CN109296286B - 基于视觉的无轨电动门运行控制方法、装置及系统 - Google Patents

基于视觉的无轨电动门运行控制方法、装置及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于视觉的无轨电动门运行控制方法、装置及系统，该方法包括：S1、获取图像采集装置采集的电动门行进方向上的当前图像；S2、采用预设方法提取当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断当前特征与预存特征是否匹配，若是，执行步骤S4，若否，执行步骤S3；S3、输出控制信号控制电动门停止；S4、对当前图像进行分析处理，并结合电动门的机头的运动信息，获得电动门的机头的偏移信息；S5、根据机头的偏移信息控制电动门运行。本发明可以有效去除传统的磁钉或者导轨，不需要额外增加红外传感器就可以精准避障，可以更精准地实现对电动门的导航，有效防止电动门走偏。

Description

基于视觉的无轨电动门运行控制方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及门控领域，更具体地说，涉及一种基于视觉的无轨电动门运行控制方法、装置及系统。
背景技术
工厂或者学校等场所的大门，一般由一个或者多个电机拖动栅栏状的门实现打开或者关闭。当前市场上绝大多数电动门都在地面预埋了导轨或者磁钉，通过导轨或者磁钉实现对电动门的运动方向的控制，防止电动门走偏。
但是这两种方式均存在一定的缺陷，对于导轨方式由于导轨凸出地面，车辆经过时会使车辆发生颠簸、晃动，而且由于车辆频繁碾压也会导致导轨损坏，另外，导轨凸出于地面影响美观。对于磁钉方式，安装时需要在地面打孔，既破坏了地面本身的美观及实体结构，也增加了安装人工成本及物料成本，安装成本很高，安装效率低。
上述这些问题都是当前行业领域内急需解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于视觉的无轨电动门运行控制方法、装置及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于视觉的无轨电动门运行控制方法，包括：
S1、获取图像采集装置采集的电动门行进方向上的当前图像；
S2、采用预设方法提取所述当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断所述当前特征与所述预存特征是否匹配，若是，执行步骤S4，若否，执行步骤S3；
S3、输出控制信号控制所述电动门停止；
S4、对所述当前图像进行分析处理，并结合所述电动门的机头的运动信息，获得所述电动门的机头的偏移信息；
S5、根据所述机头的偏移信息控制所述电动门运行。
优选地，所述步骤S4包括：
S41、基于预设区域对所述当前图像进行剪裁预处理，获得所述机头的预处理区域；
S42、获取所述预处理区域的第一中心点坐标信息和所述当前图像的第二中心点坐标信息；
S43、根据所述第一中心点坐标信息和所述第二中心点坐标信息，计算所述机头的第一偏移值。
优选地，所述步骤S4还包括：
S44、基于视差原理将所述当前图像与相邻帧图像进行比对，获得所述机头与所述图像采集装置之间的第一距离。
优选地，所述步骤S4之前包括：
S4-1、接收所述机头的运动信息；所述机头的运动信息包括所述机头的角速度数据、加速度数据和/或磁力数据；
所述步骤S4还包括：
S45、根据所述第一偏移值、所述第一距离、所述机头的运动信息，并采用多传感器融合算法，获得所述机头的第二偏移值和所述机头与所述图像采集装置之间的第二距离；
所述第二偏移值和第二距离为所述机头的偏移信息。
优选地，所述步骤S5包括：
S51、根据所述第二偏移值输出调节信号调整所述机头的运行方向。
优选地，所述步骤S5还包括：
S52、判断所述第二距离是否达到预设值；
S53、若是，输出控制信号控制所述电动门停止。
优选地，所述多传感器融合算法包括卡尔曼滤波算法或者粒子滤波算法。
本发明还提供一种基于视觉的无轨电动门运行控制装置，包括：
获取单元，用于获取图像采集装置采集的电动门行进方向上的当前图像；
判断单元，用于采用预设方法提取所述当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断所述当前特征与所述预存特征是否匹配；
处理单元，用于对所述当前图像进行分析处理，并结合所述电动门的机头的运动信息，获得所述电动门的机头的偏移信息；
