CN107728160B - 一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法及系统 - Google Patents

一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，包括：红外热像仪获取待探测场景的红外原始数据；对红外原始数据进行数据分析，并识别待探测场景中的目标物，得到目标物信息；对目标物进行测距处理，得到目标物距离；根据目标物信息和目标物距离识别目标物类型，并根据目标物类型计算出目标物数量；将目标物类型和目标物数量发送至客户端，客户端根据目标物类型和目标物数量进行标识显示。运用红外热像仪获取红外原始数据，数据处理模块处理数据，并将结果在客户端标识显示，使视觉雷达得以完成探测，使用红外热像仪获取数据减少了因使用民用雷达探测造成的误差。

Description

一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法及系统
技术领域
本发明涉及雷达探测领域，尤其涉及一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法及系统。
背景技术
随着计算机技术的高速发展，人们对各种产品和设备的“智能”性要求越来越高，越来越多的工作被机械所取代，越来越多的系统趋向于无人值守的自动化，智能化。尤其是雷达探测领域，而目前的民用雷达探测只是基于无线电探测装置，即用无线电的方法发现目标并测定目标的位置。其包括发射机、发射天线、接收机、接收天线、处理部分、显示器、设备电源、数据录取设备和抗干扰设备等部分，但是此种雷达所探测出的结果会存在一定的误差性。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，其能解决目前民用雷达探测出的结果出现一定误差性的问题。
本发明的目的之二在于提供一种基于红外热像仪的视觉雷达探测系统，其能解决目前民用雷达探测出的结果出现一定误差性的问题。
本发明的目的之一采用以下技术方案实现：
一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，该方法包括：
红外热像仪获取待探测场景的红外原始数据；
对所述红外原始数据进行数据分析，并识别所述待探测场景中的目标物，得到目标物信息；
对所述目标物进行测距处理，得到目标物距离；
根据所述目标物信息和所述目标物距离识别所述目标物类型，并根据所述目标物类型计算出所述目标物数量；
将所述目标物类型和所述目标物数量发送至客户端，客户端根据所述目标物类型和所述目标物数量进行标识显示。
进一步地，所述数据处理模块对所述红外原始数据进行数据分析，识别所述待探测场景中的目标物并得到所述目标物信息具体为：
识别数据信息，识别所述红外原始数据的数据信息，所述数据信息包括数据版面均值、数据版面最大值、数据版面最小值；
计算红外数据值范围，根据所述数据版面均值、数据版面最大值、数据版面最小值计算出所述待探测场景对应的红外数据值范围；
识别异常点，计算出所述红外原始数据中每个像素点的数据值与所述版面均值的差值为IO值，根据所述IO值与预存的IO值数据库中的IO值识别所述红外原始数据中的异常点；
识别目标物并得到目标物信息，根据所述数据信息和所述待探测场景对应的红外数据值范围识别所述异常点的坐标位置，根据所述异常点的坐标位置对所述异常点进行分块处理，得到待定目标块集合，所述待定目标块集合即为目标物，并得到所述待定目标块集合中每个待定目标块的形状数据，所述形状数据为目标物信息。
进一步地，所述根据所述异常点的坐标位置对所述异常点进行分块处理，得到待定目标块集合具体为：
根据所述异常点的坐标位置对所述异常点的周围像素点进行扩展分析；
判断所述异常点的周围像素点是否在所述待探测场景对应的红外数据值范围内，并根据判断结果对所述周围像素点进行属性标记，若是，则属性标记为false，若否，则属性标记为true，得到属性标记为true的像素点集合，所述属性标记为true的像素点集合为待定目标块集合。
进一步地，所述形状数据包括所述待定目标块的像素点层数和每层像素点个数。
进一步地，所述数据根据所述目标物信息和所述目标物距离识别所述目标物类型具体为：
将所述目标物距离计算得到每10个像素点长度对应的实际物体长度F(x)，根据所述F(x)和所述形状数据计算出所述目标物的实际形状数据；
将所述目标物的实际形状数据与预存样本特征数据库进行匹配，得到所述目标物的类型。
