CN109636832A - 停靠检测方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

停靠检测方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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CN109636832A CN201811532792.1A CN201811532792A CN109636832A CN 109636832 A CN109636832 A CN 109636832A CN 201811532792 A CN201811532792 A CN 201811532792A CN 109636832 A CN109636832 A CN 109636832A
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Abstract

本发明实施例公开了一种停靠检测方法、装置、电子设备和存储介质,涉及图像处理领域。所述方法包括:对预先划定的检测区域进行实时图像采集,将实时采集的任一帧图像作为当前图像;将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算,得到当前差分图像;如果从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标,则在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠。本发明实施例通过获取检测区域的背景图像和当前图像,进而获得差分图像,通过差分图像获得待检测物体质心点坐标,根据预设帧数图像对应质心点坐标变化确定待测物体是否停靠,实现了实时监控待检测物体是否停靠的效果。

Description

停靠检测方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及图像处理领域,尤其涉及一种停靠检测方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
近几年来,随着航运业务的迅猛发展,进出港口的船舶数量和类型正在快速增长,港口、航道、码头建设迫在眉睫。船舶进出港的数据量逐年增加,传统的进出港管理工作难度增加。传统的进出港管理主要通过“船管民警、船管员登记备案”“人工短信告知”或“人工录入”的方式进行,漏发延发的情况时有发生,无法实时、全面掌握进出港船舶的情况。该种方式不仅效率底下,而且对海事部门的监管工作有很大的挑战。
有部分地方通过射频识别技术来监测船舶,船舶进出港时,通过射频识别技术来发送消息识别船舶状态。但该方法设备成本较高,安装在船舶上的船舶识别电子标签容易损坏,且水上的环境对射频识别技术的识别率影响较大。
发明内容
本发明实施例提供一种停靠检测方法、装置、设备和存储介质,以解决现有技术中识别待测物体是否停靠时,设备成本高,方法识别率低的问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种停靠检测方法,所述方法包括:
对预先划定的检测区域进行实时图像采集;
将实时采集的任一帧图像作为当前图像,并将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算,得到当前差分图像;
如果从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标,则在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠。
第二方面,本发明实施例提供了一种停靠检测装置,所述装置包括:
图像采集模块,用于对预先划定的检测区域进行实时图像采集;
差分图像获取模块,用于将实时采集的任一帧图像作为当前图像,并将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算,得到当前差分图像;
停靠检测模块,用于如果从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标,则在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一所述的停靠检测方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的停靠检测方法。
本发明实施例通过获得检测区域的当前图像与背景图像,进而得到差分图像,接下来获得待检测物体质心点坐标,根据预设帧数图像对应质心点坐标变化确定待测物体是否停靠,因此,无需配备射频设备和电子标签即可实时监控待检测物体是否停靠,降低了设备成本,同时提高了识别率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1A为本发明实施例一提供的一种停靠检测方法的流程图;
图1B为本发明实施例一提供的一种预先划定检测区域的示意图;
图2为本发明实施例二提供的一种停靠检测方法的流程图;
图3为本发明实施例三提供的一种停靠检测装置的结构示意图;
图4为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1A为本发明实施例一提供的一种停靠检测方法的流程图,图1B为本发明实施例一提供的一种预先划定检测区域的示意图。本实施例适用于船舶进港备案以及登记的情况。该方法可以由本发明实施例提供的停靠检测装置来执行,该装置可以集成于电子设备中,例如带有摄像头的工控机中。参见图1A,该方法具体包括:
步骤101、对预先划定的检测区域进行实时图像采集。