控制单元，用于在所述当前特征与所述预存特征不匹配时输出控制信号控制所述电动门停止，以及用于根据所述机头的偏移信息控制所述电动门运行。
本发明还提供一种基于视觉的无轨电动门运行控制系统，用于实现上述的基于视觉的无轨电动门运行控制方法，包括：设置在电动门行进方向上的图像采集装置、设置在电动门的机头上的运动检测装置和信号处理器、以及设置在所述机头内的驱动装置；
所述图像采集装置用于采集电动门行进方向上的当前图像，并将所采集的当前图像发送给信号处理器；
所述运动检测装置用于检测所述电动门的机头的运动状态、并输出所述机头的运动信息；
所述信号处理器用于采用预设方法提取所述当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断所述当前特征与所述预存特征是否匹配，并在所述当前特征与所述预存特征不匹配时输出控制信号至所述驱动装置控制所述电动门停止；所述信号处理器还用于对所述当前图像进行分析处理、并结合所述电动门的机头的运动信息、获得所述电动门的机头的偏移信息，并根据所述机头的偏移信息控制所述驱动装置，以控制所述电动门运行。
优选地，所述运动检测装置包括陀螺仪、加速度传感器和/或磁力计。
实施本发明的基于视觉的无轨电动门运行控制方法、装置及系统，具有以下有益效果：本发明可以有效去除传统的磁钉或者导轨，不需要额外增加红外传感器就可以精准避障，可以更精准地实现对电动门的导航，有效防止电动门走偏。另外，实施本发明在安装时不需要打孔安装，安装效率显著提高，人工安装成本大大降低，有效减少安装成本，且对地面本身结构不产生影响。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明一种基于视觉的无轨电动门运行控制系统第一实施例的结构示意图；
图2是本发明一种基于视觉的无轨电动门运行控制方法第一实施例流程示意图；
图3是本发明一种基于视觉的无轨电动门运行控制方法第二实施例的流程示意图；
图4是本发明一种基于视觉的无轨电动门运行控制装置的逻辑框图；
图5是本发明其中一个实施例的图像采集装置的结构示意图；
图6是本发明其中一个实施例的位置检测和控制装置的结构示意图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
图1为本发明一种基于视觉的无轨电动门运行控制系统第一实施例的结构示意图。
如图1所示，该运行控制系统包括位于地面101的电动门120、设置在电动门120行进方向上的图像采集装置140、设置在电动门120的机头121上的位置检测与控制装置150、以及设置在机头121内的驱动装置122。
该实施例中，电动门120可以为单开门电动门，也可以为双开门电动门。如图1所示，该实施例的电动门120为单开门电动门，此时，图像采集装置140可以设置在与电动门120的机头121正对方向的第一门柱111上，也可以设置第一门柱111的左侧或右侧，只要电动门120的机头121或落入图像采集装置140的采集范围即可，其中，图像采集装置140的采集范围主要由图像采集装置140的摄像头模组的视场角(FOV)确定，即只要保证电动门120的机头121可落入摄像头模组的视场角内即可，可以安装在第一门柱111上的任意位置、或者第一门柱111左侧、右侧位置，本发明不作具体限定。
在其他一些实施例中，当电动门120为双开门时，一般可以设置两个图像采集装置140，两个图像采集装置140分别设置在两个机头121的行进方向上。即在左右两个门柱上各安装一个图像采集装置140，其中，左侧门柱(第一门柱111)上的图像采集装置140用于采集右侧电动门120的图像，右侧门柱(第二门柱112)上的图像采集装置140用于采集左侧电动门120的图像。
如图5所示，该实施例中，该图像采集装置140包括摄像头模组141、图像处理器142和第一通信模块143。
其中，摄像头模组141用于采集电动门120的机头121的当前图像，图像处理器142用于对图像采集装置140的当前图像进行处理，第一通信模块143用于传送数据。其中，图像处理器142对当前图像进行处理的具体操作为：采用预设方法提取当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断当前特征与预存特征是否匹配，并在当前特征与预存特征不匹配时输出不匹配信号通过第一通信模块143发送至信号处理器152，由信号处理器152根据该不匹配信号输出控制信号至驱动装置122，以控制电动门120停止运行。该图像处理器142还在当前特征与预存特征匹配时，计算出机头121的偏移预估算值。其中，机头121的偏移预估算值包括机头121的第一偏移值和机头121与图像采集装置140之间的第一距离。第一偏移值以d1表示，为机头121偏离其行进方向的左右位移，即以机头121的行进方向的中心线为参考，第一偏移值d1即为中心线左右两侧的位移。