进一步地，所述根据所述目标物类型计算出所述目标物数量具体为：根据所述目标物类型将所述目标物进行类型分类，统计每个所述类型中目标物的数量，得到目标物数量。
进一步地，还包括根据所述红外原始数据计算出所述目标物对应的方位角，并将所述方位角发送至客户端。
本发明的目的之二采用以下技术方案实现：
红外热像仪、数据处理模块、测距模块以及客户端，
所述红外热像仪用于获取待探测场景的原始数据，所述数据处理模块用于对所述红外原始数据进行分析处理，并识别所述待探测场景中的目标物，得到所述目标物信息；
所述测距模块用于对所述目标物进行测距处理，得到目标物距离；
所述数据处理模块用户根据所述目标物信息和所述目标物距离识别所述目标物类型以及根据所述红外原始数据计算出所述目标物的方位角；
所述数据处理模块还用于根据所述目标物类型对所述目标物进行分为若干类型，并统计每个所述类型中目标物的数量，得到目标物数量；
所述数据处理模块将所述目标物类型、目标物数量、方位角发送至所述客户端；
所述客户端根据所述目标物类型和所述目标物数量进行标识显示。
进一步地，还包括高清摄像机，所述高清摄像机用于获取待探测场景中的图像数据，所述高清摄像机将所述图像数据发送至所述客户端。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：本申请中的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，通过红外热像仪获取待探测场景的红外原始数据，红外原始数据进行分析，识别出目标物，并得到目标物信息，对所述目标物进行测距处理，得到目标物距离，根据目标物信息和目标物距离识别目标物类型，并根据目标物类型统计目标物数量，最后将目标物类型和目标物数量以及各个目标物的方位角发送至客户端，运用红外热像仪获取红外原始数据，并处理数据，并将结果在客户端标识显示，使视觉雷达得以完成探测，使用红外热像仪获取数据减少减小了因使用民用雷达探测造成的误差，使用基于红外热仪的视觉雷达系统还可以减少成本投入。
附图说明
图1为本发明的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法的流程图；
图2为本发明的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测系统的模块框图；
图3为本发明的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法的夹角与正北方向以及与红外热像仪水平角0度方向关系示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例：
如图1所示的本申请的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，包括以下步骤：
步骤S10：设置红外热像仪的扫描角度，设置红外热像仪上电自检后的水平角度0度位置所对应的实际方位角的绝对角度，即红外热像仪上电自检后的水平角度0度位置与正北方向之间的夹角α，默认使用从正北方向起到设备水平角度0度方向的顺时针夹角，具体夹角与正北方向以及与红外热像仪水平角0度方向关系如图3所示。在本实施例中也可不设置红外热像仪的水平角度扫描范围，则此时默认为红外热像仪水平360度扫描，当设备获取到设置的绝对角度时，先按逆时针转α角度，转到正北方向，然后再开始巡航扫描。红外热像仪最大水平扫描角度为0～360度，最大俯仰扫描角度0～180度，前端设备在每个固定的俯仰角度时水平扫描360度，都对应一个平面视觉雷达的360度扫描范围。
步骤S20：红外热像仪获取待探测场景的红外原始数据。在检测场景内，红外热像仪每扫描到一个位置，即获得该检测场景的红外原始数据。
步骤S30：对红外原始数据进行数据分析，并识别待探测场景中的目标物，得到目标物信息。具体可为：
识别数据信息，识别红外原始数据的数据信息，数据信息包括均值、最大值、最小值以及获取时间；根据红外原始数据计算出整个待探测场景中的均值数据、最大值数据、最小值数据以及获取该红外原始数据时的时间；
计算红外数据值范围，根据数据版面均值、数据版面最大值、数据版面最小值计算出待探测场景对应的红外数据值范围；在本申请中的预侦测场景为海面或公路，海面对应的为海面数据范围，公路对应的为公路数据范围，将数据版面均值、数据版面最大值、数据版面最小值、获取该红外原始数据时的时间代入到公路和海面的数据统计曲线公式(1)和公式(2)，计算出该预测场景下的“公路”和“海面”的红外数据值范围，公式(1)和公式(2)是通过是进行大量的数据采集和统计分析最终拟合出的曲线公式。公式(1)和公式(2)为：
