CN108337416A - 一种用于周界防护的自动升降识别装置及识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于周界防护的自动升降识别装置及识别方法，装置包括底座，底座上设有电源箱，还包括设置在底座两侧的升降装置、对升降装置进行限位移动的自动导轨还包括摄像机，所述底座上还设有控制装置，所述控制装置包括外壳、以及设置在外壳内的集成电路板，所述集成电路板上设有控制器，所述外壳设有操作按钮，所述操作按钮连接控制器，所述控制器还连接伺服电机。本发明结构简单，整机可移动，利用升降装置可控制摄像机与地面的高度以及摄像机与地面的垂直状态，节省人力，提高工作效率；本发明利用伺服电机实现自动升降，智能化程度高，自动化程度高，适合推广使用。

Description

一种用于周界防护的自动升降识别装置及识别方法

技术领域

本发明属于自动识别技术领域，尤其是涉及一种用于周界防护的自动升降识别装置及识别方法。

背景技术

视觉检测技术是被动式测距方法中最重要的距离感知技术，它直接模拟了人类视觉处理景物的方式，可以在多种条件下灵活地测量景物的立体信息。随着科技的发展，视觉测量技术应用在各行各业中。对测量任务提出了很高的要求。传统的视觉检测中利用摄像机采集图像信息，然而在采集过程中，很难保证摄像头与地面的垂直状态以及高度，稳定性不高。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种用于周界防护的自动升降识别装置，以提供一种结构简单且能够自动升降的识别装置。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种用于周界防护的自动升降识别装置，包括底座，所述底座上设有电源箱，还包括设置在底座两侧的升降装置、对升降装置进行限位移动的自动导轨，所述升降装置包括左连杆、右连杆和连杆中心销轴，所述的左连杆、右连杆和连杆中心销轴为销连接，连杆末端通过转接头连接支撑台，所述的左连杆、右连杆的下端均设有轴承，所述的轴承之间穿设滚动轴，所述的左连杆、右连杆上还设有用于驱动滚动轴的伺服电机，所述滚动轴上设有滚轮；

所述支撑台上设有摄像机，所述摄像机包括摄像头组件、摄像头支撑架体和架体连接件；所述摄像头组件设置在摄像头支撑架体的中心处，在摄像头支撑架体上绕摄像头组件外周设置若干红外补光灯，摄像头支撑架体侧部设有连接座，连接座通过连接杆及端板的组合设置在固定架上，在连接杆上设置两段弹簧，弹簧两段抵接在连接座与端板之间；固定架固定在一硬管架的端部；

所述底座上还设有控制装置，所述控制装置包括外壳、以及设置在外壳内的集成电路板，所述集成电路板上设有控制器，所述外壳设有操作按钮，所述操作按钮连接控制器，所述控制器还连接伺服电机；

所述电源箱连接控制装置和伺服电机，用于为控制装置和伺服电机供电。

进一步的，所述摄像头组件包括镜头筒、镜头筒架，镜头筒可拆卸的设置在镜头筒架内。

进一步的，所述底座下方设有万向轮。

进一步的，所述控制器为单片机。

进一步的，所述单片机型号为AT89S52。

相对于现有技术，本发明所述的一种用于周界防护的自动升降识别装置具有以下优势：

本发明结构简单，整机可移动，利用升降装置可控制摄像机与地面的高度以及摄像机与地面的垂直状态，节省人力，提高工作效率；本发明利用伺服电机实现自动升降，智能化程度高，自动化程度高，适合推广使用。

本发明的另一目的在于提出一种自动升降识别方法，以实现自动采集自动识别。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

利用自动升降识别装置进行识别的方法，包括训练过程和越界检测，

其中训练过程具体包括：

利用ImageNet数据训练SSD中的VGG模型，用以提取目标特征；

利用建立的机动车、非机动车、行人和宠物数据集微调上述SSD模型，用来定位目标；

利用建立的大样本小目标的数据集，训练图像裁剪策略；

越界检测具体包括：

图像预处理，利用高斯滤波处理当前图像，降低噪声对检测结果的影响；

依据训练好的分割策略，对当前帧进行分割，并依次送入后续网络进行目标检测；

SSD模型对送入的裁剪图像进行目标检测，输出边框信息；

依据目标边框信息，求取目标质心位置数据；

依据质心位置与图像设定的周界线，判断当前目标是否越线。

本发明所述的一种自动升降识别方法与上述一种用于周界防护的自动升降识别装置的有益效果相同，在此不再赘述。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例所述的一种用于周界防护的自动升降识别装置的结构示意图；