如图6所示，该实施例中，该位置检测和控制装置150包括运动检测装置151、信号处理器152以及第二通信模块153。
该实施例中，该运动检测装置151用于检测电动门120的机头121的运动状态、并输出机头121的运动信息。
该运动检测装置151可以设置在机头121的顶部，也可以设置在机头121内部，或者设置在机头121的前方、左侧、右侧、底部等位置。当然，在其他一些实施例中，运动检测装置151还可以设置在机头121的其他可检测机头121的运动状态的位置，本发明不作具体限定。如图1，该实施例的运动检测装置151设置在机头121的上方。
可选的，该运动检测装置151可以包括陀螺仪、加速度传感器和/或磁力计。其中，陀螺仪用于在电动门120运行过程中实时检测机头121的角速度，加速度传感器用于在电动门120运行过程中实时检测机头121的加速度，磁力计用于在电动门120运行过程中实时检测机头121的地磁方向。
其中，第二通信模块153用于接收第一通信模块143传送的数据并发送给信号处理器152。信号处理器152用于接收第二通信模块153发送的数据，并对所接收的数据进行相应的处理。
具体的，该信号处理器152用于获取图像处理器142计算出的电动门120的机头121的偏移预估算值，并结合电动门120的机头121的运动信息，获得电动门120的机头121的偏移信息，并根据机头121的偏移信息控制驱动装置122，进而控制电动门120运行。这里的机头121的偏移信息包括机头121的第二偏移值和机头121与图像采集装置140之间的第二距离。
具体的，通过计算出机头121的第二偏移值，信号处理器152可以根据该第二偏移值输出调节信号，并将该调节信号发送至驱动装置122，由驱动装置122驱动机头121沿偏移的反方向移动，使机头121保持直线运行。通过计算出机头121与图像采集装置140之间的第二距离，可以准确地确定机头121的运行过程中的实时位置，并在机头121到达预设值时，输出控制信号，并将该控制信号发送至驱动装置122，控制机头121停止运行，以使电动门120停止。
通过实施本发明的基于视觉的无轨电动门运行控制系统可以有效去除传统的磁钉或者导轨，不需要额外增加红外传感器就可以精准避障，可以更精准地实现对电动门120的导航，有效防止电动门120走偏。另外，实施本发明在安装时不需要打孔安装，安装效率显著提高，人工安装成本大大降低，有效减少安装成本，且对地面本身结构不产生影响。
当然，可以理解地，在其他一些实施例中，图像处理器142可以省略，此时，图像采集装置140只需设置摄像头模块141和第一通信模块143即可，同时，图像处理器142执行的动作可直接由信号处理器152执行。即图像采集装置140中的摄像头模组141采集到图像后可直接通过第一通信模块143发送至第二通信模块153，第二通信模块153将所接收到的数据传送给信号处理器152，由信号处理器152执行图像处理器142的操作。
参考图2，为本发明一种基于视觉的无轨电动门运行控制方法实施例一流程示意图。该基于视觉的无轨电动门运行控制方法可以通过上述基于视觉的无轨电动门运行控制系统实现。
在该实施例中，该基于视觉的无轨电动门运行控制系统包括：位于地面101的电动门120、设置在电动门120行进方向上的图像采集装置140、设置在电动门120的机头121上的位置检测和控制装置150，该位置检测和控制装置150包括运动检测装置151、信号处理器152和第二通信模块153、以及设置在机头121内的驱动装置122。其中，图像采集装置140包括摄像头模组141、图像处理器142和第一通信模块143。
具体，如图2所示，该基于视觉的无轨电动门运行控制方法包括以下步骤：
步骤S1、获取图像采集装置140采集的电动门120行进方向上的当前图像。
该实施例中，该当前图像为图像采集装置140采集的电动门120的当前帧图像。
步骤S2、采用预设方法提取当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断当前特征与预存特征是否匹配，若是，执行步骤S4，若否，执行步骤S3。
这里当前特征为当前帧图像中的机头121特征。