Road＝330*ln((Max-Ave)/(Ave-Min))+(-87.233*H*H+1266.5H+ 31416) (1)
Sea＝256*ln((Max-Ave)/(Ave-Min))+(-34.69*H*H+536.49H+33188)
(2)
其中，Max为获得的一帧红外原始数据中的数据版面最大值， Ave为数据版面均值，Min为数据版面最小值，H为获取该红外原始数据时的时间，即获取到该帧数据的小时数(如13点15分获取到的，则H等于13)，Road为公路，Sea为海面，最终求出Road和Sea 值的正负100的范围，则为“公路”和“海面”的红外数据值范围；
识别异常点，计算出所述红外原始数据中每个像素点的数据值与所述版面均值的差值为IO值，根据IO值与预存的IO值数据库中的 IO值识别红外原始数据中的异常点；具体为：
将红外原始数据中的每个像素点的数据值与上述的版面均值进行作差计算，得到差值称为IO值，再将IO值与表1中的IO值数据库判断IO值是否处于预存的IO值数据库中的IO值范围，当处在预存的IO值数据库中IO值范围时，该点即为预存的IO值数据库中目标类型中的一种，因此该点即为异常点，以此识别红外原始数据中的异常点，预存的IO值数据库中的目标类型与IO值范围对应关系如表 1所示：
表1预存的IO值数据库
目标类型 IO值范围
人员 80-150
电动车 180-250
轿车 300-800
公交车或货车 1000-1700
小型船只 100-200
燃气轮驱动船只 300-900
柴油机驱动 1000-1800
识别目标物并得到目标物信息，根据数据信息和待探测场景对应的红外数据值范围识别异常点的坐标位置，根据异常点的坐标位置对异常点进行分块处理，得到待定目标块集合，待定目标块集合即为目标物，并得到待定目标块集合中每个待定目标块的形状数据，即目标物信息。具体为：
根据异常点的坐标位置对异常点的周围像素点进行扩展分析；即对每一块异常点周围的数据进行分析，以每一个异常点为中心，向外扩展分析，判断异常点的周围像素点是否在待探测场景对应的红外数据值范围内，并根据判断结果对周围像素点进行属性标记，若是，则该像素点在待探测场景对应的红外数据值范围内，则属性标记为 false，若否，该像素点不在待探测场景对应的红外数据值范围内，则属性标记为true，并以属性标记为true的像素点作为中心点，进行扩展分析，分析其周围8个像素点(也可为6个等，数量不做一定限制)，如此循环，直到周围的像素点都在探测场景对应的红外数据值范围内时，则停止循环分析。统计属性标记为true的像素点，得到属性标记为true的像素点集合，属性标记为true的像素点集合为待定目标块集合，即为目标物。在得到待定目标快集合之前，预设面积矢量，当待定目标块的像素点数量大于用户设置的面积矢量值时，则舍弃该目标块集合，预设的面积矢量在面积矢量值在用户设置扫描角度范围即监测场景时根据实际情况进行设置，设置的值应该比监测的目标物的像素点数量大。该面积矢量值的设置即可直接舍弃统计出的像素点数量大于该面积矢量值的待定目标块，可以避免一些不必要的运算，减小运算量，同时可以舍弃掉那些不处于探测场景(公路或海面)上的误报数据块。
在得到待定目标块集合的同时并得到待定目标块集合中每个待定目标块的形状数据，即目标物信息；每一个待定目标块均为一个像素点构成的目标块，每一个目标块的像素点层数和每一层像素点数量都是固定的，因此将目标块的像素点层数和每一层像素点数量进统计，即得到目标块形状数据，目标块形状数据即目标块的像素点层数和每一层像素点数量，即目标物信息。
步骤S40：对目标物进行测距处理，得到目标物距离。对步骤S30 中的目标物所在位置进行测距，获取红外热像仪与目标物之间的距离。
步骤S50：根据目标物信息和目标物距离识别目标物类型。具体可为：
将目标物距离带入固定像素点数比例与距离统计曲线公式计算得到每10个像素点长度对应的实际物体长度F(x)，固定像素点数比例与距离统计曲线公式(3)为：
F(x)＝8.61×10-14x5-2.58×10-10x4+2.86×10-7x3+0.02x-0.11 (3)
其中，F(x)为10个像素点长度对应的实际物体长度，x为目标物距离；
根据F(x)和形状数据计算出目标物的实际形状数据。根据目标距离和上述公式(3)计算出F(x)，再根据目标物形状数据，即目标物的像素点层数和每层像素点个数和F(x)计算出目标物的长度和宽度以及每一层的像素点对应的长度。例如目标物的像素点层数为10，第一层的像素点为10，第二层的像素点为20.....第十层像素点数为 10；即目标物的高度为F(x)，第一层的宽度为F(x)，第二层的宽度为2F(x).....、中间层数不在一一举例，第十层的宽度为F(x)，依次可识别出目标物的长度和宽度以及每一层对应的长度，即得到了目标物实际形状数据；
