CN108731611A - 一种人防门吊角形变状态检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

一种人防门吊角形变状态检测系统及方法，系统包括用于获得人防门门扇的视频图像的光路布局模块；用于接收光路布局模块获取的视频图像的数据采集模块，用于储存人防门门扇的原始和实时视频图像信息的图像数据服务器；智能分析模块，将图像数据服务器中存储的人防门门扇的原始和实时视频图像的信息进行分析比对，确定人防门在像素坐标内的吊角形变状态异常情况，并转换为物理坐标内的真实吊角形变状态异常情况；用于对已确定人防门吊角形变状态异常情况进行显示的显示终端，电气主控箱，分别和光路布局模块、数据采集模块、图像数据服务器、智能分析模块、显示终端电连接。自动实现吊角量检测继而确定人防门形变倾斜情况。

Description

一种人防门吊角形变状态检测系统及方法

技术领域

本发明属于人防门技术领域，尤其是涉及一种人防门状态自动检测系统。

背景技术

人防门就是人民防护工程出入口的门，用来保护避难人群，阻隔毒气、爆破杀伤用的门。因此在设计和制造人防门通常采用钢铁等坚固的材料进行制造，特别是在地铁中的人防门均采用钢铁材料制造。由于人防门的尺寸比较大，人防门的重量高达数吨重。数吨重的人防门在和平时期处于常开状态，在缺乏支撑的状态下，很容易使得门板面发生形变。当人防门发生吊角形变后，将影响在战时人防门的关闭，起不到封堵和密闭效果作用，起不到对人民群众庇护作用。

吊角形变：本专利中的吊角形变指的是，人防门应重力作用，门扇发生倾斜形变，在图1示意图给出门的初始安装位置和吊角形变后的位置。

针对人防门的吊角形变检测，尚没查到相关资料进行报道。针对人防门吊角形变当前主要依靠巡检人员在例行巡检过程中发现问题，及时上报，实现人防门的维护。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提供一种人防门吊角形变状态检测系统，以便实时检测人防门的状态，提前发现及时预防人防门吊角形变，提高安全性和维护的便捷性。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种人防门吊角形变状态检测系统，包括

光路布局模块，设置有摄像机，用于获得人防门门扇的视频图像；

数据采集模块，用于接收所述光路布局模块获取的视频图像；

图像数据服务器，用于储存人防门门扇的原始和实时视频图像信息；

智能分析模块，将所述图像数据服务器中存储的人防门门扇的原始和实时视频图像的信息转换为像素坐标标定信息，进行分析比对，确定人防门在像素坐标内的吊角形变状态异常情况，并转换为物理坐标内的真实吊角形变状态异常情况；

显示终端，用于对已确定人防门吊角形变状态异常情况进行显示；

电气主控箱，分别和光路布局模块、数据采集模块、图像数据服务器、智能分析模块、显示终端电连接。

还包括控制主机，所述控制主机和电气主控箱电连接，

所述控制主机通过电气主控箱：

开启关闭所述光路布局模块，或

启动所述智能分析模块的进行图像分析比对，或，

获取所述图像数据服务器中已储存的支撑杆原始视频图像的标定信息、或，获取所述智能分析模块确认的人防门的吊角形变状态异常情况。

还包括远程控制中心，所述远程控制中心设置自动运维模块，所述控制主机和远程控制中心连接，所述远程控制中心通过控制主机获取、存储人防门吊角形变状态异常情况，并将自动运维模块发送给控制主机。

一种人防门吊角形变状态的检测方法，包括如下步骤：

S1：光路布局模块的摄像机获取人防门门扇的图像；

S2：数据采集模块接收所述光路布局模块获取的视频图像,并传递给智能分析模块；

S3：智能分析模块，将所述数据采集模块采集到的人防门门扇视频图像，进行转换，得到人防门门扇的实时视频图像和原始视频图像的像素坐标位置标定信息；

S4，智能分析模块调取人防门门扇原始视频图像的标定信息，将人防门门扇的实时定位像素坐标位置数据与原始视频图像的标定信息，进行图像分析比对，得出人防门门扇的吊角量，由人防门门扇的吊角量确定人防门的吊角形变状态异常与否的情况；