可选的，预设方法包括但不限角点检测算法、HOG特征提取算法、HARR特征提取算法、SIFT特征提取算法、SURF特征提取算法等。当然，可以理解地，在其他一些实施例中，还可以采用神经网络算法自动提取当前特征。
具体的，在该实施例中，步骤S2可以由图像采集装置140中设置的图像处理器142实现。即图像处理器142采用预设方法提取当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断当前特征与预存特征是否匹配。
步骤S3、输出控制信号控制电动门120停止。
该控制信号由信号处理器152产生。其中，在步骤S2中，当图像处理器142判断当前图像的当前特征与预存特征不匹配时，图像处理器142输出不匹配信号，通过第一通信模块143发送给第二通信模块153，第二通信模块153接收并发送给信号处理器152，信号处理器152接收该不匹配信号并根据该不匹配信号输出该控制信号并发送至驱动装置122，由驱动装置122控制电动门120停止运行，从而有效实现避障。
步骤S4、对当前图像进行分析处理，并结合电动门120的机头121的运动信息，获得电动门120的机头121的偏移信息。
电动门120的机头121的偏移信息可以包括机头121的第二偏移值和机头121与图像采集装置140之间的第二距离。
机头121的运动信息包括但不限于在运行过程中的角速度数据、加速度数据和/或地磁方向。
步骤S5、根据机头121的偏移信息控制电动门120运行。
在确定机头121的第二偏移值后，信号处理器152可以根据该第二偏移值输出调节信号，并将该调节信号发送至驱动装置122，由驱动装置122驱动机头121沿偏移的反方向移动，使机头121保持直线运行。通过计算出机头121与图像采集装置140之间的第二距离，可以准确地确定机头121的运行过程中的实时位置，并在机头121到达预设值时，输出控制信号，并将该控制信号发送至驱动装置122，控制机头121停止运行，以使电动门120停止。
参考图3，为本发明一种基于视觉的无轨电动门运行控制方法实施例二流程示意图。该实施例可通过第一实施例所应用的基于视觉的无轨电动门运行控制系统实现。
实施例二在实施例一的基础上，进一步地包括以下步骤：
具体的，步骤S4包括：
步骤S41、基于预设区域对当前图像进行剪裁预处理，获得机头121的预处理区域。
步骤S42、获取预处理区域的第一中心点坐标信息和当前图像的第二中心点坐标信息。
S43、根据第一中心点坐标信息和第二中心点坐标信息，计算机头121的第一偏移值。
以d1表示第一偏移值，则第一偏移值d1可以通过以下方式获得：
具体的，设预处理区域的第一中心点坐标信息中的横坐标x1，当前图像的第二中心点坐标信息中的横坐标为x2。则在理想状况下，即机头121没有发生偏移，x1应等于x2。但是，在实际运行过程中，由于机头121运动轨迹的偏移，x1不等于x2，存在一定的偏移量，该偏移量即为d1。其中，
d1＝x2-x1。
当d1大于零时，表示电动门120中心在图像左半部，即电动门120运动轨迹偏左。
当d1小于零时，表示电动门120中心在图像右半部，即电动门120运动轨迹偏右。
进一步地，步骤S4还可以包括：
步骤S44、基于视差原理将当前图像与相邻帧图像进行比对，获得机头121与图像采集装置140之间的第一距离。其中，相邻帧图像可以为当前图像的前一帧或多帧图像。
在该实施例中，步骤S41-步骤S44由图像处理器142执行，即图像处理器142在确定该当前图像的当前特征与预存特征匹配后，进一步对该当前图像进行分析处理，计算出机头121的第一偏移值d1和第一距离d2。
其中，第一距离d2可以通过以下方式获得：
具体的，假设p1、p2分别为t-1时刻和t时刻的特征点的像素位置，通过特征匹配得到，两点的归一化坐标分别为m1，m2，则有：
m2＝R·m1+s。
其中，R表示t-1时刻到t时刻电动门120的机头121的姿态变化对应的旋转矩阵，s表示t-1时刻到t时刻电动门120的机头121的位置变化向量。
等式两边先后左乘S∧，以及
Figure BDA0001803436260000111
则有：
Figure BDA0001803436260000112
即
Figure BDA0001803436260000113
其中，s^表示s的反对称矩阵。用p1、p2表示，则有：
Figure BDA0001803436260000114
令E＝s∧·R，称为本征矩阵；F＝K-T·s∧·R·K-1,称为基础矩阵，从而可以得到简化的对极约束：
Figure BDA0001803436260000115