其中,为了提高检测效率,排除非必要的检测目标,在采集实时图像之前,先预先划定检测区域,示例性的,图1B为被采集用于检测船舶是否停靠港口的图像,其中104为检测区域。所述实时图像包括视频图像。
步骤102、将实时采集的任一帧图像作为当前图像,并将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算,得到当前差分图像。
其中,所述检测区域的背景图像为方案实施初始时所述检测区域中无待测物体时的图像。预先获取该背景图像后,将实时获取的采集图像中的任一帧图像都称之为当前图像,并将获取的当前图像分别与所述检测区域的背景图像进行图像差分运算。通过进行图像差分运算,可以确定当前是否有待测物体出现在所述检测区域。
可选的,在将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算之前,所述方法还包括对当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像进行滤波处理,其中,所述滤波处理包括高斯滤波、中值滤波等。通过滤波处理可以增加所述当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像的图像清晰度,继而提高识别准确率。
步骤103、如果从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标,则在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠。
具体的,若有待测物体在检测区域停靠,那么从待测物体靠近检测区域一直到待测物体停靠的过程中,实时采集的当前图像在发生变化,当前图像与检测区域的背景图像的差分图像也在实时发生变化。因此,针对获取到的当前差分图像,利用图像识别技术,一方面,可以识别出是否有待测物体开始靠近检测区域;另一方面,可以通过识别待测物体的质心点坐标来确定待测物体是否全部进入检测区域的范围内,进一步的,由于待测物体停靠后将处于静止状态,因此其质心点坐标在连续两帧图像中的差值将处于一个稳定的区间,于是,当待测物体全部进入检测区域的范围内后,则在当前图像后预设帧数的图像中,依据该质心点坐标的变化即可确定待测物体是否在所述检测区域停靠。
可选的,在确定待测物体已经在所述检测区域停靠之后,所述方法还包括将待测物体在所述检测区域停靠时对应的图像,作为新的背景图像。具体的,在根据质心点坐标变化确定待测物体已经停靠后,将此时获取待测物体的图像作为新的背景图像,通过获取新的背景图像可以检测是否有其他船舶靠近。
本发明实施例提供的技术方案,通过获得检测区域的当前图像与背景图像,进而得到差分图像,接下来获得待检测物体质心点坐标,根据预设帧数图像对应质心点坐标变化确定待测物体是否停靠,因此,无需配备射频设备和电子标签即可实时监控待检测物体是否停靠,降低了设备成本,同时提高了识别率。此外,通过背景图像的更新,可以在已经有物体停靠的情况下继续对其他物体是否停靠进行检测,保证了方案实施的持续性和可行性。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的停靠检测方法的流程图,本实施例是在上述实施例的基础上进一步进行优化。如图2所示,该方法可以包括:
步骤201、对预先划定的检测区域进行实时图像采集。
步骤202、将实时采集的任一帧图像作为当前图像,并将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算,得到当前差分图像。
步骤203、根据所述当前差分图像得到所述待测物体的轮廓图像,并判断轮廓图像是否为封闭图像,当判断为是时,继续执行步骤204。
示例性的,轮廓图像通过包括OpenCV中的findContour函数来获取。在获取所述轮廓图像后,生成所述轮廓图像的外接图形,用于更直观的观察所述轮廓图像,并对所述轮廓图像遍历,即获得所述轮廓图像中所有像素点的坐标值,根据所有像素点的坐标值来判断所述轮廓图像是否为封闭图像。
当判断所述轮廓图像为封闭图像,则继续执行步骤204;当判断所述轮廓图像不是封闭图像,则返回继续执行步骤201-步骤203,直到当判断所述轮廓图像为封闭图像为止。
步骤204、根据所述待测物体的轮廓图像得到所述待测物体轮廓图像的面积和所述待测物体轮廓图像的一阶距。
示例性的,所述轮廓图像的面积通过包括OpenCV中的contourArea函数来获取,所述轮廓图像的一阶距通过包括公式和公式来获取,M10和M01分别为轮廓图像x轴方向和y轴方向的一阶距,V(x,y)为点(x,y)的灰度值。
步骤205、根据所述待测物体轮廓图像的面积和所述待测物体轮廓图像的一阶距确定所述待测物体的质心点坐标。
所述质心点坐标通过包括公式和公式来获取,为所述质心点的坐标,M00为所述轮廓图像的面积,M10和M01分别为轮廓图像x轴方向和y轴方向的一阶距。
步骤206、获取所述当前图像后预设帧数的图像中每一帧图像的所述待检测物体的质心点坐标。
其中,由于待测物体的移动,其质心点坐标也会随之发生变化,为了记录质心点坐标的变化程度,获取预设帧数的图像中每一帧图像中待测物体的质心点坐标,预设帧数可以根据需要自行设定。
步骤207、获取所述预设帧数的图像中每两相邻帧图像的所述待检测物体的质心点坐标距离。
示例性的,获取当前图像后100帧图像中每一帧图像的所述待检测物体的质心点坐标,计算所述100帧图像中每相邻两帧图像的所述待检测物体的质心点坐标距离,可选的,所述坐标距离通过包括计算欧氏距离得到:d为坐标距离,x1i为相邻两帧中前一帧质心点坐标,x2i为相邻两帧中后一帧质心点坐标。
步骤208、将所述坐标距离与预设的门限值进行比对,若所述坐标距离小于所述预设的门限值,则确定待测物体在所述检测区域停靠。