将目标物的实际形状数据与预存样本特征数据库进行匹配，得到目标物的类型，即目标物类型。根据上述的目标物实际形状数据(目标物的长度和宽度以及每一层对应的长度)在预存的样本特征数据库中进行匹配，匹配出目标物的类型，预存的样本特征数据库中包括汽车、船只等其他不同类型的样本，将目标物实际形状数据与预存样本特征数据库进行匹配出目标物是汽车或船只或其它的样本。
步骤S60：根据目标物类型计算出目标物数量。根据目标物类型将目标物进行分为若干类型，并统计每个类型中目标物的数量，即目标物数量。
步骤S70：将目标物类型和目标物数量发送至客户端。
步骤S80：根据红外原始数据计算出目标物对应的方位角，并将方位角发送至客户端。具体为：
以红外原始数据中的红外数据矩阵的左侧为原点，向右建立坐标轴，将红外原始数据中的目标物中心点在坐标轴中的横向坐标，和根据红外热像仪的水平方向分辨率以及版面视场角大小计算出目标物的方位角。
假设红外热像仪的版面水平方向分辨率为A(即红外图像水平方向的像素点数量)，红外的版面视场角大小为水平C度，水平方向单个像素点对应的角度S，则S＝C/A；以红外数据矩阵的左侧为原点，向右侧建立坐标轴，当识别目标物类型后，红外热像仪会获取到该目标物中心点的横向坐标，假设目标物中心点横向坐标为M，目标物的方位角为F，且此时云台的水平角度为H，则有目标物所在的方位角 F为：F＝H+(M-(C/2))*(C/A)，将计算出的方位角F发送至客户端。
步骤S90：客户端根据目标物类型、方位角和目标物数量进行标识显示。客户端根据目标物类型和目标物数量进行标识显示，即客户端根据目标物的类型对目标物进行标识不同的显示图案，并将对应的显示图案在视觉雷达的显示界面进行显示；客户端将方位角、以及目标物距离在视觉雷达的显示界面进行显示，客户端根据目标物所在的方位角来确定要标识的目标物在视觉雷达界面的具体方位角度；根据设备与目标物的距离来确定要标识的目标物距离视觉雷达中心点的距离(视觉雷达界面根据红外热像仪的探测距离来调整比例尺)。
如图2所示，本申请中的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测系统，该系统包括：
红外热像仪、数据处理模块、测距模块以及客户端，
红外热像仪用于获取待探测场景的原始数据，数据处理模块用于对红外原始数据进行分析处理，并识别待探测场景中的目标物，得到目标物信息；测距模块用于对目标物进行测距处理，得到目标物距离；数据处理模块用户根据目标物信息和目标物距离识别目标物类型并根据红外原始数据计算出目标物对应的方位角；数据处理模块还用于根据目标物类型对目标物进行分为若干类型，并统计每个类型中目标物的数量，即目标物数量，并将目标物类型、目标物数量以及目标物对应的方位角发送至客户端；客户端根据目标物类型、目标物数量、目标物对应的方位角进行标识显示。该系统还包括高清摄像机，高清摄像机用于获取待探测场景中的图像数据，高清摄像机将图像数据发送至客户端。
本申请中的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，通过红外热像仪获取待探测场景的红外原始数据，红外原始数据进行分析，识别出目标物，并得到目标物信息，对所述目标物进行测距处理，得到目标物距离，根据目标物信息和目标物距离识别目标物类型，并根据目标物类型统计目标物数量，最后将目标物类型和目标物数量以及各个目标物的方位角发送至客户端，运用红外热像仪获取红外原始数据，并处理数据，并将结果在客户端标识显示，使视觉雷达得以完成探测，使用红外热像仪获取数据减少了因使用民用雷达探测造成的误差，使用基于红外热仪的视觉雷达系统还可以减少成本投入。
对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，其特征在于包括：
红外热像仪获取待探测场景的红外原始数据；
对所述红外原始数据进行数据分析，并识别所述待探测场景中的目标物，得到目标物信息；
对所述目标物进行测距处理，得到目标物距离；
根据所述目标物信息和所述目标物距离识别所述目标物类型，并根据所述目标物类型计算出所述目标物数量；
将所述目标物类型和所述目标物数量发送至客户端，客户端根据所述目标物类型和所述目标物数量进行标识显示；
所述对所述红外原始数据进行数据分析，识别所述待探测场景中的目标物并得到所述目标物信息具体为：