S5：电气主控箱将人防门的位置状态异常状态在所述显示终端上显示出来。

步骤S3中实时视频图像和原始视频图像的像素坐标位置标定信息通过如下步骤得到：

S31：得到人防门门扇在图像中的像素坐标位置；

S32:利用OpenCV中的filter2D函数，实现步骤S31中的人防门门扇图像在纵向和横向的卷积运算，将纵向和横向的卷积运算结果每个对应位置的像素取最大值，得到增强图像中门扇的外形轮廓图像；

S33：采用OpenCV中的线段检测函数，对门扇的外形轮廓图像的四条边进行检测，可得四条边的一系列的直线段；

S34：利用门扇外形轮廓直线段附近像素颜色分布特征，过滤掉步骤S33的四条边的一系列的直线段中非门扇外形轮廓的直线段，得到门扇的外形轮廓直线段；

S35：利用步骤S34检测到的直线段，对门扇的外形轮廓直线段中上、下轮廓对应的直线段，选取在水平方向一定夹角(0-30度)范围内的直线段，进行拟合计算，可得门扇的上、下轮廓线段；

S36：利用步骤S34检测到的直线段，对门扇的外形轮廓直线段中左、右轮廓对应的直线段，选取在垂直方向一定夹角(75-115度)范围内的直线段，进行拟合计算，可得门扇的左、右轮廓线段；

S37：利用步骤S35得到门扇的上、下轮廓线段和步骤S36得到的门扇的左、右轮廓线段数据，实现门的外形轮廓计算；

S38：像素空间到物理测量空间之间的转换：通过像素位置和物理位置之间的对应关系，建立像素位置到物理位置之间的4阶多项式函数。利用该4阶多项式函数可以精确的计算出在测量平面上，像素空间和物理空间的精确对应关系,具体如下:

假设图像中的像素坐标(x,y)对应的物理空间坐标为(u,v),则4阶的多项式函数为：

u＝A₀₀+A₀₁*y+A₀₂*y²+A₀₃*y³+A₀₄*y⁴+A₁₀*x+A₂₀*x²+A₃₀*x³+A₄₀*x⁴+A₁₁*x*y

+A₁₂x*y²+A₁₃*x*y³+A₂₁*x²*y+A₂₂*x²*y²+A₃₁*x³*y¹

v＝B₀₀+B₀₁*y+B₀₂*y²+B₀₃*y³+B₀₄*y⁴+B₁₀*x+B₂₀*x²+B₃₀*x³+B₄₀*x⁴+B₁₁*x*y

+B₁₂x*y²+B₁₃*x*y³+B₂₁*x²*y+B₂₂*x²*y²+B₃₁*x³*y¹

其中A₀₀，A₀₁，A₀₂，A₀₃，A₀₄，A₁₀，A₂₀，A₃₀，A₄₀，A₁₁，A₁₂，A₁₃，A₂₁，A₂₂，A₃₁,B₀₀，B₀₁，B₀₂，B₀₃，B₀₄，B₁₀，B₂₀，B₃₀，B₄₀，B₁₁，B₁₂，B₁₃，B₂₁，B₂₂,B₃₁为多项式函数系数。理论上，本发明中的4次多项式函数系数只需要15个不同像素点和物理空间对应坐标数据就可以完全计算出这30个系数。利用支撑杆标识数据的在图像中的像素坐标和物理坐标之间的关系，利用opencv中的角点识别算法可得到棋盘格中角点像素坐标和对应的物理坐标，利用最小二乘法可求解出所有的参数。

所述步骤S4中图像分析比对的步骤如下：

S41：输入物理空间中的门扇四条边的实时线段数据；

S42：调用物理空间中的门扇四条边的原始线段数据；

S43：计算物理空间中门扇四条边中，每条边对应的实时线段与原始线段形成的夹角数据；

S44：根据步骤S43得到的四个夹角，去除差别较大的值后进行平均，根据该夹角，可得到精确的吊角量。假定计算出的夹角为α，门扇下边缘(门的上下边缘长度相等)长度为L,则吊角量h为：h＝L*tan(α)

