像的图像矩阵相减，若相减后的像素值大于像素阈值，则认为是动态目标；

利用形态学膨胀L次和腐蚀L次去掉面积L*L的像素噪声，保留大于L*L面积的动态目标，得到动态目标的形态；

利用得到的动态目标的形态，计算船舶的形心坐标。

按上述方法，所述的S5还包括：当所计算的船舶形心坐标落入到预设的危险区域内时，利用所计算的船舶形心坐标与AIS的GPS定位信息船舶进行配对验证，若二者坐标在误差范围内，则判断所计算的船舶形心坐标为真实船舶，再报警。

本发明的有益效果为：

1、利用采集的视频图像根据图像畸变进行矫正，根据空间区域与保护对象的空间位置相对关系，划分危险区域，一旦运动物体进入危险区域，则进行相应的报警，从而对进入危险区域的船舶或者漂浮物进行预警，提高桥梁安全；利用本发明系统和方法，仅需要在待避碰桥墩上安设视频采集装置，利用有线或无线的方式获取视频采集装置采集到的图像进行处理即可，安装方便，降低成本。

2、通过对各模块进行细化图像处理和去噪，提高精确度。

3、对危险区域进行划分为预警和告警区域，分级报警，给船舶预留时间进行调整，进一步提高桥梁安全。

附图说明

图1为本发明一实施例的原理图。

图2为本发明一实施例的示意图。

图3为本发明一实施例的工作流程图。

图中：1-目标船只，2-桥墩，3-摄像头，4-预警区域，5-告警区域。

具体实施方式

下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。

图1为本发明一实施例的原理图，图2为本发明一实施例的示意图，利用安设在桥墩2上的摄像头3采集视频图像，根据图像畸变进行矫正，根据空间区域与保护对象的空间位置相对关系，划分危险区域(本实施例中为预警区域4和告警区域5)，一旦运动物体(本实施例中为目标船只1)进入危险区域，则进行相应的报警。

本发明提供的桥墩防撞图像监控系统包括图像采集系统，用于采集来船方向的图像；图像矫正模块，用于根据基于灭点的透视校正和空间定位方法对采集到的图像畸变进行矫正；背景图像建立模块，用于利用若干幅矫正后的图像进行去噪和二值化处理，建立背景图像；船舶形心坐标计算模块，用于将新采集和矫正后的图像与背景图像相比较，并进行去噪处理，计算船舶的形心坐标；告警模块，用于判断船舶的形心坐标是否落入到预设的危险区域内，若是则进行告警。

进一步的，背景图像建立模块包括去噪模块，用于对已采集并矫正后的最近2n幅图像进行去噪处理(本实施例中采用中值滤波的方式进行去噪)；

二值化处理模块，用于将此2n幅图像的图像矩阵按公式(1)相减，得到中间矩阵M_x，x＝1，2，…，n，

$\left\{\begin{array}{c}{U}_{2n}-U_n=M_n\\ ...\\ U_{n+1}-U_1=M_1\end{array}\right.---\left(1\right),$

式中，U₁-U_2n为第1-2n幅图像的图像矩阵；

将中间矩阵M_x中各项取绝对值相加，和为r_x，若r_x<K，则令r_x＝0；反之则r_x＝1，K为预设的像素阈值；

背景图像的像素矩阵B＝max(U_2n·r_n，U_2n-1·r_n-1，...，U_n+1·r₁)。

进一步的，船舶形心坐标计算模块包括二值化比较模块，用于将新采集并矫正后的图像的图像矩阵，与背景图像的图像矩阵相减，若相减后的像素值大于像素阈值，则认为是动态目标；去噪模块，用于利用形态学膨胀L次和腐蚀L次去掉面积L*L的像素噪声，保留大于L*L面积的动态目标，得到动态目标的形态；计算模块，用于利用得到的动态目标的形态，计算船舶的形心坐标。