根据所获得的本征矩阵或者基础矩阵，可以进一步通过SVD，即奇异值分解等方法得到所需的R，s，即可以得到t时刻电动门120的机头121相对t-1时刻的运动信息。
设电动门120的机头121某一特征点在t-1时刻、t时刻投影到图像平面上的点分别为p1、p2，m1、m2分别为p1、p2的归一化坐标。
根据小孔成像原理以及对极几何五点共面的性质以及求得的R，s，得到
d1·m1＝a2·R·m2+s；
令上式左边为0，即可求得d2。
即：d1·m1×m1＝d2·m1×R·m2+m1×s；
通过上式，可以求得电动门120的机头121上所有特征点的深度值，然后将所有特征点的深度值取平均值，即为电动门120距离图像采集装置140的第一距离d2。
进一步地，在步骤S4之前包括：
步骤S4-1、接收机头121的运动信息；机头121的运动信息包括机头121的角速度数据、加速度数据和/或磁力数据。
在该实施例中，机头121的运动信息由运动检测装置151发送给信号处理器152。
进一步地，步骤S4还可以包括：
步骤S45、根据第一偏移值、第一距离、机头121的运动信息，并采用多传感器融合算法，获得机头121的第二偏移值和机头121与图像采集装置140之间的第二距离。
该实施例中，步骤S45由信号处理器152执行。其中，第一偏移值、第一距离由图像处理器142计算得到，并通过第一通信模块143发送给第二通信模块153，再由第二通信模块153传送给信号处理器152。而机头121的运动信息则由运动检测装置151检测得到并发送给信号处理器152.
其中，多传感器融合算法包括但不限于扩展卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法。
以扩展卡尔曼滤波算法进行说明，以r1表示第二偏移值，r2表示第二距离，则第二偏移值r1和第二距离r2可以通过以下方式获得：
首先，建立电动门120运动平面的直角坐标系，以单开门电动门120为例，以下面对机头121方向的第一门柱111到背对机头121方向的第二门柱112所在的直线方向为x轴正方向，第一门柱111所在的关门截止位置为坐标轴原点，则关门截止位置的坐标为(0，0)，第二门柱112所在开门截止位置的坐标为(L，0)。
设xt，yt，
Figure BDA0001803436260000131
θt分别为t时刻电动门120机头121在如前所述平面直角坐标系下的x轴位置、y轴位置、x轴方向速度、y轴方向速度、机头121运动正前方相对于x轴的夹角。
设
Figure BDA0001803436260000132
分别为t时刻运动检测装置151输出的x轴方向加速度、y轴方向加速度、相对于z轴轴心的角速度；
Figure BDA0001803436260000133
分别为运动检测装置151输出的x轴方向加速度偏差、y轴方向加速度偏差，相对于z轴轴心的角速度偏差。
根据力学定律，可以得到：
Figure BDA0001803436260000134
Figure BDA0001803436260000135
Figure BDA0001803436260000136
Figure BDA0001803436260000137
Figure BDA0001803436260000138
此即为扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的运动方程，其中，
Figure BDA0001803436260000139
为待估计的系统状态变量，
Figure BDA00018034362600001310
为系统输入量，
Figure BDA00018034362600001311
为运动方程噪声，假设其服从均值为零、方差已知的高斯分布。
根据前述计算的d1，d2(t时刻的估计值记为
Figure BDA00018034362600001312
)，可以得到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的观测方程：
Figure BDA00018034362600001313
Figure BDA0001803436260000141
其中，xn，yn分别为根据电动门120图像获得估计位置、估计偏移值与电动门120实际位置、实际偏移值的偏差，该偏差定义为系统观测噪声，同样假设其服从均值为零方差已知的高斯分布。
根据前述运动方程和状态方程，根据标准的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)可以得到融合之后的t时刻系统状态变量