还包括吊角形变状态分级预警步骤：

S45：首先设置人防门在安全状态下的最大吊角量Th_Droop，假定人防门的吊角量为x，人防门吊角形变分级预警函数为f，f(x)＝(x/Th_Droop)*10，这样可分为0-10级进行预警，最高10级已经触发报警。

还包括吊角状态报警步骤：

S46：如果x≥Th_Droop，则触发报警。

还包括智能运维步骤：

S6：将基于运维专家知识经验总结的运维方案录入到远程数据中心的数据库；

S7：基于步骤S5的人防门的吊角形变状态异常状态检测的结果，调用S6存储的对应的运维方案模块。

所述自动运维方案模块中包括：异常状态人防门地点信息、备用产品查询、维修队伍的通知及去异常地点的最佳路线及维护措施。

相对于现有技术，本发明所述的一种人防门吊角形变状态检测系统具有以下优势：

由于采用上述技术方案：

(1)本发明的系统，集成收集了电气主控箱和光路布局模块、数据采集模块、图像数据服务器、智能分析模块、显示终端等，通过电气主控箱控制摄像机、图像采集分析、智能分析模块等，将人防门的吊角形变状态实时监控、采集和分析处理，给予显示，自动实现了人防门的吊角量检测继而确定人防门的形变倾斜情况，实时显示人防门状态，方便运维人员了解人防门状态对其进行检修，确保了人防门的关闭时的密封性，提高了工作效率。

(2)同时，设置远程数据中心，将海量的门扇图片信息实时保存，达到数据备份作用，且通过电子监控和大数据分析方式，有助于实时得到人防门倾斜形变情况，并最终确定人防门的吊角形变量。

(3)图像数据服务器具有储存多次视频图像的功能，为智能分析模块多次调用提供支持，且为人防门吊角形变状态提供原始图像，为后期故障分析服务。

(4)智能分析模块具有自处理功能，首先将所述数据采集模块采集到的门扇视频图像，转换为视频图像像素坐标位置标定信息，再与原始视频图像的像素坐标位置标定信息进行比较；最终转化成物理分级数据指标，自动分析功能能够实现人防门门扇吊角形变状态分级状态报警功能；这个过程海量数据实时传递、处理过程快捷高效。

(5)还设置有吊角形变状态分十级预警，有助于分级解决对应问题，提高了适应性；同时预设了吊角超限报警，避免了重大安全事故。

(6)和远程控制中心联网，远程控制中心设置有基于人防门运维专家知识经验的运维系统，实现了自动提供人防门运维方案功能，具有一定的维护工作自动化功能、提高效率；同时远程数据中心具有远程操控发布指令、一对多的集成处理，提高了监控效率和远程指令能力，有助于系统性发现问题和解决相关安全问题。

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是本发明的人防门吊角形变示意图。

图2是本发明人防门成像光路示意图。

图3是本发明检测系统的结构示意图。

图4是人防门吊角形变检测流程图。

图5是基于输入图像实现人防门外形轮廓定位的流程图。

图6是人防门吊角量计算流程图。

图7是标定信息计算流程图。

图8是标定计算原理图。

附图标记说明：

1:门的初始位置，2：吊角形变后的位置，3：摄像机，4：补光单元，5：门扇，6：棋盘格，7：吊角量。

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。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

人防门门扇吊角形变是一个缓慢的过程，在形变的初期如果能发现问题，及时采取维修措施，不会对人防门的功能造成破坏性影响。本专利发明，利用摄像头监控人防门，实时获取人防门表面数据。基于机器视觉测量技术，这种非接触测量方式，实现人防门扇吊角形变检测。采用这种方法，便于在和平时期实时知道人防门的形变状态，根据形变情况，维护单位及时维修，让人防门在战时起到真正的作用。