更进一步的，告警模块还包括目标确认模块，用于当所计算的船舶形心坐标落入到预设的危险区域内时，利用所计算的船舶形心坐标与AIS的GPS定位信息船舶进行配对验证，若二者坐标在误差范围内，则判断所计算的船舶形心坐标为真实船舶。

预设的危险区域包括预警区域和告警区域，其中预警区域为：以桥墩为中心建立的长轴为A、短轴为B的椭圆范围，其中短轴方向为桥的方向，长轴方向与短轴方向垂直；告警区域为：以桥墩为中心建立的长轴为a，短轴为b的椭圆范围，其长轴方向和短轴方向与预警区域相同；A>a＝20～200m，B>b＝10～50m。

本发明提供的桥墩防撞图像监控方法如图3所示，包括以下步骤：

S1、采集来船方向的图像。

S2、根据基于灭点的透视校正和空间定位方法对采集到的图像畸变进行矫正。

该矫正方法本身为现有技术，这里不做重点阐述。矫正后得到笛卡尔坐标，然后与大地坐标统一。

S3、利用若干幅矫正后的图像进行去噪和二值化处理，建立背景图像。

具体为：对已采集并矫正后的最近2n幅图像进行去噪处理(本实施例中采用中值滤波的方式)；

将此2n幅图像的图像矩阵按公式(1)相减，得到中间矩阵M_x，x＝1，2，…，n，

$\left\{\begin{array}{c}{U}_{2n}-U_n=M_n\\ ...\\ U_{n+1}-U_1=M_1\end{array}\right.---\left(1\right),$

式中，U₁-U_2n为第1-2n幅图像的图像矩阵；

将中间矩阵M_x中各项取绝对值相加，和为r_x，若r_x<K，则令r_x＝0；反之则r_x＝1，K为预设的像素阈值；

背景图像的像素矩阵B＝max(U_2n·r_n，U_2n-1·r_n-1，...，U_n+1·r₁)。

S4、将新采集和矫正后的图像与背景图像相比较，并进行去噪处理，计算船舶的形心坐标。

将新采集并矫正后的图像的图像矩阵，与背景图像的图像矩阵相减，若相减后的像素值大于像素阈值，则认为是动态目标；

利用形态学膨胀L次和腐蚀L次去掉面积L*L的像素噪声，保留大于L*L面积的动态目标，得到动态目标的形态；

利用得到的动态目标的形态，计算船舶的形心坐标(本实施例中，包括中值滤波和多次图像闭环运算，此图像处理方法为常规方法，在此不做详细阐述)。

S5、判断船舶的形心坐标是否落入到预设的危险区域内，若是则进行告警。

进一步的，S5还包括：当所计算的船舶形心坐标落入到预设的危险区域内时，利用所计算的船舶形心坐标与AIS的GPS定位信息船舶进行配对验证，若二者坐标在误差范围内，则判断所计算的船舶形心坐标为真实船舶，再报警。

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种桥墩防撞图像监控系统，其特征在于：它包括：

图像采集系统，用于采集来船方向的图像；

图像矫正模块，用于根据基于灭点的透视校正和空间定位方法对采集到的图像畸变进行矫正；

背景图像建立模块，用于利用若干幅矫正后的图像进行去噪和二值化处理，建立背景图像；

船舶形心坐标计算模块，用于将新采集和矫正后的图像与背景图像相比较，并进行去噪处理，计算船舶的形心坐标；

告警模块，用于判断船舶的形心坐标是否落入到预设的危险区域内，若是则进行告警。

2.根据权利要求1所述的一种桥墩防撞图像监控系统，其特征在于：所述的背景图像建立模块包括

去噪模块，用于对已采集并矫正后的最近2n幅图像进行去噪处理；

二值化处理模块，用于将此2n幅图像的图像矩阵按公式(1)相减，得到中间矩阵M_x，x＝1，2，…，n，

$\left\{\begin{array}{c}{U}_{2n}-U_n=M_n\\ ...\\ U_{n+1}-U_1=M_1\end{array}\right.---\left(1\right),$