Figure BDA0001803436260000142
的更准确估计值：
Figure BDA0001803436260000143
于是，可以得到：
Figure BDA0001803436260000144
Figure BDA0001803436260000145
第二偏移值和第二距离为机头121的偏移信息。
进一步地，步骤S5包括：
S51、根据第二偏移值输出调节信号调整机头121的运行方向。
具体的，信号处理器152可以根据该第二偏移值输出调节信号，并将该调节信号发送至驱动装置122，由驱动装置122驱动机头121沿偏移的反方向移动，使机头121保持直线运行。
进一步地，步骤S5还可以包括：
步骤S52、判断第二距离是否达到预设值。
步骤S53、若是，输出控制信号控制电动门120停止。
在该实施例中，通过信号处理器152计算出机头121与图像采集装置140之间的第二距离，可以准确地确定机头121的运行过程中的实时位置，并在机头121到达预设值时，由信号处理器152输出控制信号，并将该控制信号发送至驱动装置122，控制机头121停止运行，以使电动门120停止，实现对机头121运行位置的精准控制。
这里，需要说明的是，图2和图3两个实施例的基于视觉的无轨电动门运行控制方法均是通过前述第一实施例的基于视觉的无轨电动门运行控制系统实现的。
当然，可以理解地，在其他一些实施例中，本发明的基于视觉的无轨电动门运行控制系统也可以省略图像处理器142，此时图2和图3两个实施例中，图像处理器142执行的动作均可直接由信号处理器152执行。
参考图4，为本发明一种基于视觉的无轨电动门运行控制装置的逻辑框图。该基于视觉的无轨电动门运行控制装置可以用于实现上述基于视觉的无轨电动门运行控制方法。具体的可以包括：
获取单元501，用于获取图像采集装置140采集的电动门120行进方向上的当前图像。
判断单元502，用于采用预设方法提取当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断当前特征与预存特征是否匹配。
处理单元503，用于对当前图像进行分析处理，并结合电动门120的机头121的运动信息，获得电动门120的机头121的偏移信息。
控制单元504，用于在当前特征与预存特征不匹配时输出控制信号控制电动门120停止，以及用于根据机头121的偏移信息控制电动门120运行。
以上实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据此实施，并不能限制本发明的保护范围。凡跟本发明权利要求范围所做的均等变化与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于视觉的无轨电动门运行控制方法，其特征在于，包括：
S1、获取图像采集装置采集的电动门行进方向上的当前图像；
S2、采用预设方法提取所述当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断所述当前特征与所述预存特征是否匹配，若是，执行步骤S4，若否，执行步骤S3；
S3、输出控制信号控制所述电动门停止；
S4-1、接收所述电动门的机头的运动信息；所述机头的运动信息包括所述机头的角速度数据、加速度数据和/或磁力数据；
S4、对所述当前图像进行分析处理，计算出所述电动门的机头的偏移预估算值并结合所述电动门的机头的运动信息，获得所述电动门的机头的偏移信息；其中，所述偏移预估算值包括所述机头的第一偏移值和所述机头与所述图像采集装置之间的第一距离；
所述步骤S4包括：
S41、基于预设区域对所述当前图像进行剪裁预处理，获得所述机头的预处理区域；
S42、获取所述预处理区域的第一中心点坐标信息中的横坐标x1和所述当前图像的第二中心点坐标信息中的横坐标x2；
S43、根据所述第一中心点坐标信息中的横坐标x1和所述第二中心点坐标信息中的横坐标x2，计算所述机头的第一偏移值；设所述第一偏移值为d1，则d1＝x2-x1；当d1大于零时，所述电动门运动轨迹偏左；当d1小于零时，所述电动门运动轨迹偏右；
S44、基于视差原理将所述当前图像与相邻帧图像进行比对，获得所述机头与所述图像采集装置之间的第一距离；
S45、根据所述第一偏移值、所述第一距离、所述机头的运动信息，并采用多传感器融合算法，获得所述机头的第二偏移值和所述机头与所述图像采集装置之间的第二距离；所述第二偏移值和第二距离为所述机头的偏移信息；