1系统组成

系统组成，包括

1.1光路布局模块，设置有摄像机，用于获得人防门门扇的视频图像；

将摄像机和补光灯安装在墙面上或者支架上，摄像机和补光灯成一定角度，原则是，补光灯能将人防门表面打亮，摄像机能拍到整个门或者至少拍全门的整个上(下)半部分。为了在各个时间段，针对相机成像光谱特性，采用相机的相应光谱，选择补光灯对成像单元进行补光；由于门形变的渐变性，相机的帧率可以比较低，5-6帧/秒即可。为了能更精确的检测门的形变因素，图像的分辨率要求达到500万像素。图2为人防门、摄像机和补光灯相对位置关系。

1.2数据采集模块，用于接收所述光路布局模块获取的视频图像；

1.3图像数据服务器，用于储存人防门门扇的原始和实时视频图像信息；

1.4智能分析模块，将所述图像数据服务器中存储的人防门门扇的原始和实时视频图像的信息转换为像素坐标标定信息，进行分析比对，确定人防门在像素坐标内的吊角形变状态异常情况，并转换为物理坐标内的真实吊角形变状态异常情况；

1.5显示终端，用于对已确定人防门吊角形变状态异常情况进行显示；

1.6电气主控箱，分别和光路布局模块、数据采集模块、图像数据服务器、智能分析模块、显示终端电连接。

1.7还包括控制主机，所述控制主机和电气主控箱电连接，

所述控制主机通过电气主控箱：

开启关闭所述光路布局模块，或

启动所述智能分析模块的进行图像分析比对，或，

获取所述图像数据服务器中已储存的支撑杆原始视频图像的标定信息、或，获取所述智能分析模块确认的人防门的吊角形变状态异常情况。

1.8还包括远程控制中心，所述远程控制中心设置自动运维模块，所述控制主机和远程控制中心连接，所述远程控制中心通过控制主机获取、存储人防门吊角形变状态异常情况，并将自动运维模块发送给控制主机。

2人防门门扇吊角形变检测流程

2.1智能计算

智能计算部分利用图像识别和视觉测量技术，得到门扇的吊角数值量，为后续阶段的分级预警和报警提供数据支撑。

2.1.1人防门外形识别

人防门外形识别功能是基于输入图像数据实现在图像中精确定位门的外轮廓，图为人防门外形轮廓的识别流程：

卷积运算：利用OpenCV中的filter2D函数实现在纵向和横向进行卷积运算，将纵向和横向的卷积运算结果每个对应位置的像素取最大值，可以得到增强图像中门的外形轮廓图像；

直线段检测：由于门的外形轮廓表现为四条依次首尾连接的直线，在物理上近似为一个矩形。采用OpenCV中的线段检测函数可得一系列的直线段；

直线段过滤：在图像的直线段检测过程中，会产生大量的非门外形轮廓的直线，利用门外形轮廓直线附近像素颜色分布特征可得到门的外形轮廓直线段。

门的上下轮廓检测：利用上一模块检测到的直线段，选取在水平方向一定夹角在0-30度范围内的直线段，进行拟合计算，可得门的上下轮廓线段；

门的左右轮廓检测：利用上一模块检测到的直线段，选取在垂直方向一定夹角在75-115度范围内的直线段，进行拟合计算，可得门的左右轮廓线段；

门外形数据获取：利用直线拟合后的门的上下轮廓和左右轮廓数据，实现门的外形轮廓计算。

2.1.2人防门外形物理坐标信息计算

该模块主要实现：将人防门的外形轮廓像素数据转换到物理尺度空间中真实测量的数据。在人防门的实际设计加工过程中，门被设计成一个长方体，计算过程中，我们假定人防门的外形轮廓在一个平面上，这样建立适当的坐标系，门的外形轮廓在三维空间上的其中一个维度的坐标值完全相等，门的外形轮廓物理数据从去除相同维度的坐标值，三维可以用2维来表达。

如图7所示，通过棋盘格我们可以进行标定，图像面像素坐标和物理坐标之间的关系F，F采用本专利中4次多项式函数来表达。假设在图像中某点P的像素坐标为(u,v)，物理坐标为(x,y),则：(x,y)＝F(u,v)。这样我们就可以计算出整个人防门的外形轮廓物理坐标信息。