式中，U₁-U_2n为第1-2n幅图像的图像矩阵；

将中间矩阵M_x中各项取绝对值相加，和为r_x，若r_x<K，则令r_x＝0；反之则r_x＝1，K为预设的像素阈值；

背景图像的像素矩阵B＝max(U_2n·r_n，U_2n-1·r_n-1，...，U_n+1·r₁)。

3.根据权利要求1所述的一种桥墩防撞图像监控系统，其特征在于：所述的船舶形心坐标计算模块包括

二值化比较模块，用于将新采集并矫正后的图像的图像矩阵，与背景图像的图像矩阵相减，若相减后的像素值大于像素阈值，则认为是动态目标；

去噪模块，用于利用形态学膨胀L次和腐蚀L次去掉面积L*L的像素噪声，保留大于L*L面积的动态目标，得到动态目标的形态；

计算模块，用于利用得到的动态目标的形态，计算船舶的形心坐标。

4.根据权利要求1所述的一种桥墩防撞图像监控系统，其特征在于：所述的告警模块还包括目标确认模块，用于当所计算的船舶形心坐标落入到预设的危险区域内时，利用所计算的船舶形心坐标与AIS的GPS定位信息船舶进行配对验证，若二者坐标在误差范围内，则判断所计算的船舶形心坐标为真实船舶。

5.根据权利要求1所述的一种桥墩防撞图像监控系统，其特征在于：所述的预设的危险区域包括预警区域和告警区域，其中

预警区域为：以桥墩为中心建立的长轴为A、短轴为B的椭圆范围，其中短轴方向为桥的方向，长轴方向与短轴方向垂直；

告警区域为：以桥墩为中心建立的长轴为a，短轴为b的椭圆范围，其长轴方向和短轴方向与预警区域相同；

A>a＝20～200m，B>b＝10～50m。

6.一种桥墩防撞图像监控方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S1、采集来船方向的图像；

S2、根据基于灭点的透视校正和空间定位方法对采集到的图像畸变进行矫正；

S3、利用若干幅矫正后的图像进行去噪和二值化处理，建立背景图像；

S4、将新采集和矫正后的图像与背景图像相比较，并进行去噪处理，计算船舶的形心坐标；

S5、判断船舶的形心坐标是否落入到预设的危险区域内，若是则进行告警。

7.根据权利要求6所述的一种桥墩防撞图像监控方法，其特征在于：所述的S3具体为：

对已采集并矫正后的最近2n幅图像进行去噪处理；

将此2n幅图像的图像矩阵按公式(1)相减，得到中间矩阵M_x，x＝1，2，…，n，

$\left\{\begin{array}{c}{U}_{2n}-U_n=M_n\\ ...\\ U_{n+1}-U_1=M_1\end{array}\right.---\left(1\right),$

式中，U₁-U_2n为第1-2n幅图像的图像矩阵；

将中间矩阵M_x中各项取绝对值相加，和为r_x，若r_x<K，则令r_x＝0；反之则r_x＝1，K为预设的像素阈值；

背景图像的像素矩阵B＝max(U_2n·r_n，U_2n-1·r_n-1，...，U_n+1·r₁)。

8.根据权利要求6所述的一种桥墩防撞图像监控方法，其特征在于：所述的S4具体为：

将新采集并矫正后的图像的图像矩阵，与背景图像的图像矩阵相减，若相减后的像素值大于像素阈值，则认为是动态目标；

利用形态学膨胀L次和腐蚀L次去掉面积L*L的像素噪声，保留大于L*L面积的动态目标，得到动态目标的形态；

利用得到的动态目标的形态，计算船舶的形心坐标。

9.根据权利要求6所述的一种桥墩防撞图像监控方法，其特征在于：所述的S5还包括：当所计算的船舶形心坐标落入到预设的危险区域内时，利用所计算的船舶形心坐标与AIS的GPS定位信息船舶进行配对验证，若二者坐标在误差范围内，则判断所计算的船舶形心坐标为真实船舶，再报警。