图2为本发明实施例所述的一种用于周界防护的自动升降识别装置的局部示意图；

图3为本发明实施例所述的一种用于周界防护的自动升降识别装置的摄像机结构示意图；

图4为本发明实施例所述的训练过程的流程图；

图5为本发明实施例所述的越界检测过程的流程图。

附图标记说明：

1-底座；2-电源箱；3-自动导轨；4-左连杆；5-右连杆；6-连杆中心销轴；7-转接头；8-支撑台；9-摄像机；10-控制装置；11-轴承；12-滚动轴；13-伺服电机；14-滚轮；91-摄像头组件；92-摄像头支撑架体；93-红外补光灯；94-连接座；95-连接杆；96-端板；97-固定架；98-弹簧；99-硬管架。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

如图1-3所示，一种用于周界防护的自动升降识别装置，包括底座1，所述底座1上设有电源箱2，还包括设置在底座两侧的升降装置、对升降装置进行限位移动的自动导轨3，所述升降装置包括左连杆4、右连杆5和连杆中心销轴6，所述的左连杆4、右连杆5和连杆中心销轴6为销连接，连杆末端通过转接头7连接支撑台7，所述的左连杆4、右连杆5的下端均设有轴承11，所述的轴承11之间穿设滚动轴12，所述的左连杆4、右连杆5上还设有用于驱动滚动轴12的伺服电机13，所述滚动轴12上设有滚轮14；

所述支撑台8上设有摄像机9，所述摄像机包括摄像头组件91、摄像头支撑架体92和架体连接件；所述摄像头组件91设置在摄像头支撑架体92的中心处，在摄像头支撑架体92上绕摄像头组件91外周设置若干红外补光灯93，摄像头支撑架体92侧部设有连接座94，连接座94通过连接杆95及端板96的组合设置在固定架97上，在连接杆95上设置两段弹簧98，弹簧98两段抵接在连接座94与端板96之间；固定架97固定在一硬管架99的端部；硬管架99的管内空间用于整个装置的线路容放管。

所述底座1上还设有控制装置10，所述控制装置10包括外壳、以及设置在外壳内的集成电路板，所述集成电路板上设有控制器，所述外壳设有操作按钮，所述操作按钮连接控制器，所述控制器还连接伺服电机13；

所述电源箱2连接控制装置10和伺服电机13，用于为控制装置10和伺服电机供电13。

所述摄像头组件91包括镜头筒、镜头筒架，镜头筒可拆卸的设置在镜头筒架内。

所述底座1下方设有万向轮。

所述控制器为单片机。

所述单片机型号为AT89S52。

本发明在使用过程中，利用控制装置10的操作按钮通过单片机向伺服电机13发送指令，伺服电机13的控制器根据指令控制伺服电机13，伺服电机13控制滚动轴12状态，滚动轴12带动滚轮14向前或者向后滚动，滚动轮14前后移动带动左连杆4、右连杆5移动，从而带动升降装置上下运动，调节高度。自动导轨3限定升降装置的位置。然后利用摄像机进行数据采集与处理。

如图4-5所示，本发明还提高一种基于深度学习的周界防护方法，包括第一部分：训练过程

1、利用ImageNet数据训练SSD中的VGG模型，用以提取目标特征；

2、利用我们建立的机动车、非机动车、行人和宠物数据集微调上述SSD模型，用来定位上述四中目标；

3、利用我们建立的大样本小目标的数据集，训练图像裁剪策略；

由于SSD模型需要对输入图像的尺寸进行归一化大小，因此在分辨率较大且目标较小的情况下，归一化操作会将图像中的小目标特征信息极大的减少(如在1920*1080图像中的大小为40*40目标，在归一化到500*500时，目标仅为10*18)，从而影响最终的检测结果。为此本专利提出一种裁剪策略，将原始图像分为9分，每份图像单独作为输入，这样对裁剪后的图像进行尺寸归一化极大的保留了小目标的信息。随机裁剪会将同一目标裁剪至不同的图像中，因此我们通过深度学习的方式，自动的训练出一种裁剪策略来提高最后的检测效果。