2.1.3人防门吊角量计算

图6为人防门吊角量计算流程，在人防门的外形检测过程中，会检测到门的四条边数据。

输入人防门外形检测数据：物理空间中的四条线段实时检测数据；

人防门外形初次检测数据：当在现场人防安装完毕以后，启动软件检测人防门门扇初始位置的外形数据作为初始数据；

实时数据与初始数据的外形夹角计算：计算门在物理空间中外形轮廓(四条边)对应边的夹角数据；共四个夹角数据；

四条边偏移前后所形成的四个夹角决策计算：在计算中为了减少错误，将根据四个夹角的计算情况，去除差别较大的值后进行平均，根据夹角的平均值可得到精确的吊角量。

假定计算出的夹角为α，门扇下边缘长度为L,则吊角量h为：h＝L*tan(α)

2.1.4相机标定信息

标定的意义在于实现图像中的像素空间到物理测量空间之间的计算。本专利采用的标定方法思想是，将棋盘格放置于测量成像平面，相当于在图像的测量面上已经放上的二维测量标准尺。通过识别棋盘格角点的像素位置和物理位置之间的对应关系，利用线性插值可以精确的计算出在测量平面上，像素和物理空间的精确对应关系。原理见图8：

图7中像物关系F指的是，根据棋盘格计算像素坐标到物理坐标之间的关系。

假设图像中的像素坐标(x,y)对应的物理空间坐标为(u,v),则4阶的多项式函数为：

u＝A₀₀+A₀₁*y+A₀₂*y²+A₀₃*y³+A₀₄*y⁴+A₁₀*x+A₂₀*x²+A₃₀*x³+A₄₀*x⁴+A₁₁*x*y

+A₁₂x*y²+A₁₃*x*y³+A₂₁*x²*y+A₂₂*x²*y²+A₃₁*x³*y¹

v＝B₀₀+B₀₁*y+B₀₂*y²+B₀₃*y³+B₀₄*y⁴+B₁₀*x+B₂₀*x²+B₃₀*x³+B₄₀*x⁴+B₁₁*x*y

+B₁₂x*y²+B₁₃*x*y³+B₂₁*x²*y+B₂₂*x²*y²+B₃₁*x³*y¹

其中A₀₀，A₀₁，A₀₂，A₀₃，A₀₄，A₁₀，A₂₀，A₃₀，A₄₀，A₁₁，A₁₂，A₁₃，A₂₁，A₂₂，A₃₁,B₀₀，B₀₁，B₀₂，B₀₃，B₀₄，B₁₀，B₂₀，B₃₀，B₄₀，B₁₁，B₁₂，B₁₃，B₂₁，B₂₂,B₃₁为多项式函数系数。理论上，本发明中的4次多项式函数系数只需要15个不同像素点和物理空间对应坐标数据就可以完全计算出这30个系数。利用支撑杆标识数据的在图像中的像素坐标和物理坐标之间的关系，利用opencv中的角点识别算法可得到棋盘格中角点像素坐标和对应的物理坐标，利用最小二乘法可求解出所有的参数。

2.1.5事件分析

事件分析阶段主要基于前序阶段的测量数据(人防门吊角量)实现分级预警和主动报警功能。

2.1.5.1吊角状态分级预警

人防门门扇吊角状态分级预警是基于人防门门扇的吊角量实现预警计算。在计算中首先设置人防门在安全状态下的最大吊角量Th_Droop，假定人防门的吊角量为x，人防门走位分级预警函数为f，f(x)＝(x/Droop)*10。这样我们将基于吊角量的分级预警可分为0-10级(0-1为1级，1-2为2级，2-3为3级，……，9-10为10级)预警，最高10级已经触发报警。

2.1.5.2吊角状态报警

基于人防门门扇的走位偏移量x，在计算中首先设置人防门在安全状态下的最大吊角量Th_Droop。如果x≥Th_Droop，则触发报警。

3智能运维

智能运维是基于智能分析和事件分析的结果，结合人防门的运维专家知识经验自动给出运维方案。在系统中首先录入运维预案库，在预案库中，每级预警包含一种运维方案；每条报警包含一种运维方案。运维方案中包括：异常状态人防门地点信息、备用产品查询、维修队伍的通知及去异常地点的最佳路线及维护措施。