S5、根据所述机头的偏移信息控制所述电动门运行；
S51、根据所述第二偏移值输出调节信号调整所述机头的运行方向。
2.根据权利要求1所述的基于视觉的无轨电动门运行控制方法，其特征在于，所述S5还包括：
S52、判断所述第二距离是否达到预设值；
S53、若是，输出控制信号控制所述电动门停止。
3.根据权利要求1所述的基于视觉的无轨电动门运行控制方法，其特征在于，所述多传感器融合算法包括卡尔曼滤波算法或者粒子滤波算法。
4.一种基于视觉的无轨电动门运行控制装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取图像采集装置采集的电动门行进方向上的当前图像；
判断单元，用于采用预设方法提取所述当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断所述当前特征与所述预存特征是否匹配；
处理单元，用于对所述当前图像进行分析处理，计算出所述电动门的机头的偏移预估算值并结合所述电动门的机头的运动信息，并采用多传感器融合算法获得所述电动门的机头的偏移信息；其中，所述偏移预估算值包括所述机头的第一偏移值和所述机头与所述图像采集装置之间的第一距离；所述机头的运动信息包括所述机头的角速度数据、加速度数据和/或磁力数据；第二偏移值和第二距离为所述机头的偏移信息；所述计算出所述电动门的机头的偏移预估算值包括：基于预设区域对所述当前图像进行剪裁预处理，获得机头的预处理区域；获取预处理区域的第一中心点坐标信息中的横坐标x1和当前图像的第二中心点坐标信息中的横坐标x2；根据所述第一中心点坐标信息中的横坐标x1和所述第二中心点坐标信息中的横坐标x2，计算所述机头的第一偏移值；设所述第一偏移值为d1，则d1＝x2-x1；当d1大于零时，所述电动门运动轨迹偏左；当d1小于零时，所述电动门运动轨迹偏右；基于视差原理将当前图像与相邻帧图像进行比对，获得机头与图像采集装置之间的第一距离；
控制单元，用于在所述当前特征与所述预存特征不匹配时输出控制信号控制所述电动门停止，以及用于根据所述机头的偏移信息控制所述电动门运行；所述根据所述机头的偏移信息控制所述电动门运行包括：根据所述第二偏移值输出调节信号调整所述机头的运行方向。
5.一种基于视觉的无轨电动门运行控制系统，用于实现权利要求1-3任一项所述的基于视觉的无轨电动门运行控制方法，其特征在于，包括：电动门、设置在所述电动门行进方向上的图像采集装置、设置在所述电动门的机头上的运动检测装置和信号处理器、以及设置在所述机头内的驱动装置；
所述图像采集装置用于采集电动门行进方向上的当前图像，并将所采集的当前图像发送给信号处理器；
所述运动检测装置用于检测所述电动门的机头的运动状态、并输出所述机头的运动信息；所述机头的运动信息包括所述机头的角速度数据、加速度数据和/或磁力数据；
所述信号处理器用于采用预设方法提取所述当前图像的当前特征，将所提取的当前图像的当前特征与预存特征进行比对，判断所述当前特征与所述预存特征是否匹配，并在所述当前特征与所述预存特征不匹配时输出控制信号至所述驱动装置控制所述电动门停止；所述信号处理器还用于对所述当前图像进行分析处理、计算出所述电动门的机头的偏移预估算值并结合所述电动门的机头的运动信息、并采用多传感器融合算法获得所述电动门的机头的偏移信息，并根据所述机头的偏移信息控制所述驱动装置，以控制所述电动门运行；其中，所述偏移预估算值包括所述机头的第一偏移值和所述机头与所述图像采集装置之间的第一距离；第二偏移值和第二距离为所述机头的偏移信息；所述计算出所述电动门的机头的偏移预估算值包括：基于预设区域对所述当前图像进行剪裁预处理，获得机头的预处理区域；获取预处理区域的第一中心点坐标信息中的横坐标x1和当前图像的第二中心点坐标信息中的横坐标x2；根据所述第一中心点坐标信息中的横坐标x1和所述第二中心点坐标信息中的横坐标x2，计算所述机头的第一偏移值；设所述第一偏移值为d1，则d1＝x2-x1；当d1大于零时，所述电动门运动轨迹偏左；当d1小于零时，所述电动门运动轨迹偏右；基于视差原理将当前图像与相邻帧图像进行比对，获得机头与图像采集装置之间的第一距离；所述根据所述机头的偏移信息控制所述驱动装置包括：根据所述第二偏移值输出调节信号调整所述机头的运行方向。
6.根据权利要求5所述的基于视觉的无轨电动门运行控制系统，其特征在于，所述运动检测装置包括陀螺仪、加速度传感器和/或磁力计。
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