其中,待测物体停靠意味着其运动速度变慢,对应的待测物体的质心点坐标变换距离也随之变短,当获取的所述坐标距离小于预设的门限值时,可选的,所述门限值包括1个像素值,则确定所述待测物体在所述检测区域停靠。
步骤209、将所述待测物体在所述检测区域停靠时对应的图像,作为新的背景图像。
本发明实施例提供的技术方案,在实施例一的基础上通过获取待测物体的轮廓图像,进而获得轮廓图像的面积和一阶距,求得待测物体的质心点坐标,并记录变化的质心点坐标距离,与预设门限值进行比对,确定待测物体是否停靠,因此,无需配备射频设备和电子标签即可实时监控待检测物体是否停靠,不仅降低了设备成本,而且由于能更准确地识别出待测物体的质心点坐标,从而提高了对停靠检测的识别率。此外,通过背景图像的更新,可以在已经有物体停靠的情况下继续对其他物体是否停靠进行检测,保证了方案实施的持续性和可行性。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种停靠检测装置的结构示意图,该装置可执行本发明任意实施例所提供的停靠检测方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图3所示,该装置可以包括:
图像采集模块31,用于对预先划定的检测区域进行实时图像采集;
差分图像获取模块32,用于将实时采集的任一帧图像作为当前图像,并将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算,得到当前差分图像;
停靠检测模块33,用于如果从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标,则在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠。
在上述实施例的基础上,所述停靠检测装置还包括:
滤波单元,用于在所述差分图像获取模块进行差分运算之前,对当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像进行滤波处理。
在上述实施例的基础上,所述停靠检测模块33包括质心点坐标识别单元,用于从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标;
其中,所述质心点坐标识别单元包括:
轮廓图像获取子单元,用于根据所述当前差分图像得到所述待测物体的轮廓图像;
质心点坐标识别子单元,用于如果所述待测物体的轮廓图像为封闭图像,则根据所述轮廓图像识别所述待测物体的质心点坐标。
其中,质心点坐标识别子单元具体用于:
根据所述待测物体的轮廓图像得到所述待测物体轮廓图像的面积和所述待测物体轮廓图像的一阶距;根据所述待测物体轮廓图像的面积和所述待测物体轮廓图像的一阶距确定所述待测物体的质心点坐标。
在上述实施例的基础上,所述停靠检测模块33包括停靠检测单元,用于在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠。
其中,所述停靠检测单元包括:
质心点坐标获取子单元,用于获取所述当前图像后预设帧数的图像中每一帧图像的所述待检测物体的质心点坐标;
坐标距离获取子单元,用于获取所述预设帧数的图像中每两相邻帧图像的所述待检测物体的质心点坐标距离;
坐标距离比对子单元,用于将所述坐标距离与预设的门限值进行比对,若所述坐标距离小于所述预设的门限值则确定待测物体在所述检测区域停靠。
在上述实施例的基础上,所述装置还包括:
背景图像更新模块,用于在停靠检测模块33确定待测物体在所述检测区域停靠之后,将所述待测物体在所述检测区域停靠时对应的图像,作为新的背景图像。
本发明实施例所提供的一种停靠检测装置,可执行本发明任意实施例所提供的一种停靠检测方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节,可参见本发明任意实施例提供的一种停靠检测方法。
实施例四
图4为本发明实施例4提供的一种电子设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备400的框图。图4显示的电子设备400仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示,电子设备400以通用计算设备的形式表现。电子设备400的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元401,系统存储器402,连接不同系统组件(包括系统存储器402和处理单元401)的总线403。
总线403表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
电子设备400典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备400访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器402可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)404和/或高速缓存存储器405。电子设备400可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统406可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线403相连。