识别数据信息，识别所述红外原始数据的数据信息，所述数据信息包括数据版面均值、数据版面最大值、数据版面最小值；
计算红外数据值范围，根据所述数据版面均值、数据版面最大值、数据版面最小值计算出所述待探测场景对应的红外数据值范围；
识别异常点，计算出所述红外原始数据中每个像素点的数据值与所述版面均值的差值为IO值，根据所述IO值与预存的IO值数据库中的IO值识别所述红外原始数据中的异常点；
识别目标物并得到目标物信息，根据所述数据信息和所述待探测场景对应的红外数据值范围识别所述异常点的坐标位置，根据所述异常点的坐标位置对所述异常点进行分块处理，得到待定目标块集合，所述待定目标块集合即为目标物，并得到所述待定目标块集合中每个待定目标块的形状数据，所述形状数据为目标物信息；
所述根据所述异常点的坐标位置对所述异常点进行分块处理，得到待定目标块集合具体为：
根据所述异常点的坐标位置对所述异常点的周围像素点进行扩展分析；
判断所述异常点的周围像素点是否在所述待探测场景对应的红外数据值范围内，并根据判断结果对所述周围像素点进行属性标记，若是，则属性标记为false，若否，则属性标记为true，得到属性标记为true的像素点集合，所述属性标记为true的像素点集合为待定目标块集合。
2.如权利要求1所述的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，其特征在于：所述形状数据包括所述待定目标块的像素点层数和每层像素点个数。
3.如权利要求2所述的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，其特征在于：所述根据所述目标物信息和所述目标物距离识别所述目标物类型具体为：
将所述目标物距离计算得到每10个像素点长度对应的实际物体长度F(x)，根据所述F(x)和所述形状数据计算出所述目标物的实际形状数据；
将所述目标物的实际形状数据与预存样本特征数据库进行匹配，得到所述目标物的类型。
4.如权利要求1所述的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，其特征在于：所述根据所述目标物类型计算出所述目标物数量具体为：根据所述目标物类型将所述目标物进行类型分类，统计每个所述类型中目标物的数量，得到目标物数量。
5.如权利要求1所述的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测方法，其特征在于：还包括根据所述红外原始数据计算出所述目标物对应的方位角，并将所述方位角发送至客户端。
6.一种基于红外热像仪的视觉雷达探测系统，其特征在于包括：红外热像仪、数据处理模块、测距模块以及客户端，
所述红外热像仪用于获取待探测场景的原始数据，所述数据处理模块用于对所述红外原始数据进行分析处理，并识别所述待探测场景中的目标物，得到所述目标物信息；
所述测距模块用于对所述目标物进行测距处理，得到目标物距离；
所述数据处理模块用户根据所述目标物信息和所述目标物距离识别所述目标物类型以及根据所述红外原始数据计算出所述目标物的方位角；
所述数据处理模块还用于根据所述目标物类型对所述目标物进行分为若干类型，并统计每个所述类型中目标物的数量，得到目标物数量；
所述数据处理模块将所述目标物类型、目标物数量、方位角发送至所述客户端；
所述客户端根据所述目标物类型和所述目标物数量进行标识显示；
所述对所述红外原始数据进行分析处理，并识别所述待探测场景中的目标物，得到所述目标物信息具体为：
识别数据信息，识别所述红外原始数据的数据信息，所述数据信息包括数据版面均值、数据版面最大值、数据版面最小值；
计算红外数据值范围，根据所述数据版面均值、数据版面最大值、数据版面最小值计算出所述待探测场景对应的红外数据值范围；
识别异常点，计算出所述红外原始数据中每个像素点的数据值与所述版面均值的差值为IO值，根据所述IO值与预存的IO值数据库中的IO值识别所述红外原始数据中的异常点；
识别目标物并得到目标物信息，根据所述数据信息和所述待探测场景对应的红外数据值范围识别所述异常点的坐标位置，根据所述异常点的坐标位置对所述异常点进行分块处理，得到待定目标块集合，所述待定目标块集合即为目标物，并得到所述待定目标块集合中每个待定目标块的形状数据，所述形状数据为目标物信息。
7.如权利要求6所述的一种基于红外热像仪的视觉雷达探测系统，其特征在于：还包括高清摄像机，所述高清摄像机用于获取待探测场景中的图像数据，所述高清摄像机将所述图像数据发送至所述客户端。
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