4发明的效果

(1)与人工定期巡检观察相比，本专利可以实现根据需要随时查看人防门的吊角形变倾斜情况。

(2)本专利提出利用机器视觉测量的方式，完全实现了自动化监测人防门吊角形变检测。

(3)基于人防门的吊角倾斜分析序列化数据趋势分析可对其它人防门维护起到有益的作用。

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 (10)

1.一种人防门吊角形变状态检测系统，其特征在于：包括

光路布局模块，设置有摄像机，用于获得人防门门扇的视频图像；

数据采集模块，用于接收所述光路布局模块获取的视频图像；

图像数据服务器，用于储存人防门门扇的原始和实时视频图像信息；

智能分析模块，将所述图像数据服务器中存储的人防门门扇的原始和实时视频图像的信息进行分析比对，确定人防门在像素坐标内的吊角形变状态异常情况，并转换为物理坐标内的真实吊角形变状态异常情况；

显示终端，用于对已确定人防门吊角形变状态异常情况进行显示；

电气主控箱，分别和光路布局模块、数据采集模块、图像数据服务器、智能分析模块、显示终端电连接。

2.根据权利要求1所述的人防门吊角形变状态检测系统，其特征在于：

还包括控制主机，所述控制主机和电气主控箱电连接，

所述控制主机通过电气主控箱：

开启关闭所述光路布局模块，或

启动所述智能分析模块的进行图像分析比对，或，

获取所述图像数据服务器中已储存的支撑杆原始视频图像的标定信息、或，获取所述智能分析模块确认的人防门的吊角形变状态异常情况。

3.根据权利要求2所述的人防门吊角形变状态检测系统，其特征在于：还包括远程控制中心，所述远程控制中心设置自动运维模块，所述控制主机和远程控制中心连接，所述远程控制中心通过控制主机获取、存储人防门吊角形变状态异常情况，并将自动运维模块发送给控制主机。

4.一种人防门吊角形变状态的检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：光路布局模块的摄像机获取人防门门扇的图像；

S2：数据采集模块接收所述光路布局模块获取的视频图像,并传递给智能分析模块；

S3：智能分析模块，将所述数据采集模块采集到的人防门门扇视频图像，进行转换，得到人防门门扇的实时视频图像和原始视频图像的像素坐标位置标定信息；

S4，智能分析模块调取人防门门扇原始视频图像的标定信息，将人防门门扇的实时定位像素坐标位置数据与原始视频图像，进行图像分析比对，得出人防门门扇的吊角量，由人防门门扇的吊角量确定人防门的吊角形变状态异常与否的情况；

S5：电气主控箱将人防门的位置状态异常状态在所述显示终端上显示出来。

5.根据权利要求4所述的人防门吊角形变状态的检测方法，其特征在于：

步骤S3中实时视频图像和原始视频图像的像素坐标位置标定信息通过如下步骤得到：

S31：得到人防门门扇在图像中的像素坐标位置；

S32:利用OpenCV中的filter2D函数，实现步骤S31中的人防门门扇图像在纵向和横向的卷积运算，将纵向和横向的卷积运算结果每个对应位置的像素取最大值，得到增强图像中门扇的外形轮廓图像；

S33：采用OpenCV中的线段检测函数，对门扇的外形轮廓图像的四条边进行检测，可得四条边的一系列的直线段；

S34：利用门扇外形轮廓直线段附近像素颜色分布特征，过滤掉步骤S33的四条边的一系列的直线段中非门扇外形轮廓的直线段，得到门扇的外形轮廓直线段；

S35：利用步骤S34检测到的直线段，对门扇的外形轮廓直线段中上、下轮廓对应的直线段，选取在水平方向一定夹角0-30度范围内的直线段，进行拟合计算，可得门扇的上、下轮廓线段；