存储器402可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块407的程序/实用工具408,可以存储在例如存储器402中,这样的程序模块407包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块407通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备400也可以与一个或多个外部设备409(例如键盘、指向设备、显示器410等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备400交互的设备通信,和/或与使得该电子设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口411进行。并且,电子设备400还可以通过网络适配器412与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器412通过总线403与电子设备400的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备400使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元401通过运行存储在系统存储器402中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的停靠检测方法,包括:
对预先划定的检测区域进行实时图像采集;
将实时采集的任一帧图像作为当前图像,并将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算,得到当前差分图像;
如果从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标,则在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠。
实施例五
本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种停靠检测方法,该方法包括:
对预先划定的检测区域进行实时图像采集;
将实时采集的任一帧图像作为当前图像,并将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算,得到当前差分图像;
如果从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标,则在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的一种停靠检测方法中的相关操作。
本发明实施例的计算机可读存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (14)

1.一种停靠检测方法,其特征在于,所述方法包括:
对预先划定的检测区域进行实时图像采集;
将实时采集的任一帧图像作为当前图像,并将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算,得到当前差分图像;
如果从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标,则在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算之前,所述方法还包括:
对当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像进行滤波处理。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述质心点坐标的识别过程包括:
根据所述当前差分图像得到所述待测物体的轮廓图像;
如果所述待测物体的轮廓图像为封闭图像,则根据所述轮廓图像识别所述待测物体的质心点坐标。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述轮廓图像识别所述待测物体的质心点坐标,包括:
根据所述待测物体的轮廓图像得到所述待测物体轮廓图像的面积和所述待测物体轮廓图像的一阶距;
根据所述待测物体轮廓图像的面积和所述待测物体轮廓图像的一阶距确定所述待测物体的质心点坐标。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠,包括:
获取所述当前图像后预设帧数的图像中每一帧图像的所述待检测物体的质心点坐标;
获取所述预设帧数的图像中每两相邻帧图像的所述待检测物体的质心点坐标距离;
将所述坐标距离与预设的门限值进行比对,若所述坐标距离小于所述预设的门限值,则确定待测物体在所述检测区域停靠。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定待测物体在所述检测区域停靠之后,所述方法还包括:
将所述待测物体在所述检测区域停靠时对应的图像,作为新的背景图像。
7.一种停靠检测装置,其特征在于,所述装置包括:
图像采集模块,用于对预先划定的检测区域进行实时图像采集;
差分图像获取模块,用于将实时采集的任一帧图像作为当前图像,并将当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像做差分运算,得到当前差分图像;
停靠检测模块,用于如果从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标,则在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
滤波单元,用于在所述差分图像获取模块进行差分运算之前,对当前图像与预先获取的所述检测区域的背景图像进行滤波处理。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述停靠检测模块包括质心点坐标识别单元,用于从所述当前差分图像中识别出待测物体的质心点坐标;