分割策略训练原理：

(1)建立数据集，大图像上具有裁剪信息，作为后续目标检测的输入图像；

(2)将数据集送入网络中学习裁剪策略；

(3)依据最后损失函数，反响传播误差，调整裁剪位置；

(4)反响传播误差依据梯度下降算法；

(5)训练完毕，得出所需裁剪策略。

第二部分，越界检测

1、图像预处理，利用高斯滤波处理当前图像，降低噪声对检测结果的影响；

2、依据训练好的分割策略，对当前帧进行分割，并依次送入后续网络进行目标检测；

3、SSD模型对送入的裁剪图像进行目标检测，输出边框信息；

4、依据目标边框信息，求取目标质心位置数据；

5、依据质心位置与图像设定的周界线，判断当前目标是否越线。

本发明的周界防护方法通过计算机视觉、图像处理、深度学习等技术自动将监控场景中的移动目标闯入非法区域进行报警，能够有效减少工作人员的工作量。

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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种用于周界防护的自动升降识别装置，其特征在于：包括底座，所述底座上设有电源箱，还包括设置在底座两侧的升降装置、对升降装置进行限位移动的自动导轨，所述升降装置包括左连杆、右连杆和连杆中心销轴，所述的左连杆、右连杆和连杆中心销轴为销连接，连杆末端通过转接头连接支撑台，所述的左连杆、右连杆的下端均设有轴承，所述的轴承之间穿设滚动轴，所述的左连杆、右连杆上还设有用于驱动滚动轴的伺服电机，所述滚动轴上设有滚轮；

所述支撑台上设有摄像机，所述摄像机包括摄像头组件、摄像头支撑架体和架体连接件；所述摄像头组件设置在摄像头支撑架体的中心处，在摄像头支撑架体上绕摄像头组件外周设置若干红外补光灯，摄像头支撑架体侧部设有连接座，连接座通过连接杆及端板的组合设置在固定架上，在连接杆上设置两段弹簧，弹簧两段抵接在连接座与端板之间；固定架固定在一硬管架的端部；

所述底座上还设有控制装置，所述控制装置包括外壳、以及设置在外壳内的集成电路板，所述集成电路板上设有控制器，所述外壳设有操作按钮，所述操作按钮连接控制器，所述控制器还连接伺服电机；

所述电源箱连接控制装置和伺服电机，用于为控制装置和伺服电机供电。

2.根据权利要求1所述的一种用于周界防护的自动升降识别装置，其特征在于：所述摄像头组件包括镜头筒、镜头筒架，镜头筒可拆卸的设置在镜头筒架内。

3.根据权利要求1所述的一种用于周界防护的自动升降识别装置，其特征在于：所述底座下方设有万向轮。

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种用于周界防护的自动升降识别装置，其特征在于：所述控制器为单片机。

5.根据权利要求4所述的一种用于周界防护的自动升降识别装置，其特征在于：所述单片机型号为AT89S52。

6.利用权利要求1-5任一项所述的自动升降识别装置进行识别的方法，其特征在于：包括训练过程和越界检测，

其中训练过程具体包括：

利用ImageNet数据训练SSD中的VGG模型，用以提取目标特征；

利用建立的机动车、非机动车、行人和宠物数据集微调上述SSD模型，用来定位目标；

利用建立的大样本小目标的数据集，训练图像裁剪策略；

越界检测具体包括：

图像预处理，利用高斯滤波处理当前图像，降低噪声对检测结果的影响；

依据训练好的分割策略，对当前帧进行分割，并依次送入后续网络进行目标检测；

SSD模型对送入的裁剪图像进行目标检测，输出边框信息；

依据目标边框信息，求取目标质心位置数据；

依据质心位置与图像设定的周界线，判断当前目标是否越线。