S36：利用步骤S34检测到的直线段，对门扇的外形轮廓直线段中左、右轮廓对应的直线段，选取在垂直方向一定夹角75-115度范围内的直线段，进行拟合计算，可得门扇的左、右轮廓线段；

S37：利用步骤S35得到门扇的上、下轮廓线段和步骤S36得到的门扇的左、右轮廓线段数据，实现门的外形轮廓计算；

S38：像素空间到物理测量空间之间的转换：通过像素位置和物理位置之间的对应关系，建立像素位置到物理位置之间的4阶多项式函数。利用该4阶多项式函数可以精确的计算出在测量平面上，像素空间和物理空间的精确对应关系：具体如下:

假设图像中的像素坐标(x,y)对应的物理空间坐标为(u,v),则4阶的多项式函数为：

u＝A₀₀+A₀₁*y+A₀₂*y²+A₀₃*y³+A₀₄*y⁴+A₁₀*x+A₂₀*x²+A₃₀*x³+A₄₀*x⁴+A₁₁*x*y+A₁₂x*y²+A₁₃*x*y³+A₂₁*x²*y+A₂₂*x²*y²+A₃₁*x³*y¹

v＝B₀₀+B₀₁*y+B₀₂*y²+B₀₃*y³+B₀₄*y⁴+B₁₀*x+B₂₀*x²+B₃₀*x³+B₄₀*x⁴+B₁₁*x*y+B₁₂x*y²+B₁₃*x*y³+B₂₁*x²*y+B₂₂*x²*y²+B₃₁*x³*y¹

其中A₀₀，A₀₁，A₀₂，A₀₃，A₀₄，A₁₀，A₂₀，A₃₀，A₄₀，A₁₁，A₁₂，A₁₃，A₂₁，A₂₂，A₃₁,B₀₀，B₀₁，B₀₂，B₀₃，B₀₄，B₁₀，B₂₀，B₃₀，B₄₀，B₁₁，B₁₂，B₁₃，B₂₁，B₂₂,B₃₁为多项式函数系数。理论上，本发明中的4次多项式函数系数只需要15个不同像素点和物理空间对应坐标数据就可以完全计算出这30个系数。利用支撑杆标识数据的在图像中的像素坐标和物理坐标之间的关系，利用opencv中的角点识别算法可得到棋盘格中角点像素坐标和对应的物理坐标，利用最小二乘法可求解出所有的参数。

6.根据权利要求4所述的人防门吊角形变状态的检测方法，其特征在于：所述步骤S4中图像分析比对的步骤如下：

S41：输入物理空间中的门扇四条边的实时线段数据；

S42：调用物理空间中的门扇四条边的原始线段数据；

S43：计算物理空间中门扇四条边中，每条边对应的实时线段与原始线段形成的夹角数据；

S44：根据步骤S43得到的四个夹角，去除差别较大的值后进行平均，得到精确的吊角量。假定计算出的夹角为α，门扇下边缘(门的上下边缘长度相等)长度为L,则吊角量h为：h＝L*tan(α)

7.根据权利要求4所述的人防门吊角形变状态的检测方法，其特征在于：还包括吊角形变状态分级预警步骤：

S45：首先设置人防门在安全状态下的最大吊角量Th_Droop，假定人防门的吊角量为x，人防门吊角形变分级预警函数为f，f(x)＝(x/Th_Droop)*10，这样可分为0-10级进行预警，最高10级已经触发报警。

8.根据权利要求7中所述的人防门吊角形变状态的检测方法，其特征在于：还包括吊角状态报警步骤：

S46：如果x≥Th_Droop，则触发报警。

9.根据权利要求7或8中所述的人防门吊角形变状态的检测方法，其特征在于：还包括智能运维步骤：

S6：将基于运维专家知识经验总结的运维方案录入到远程数据中心的数据库；

S7：基于步骤S5的人防门的吊角形变状态异常状态检测的结果，调用S6存储的对应的运维方案模块。

10.根据权利要求9中所述的人防门吊角形变状态的检测方法，其特征在于：所述自动运维方案模块中包括：异常状态人防门地点信息、备用产品查询、维修队伍的通知及去异常地点的最佳路线及维护措施。