其中,所述质心点坐标识别单元包括:
轮廓图像获取子单元,用于根据所述当前差分图像得到所述待测物体的轮廓图像;
质心点坐标识别子单元,用于如果所述待测物体的轮廓图像为封闭图像,则根据所述轮廓图像识别所述待测物体的质心点坐标。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述质心点坐标识别子单元具体用于:
根据所述待测物体的轮廓图像得到所述待测物体轮廓图像的面积和所述待测物体轮廓图像的一阶距;
根据所述待测物体轮廓图像的面积和所述待测物体轮廓图像的一阶距确定所述待测物体的质心点坐标。
11.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述停靠检测模块包括停靠检测单元,用于在所述当前图像后预设帧数的图像中,依据所述质心点坐标的变化确定所述待测物体是否在所述检测区域停靠;
其中,所述停靠检测单元包括:
质心点坐标获取子单元,用于获取所述当前图像后预设帧数的图像中每一帧图像的所述待检测物体的质心点坐标;
坐标距离获取子单元,用于获取所述预设帧数的图像中每两相邻帧图像的所述待检测物体的质心点坐标距离;
坐标距离比对子单元,用于将所述坐标距离与预设的门限值进行比对,若所述坐标距离小于所述预设的门限值则确定待测物体在所述检测区域停靠。
12.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
背景图像更新模块,用于在所述停靠检测模块确定待测物体在所述检测区域停靠之后,将所述待测物体在所述检测区域停靠时对应的图像,作为新的背景图像。
13.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的停靠检测方法。
14.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的停靠检测方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111860070A (zh) * 2019-04-30 2020-10-30 百度时代网络技术(北京)有限公司 识别发生改变的对象的方法和装置
CN112542063A (zh) * 2020-12-01 2021-03-23 慧泉智能科技(苏州)有限公司 一种监测古运河河道水上交通工具违规停靠的方法
CN114014037A (zh) * 2021-11-17 2022-02-08 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 一种码头智能化水泥装卸监控系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103345618A (zh) * 2013-06-21 2013-10-09 银江股份有限公司 一种基于视频技术的交通违章检测方法
CN104156942A (zh) * 2014-07-02 2014-11-19 华南理工大学 一种用于复杂环境遗留物的检测方法
CN106228569A (zh) * 2016-07-06 2016-12-14 西安邮电大学 一种适用于水质监测的鱼体运动速度检测方法
JP2017220020A (ja) * 2016-06-07 2017-12-14 リズム時計工業株式会社 動体検知システム及び動体検知方法
CN108986152A (zh) * 2018-06-11 2018-12-11 全球能源互联网研究院有限公司 一种基于差分图像的异物检测方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103345618A (zh) * 2013-06-21 2013-10-09 银江股份有限公司 一种基于视频技术的交通违章检测方法
CN104156942A (zh) * 2014-07-02 2014-11-19 华南理工大学 一种用于复杂环境遗留物的检测方法
JP2017220020A (ja) * 2016-06-07 2017-12-14 リズム時計工業株式会社 動体検知システム及び動体検知方法
CN106228569A (zh) * 2016-07-06 2016-12-14 西安邮电大学 一种适用于水质监测的鱼体运动速度检测方法
CN108986152A (zh) * 2018-06-11 2018-12-11 全球能源互联网研究院有限公司 一种基于差分图像的异物检测方法及装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111860070A (zh) * 2019-04-30 2020-10-30 百度时代网络技术(北京)有限公司 识别发生改变的对象的方法和装置
CN112542063A (zh) * 2020-12-01 2021-03-23 慧泉智能科技(苏州)有限公司 一种监测古运河河道水上交通工具违规停靠的方法
CN114014037A (zh) * 2021-11-17 2022-02-08 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 一种码头智能化水泥装卸监控系统
CN114014037B (zh) * 2021-11-17 2023-08-29 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 一种码头智能化水泥装卸监控系统

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