CN113031386B - 双滤光镜切换器的异常检测方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种双滤光镜切换器的异常检测方法、装置、设备和介质。其中方法包括:当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像;将图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像;获取第二滤光片对应的颜色信息;根据颜色信息,从HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比;若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于颜色图像的面积占比阈值,则确定双滤光镜切换器出现异常。本发明实施例实现对双滤光镜切换器异常的自动化检测,节省了人力成本,提高了对双滤光镜切换器的异常检测效率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及滤光镜切换技术领域,尤其涉及一种双滤光镜切换器的异常检测方法、装置、设备和介质。
背景技术
现如今,电荷耦合元件(Charge Coupled Device,简称为:CCD)传感器(Sensor)或者互补金属氧化物半导体(Complementary Metal-Oxide Semiconductor,简称为:CMOS)传感器的感光频段远超过人眼。为了保证图像颜色的准确性,在外界光照强度充足情况下,需要使用双滤光镜切换器(IR-CUT)中的红外滤光片将一定频段的光线滤除,以使CCD传感器或CMOS传感器利用未被滤除的光线拍摄图像;在外界光照强度不足情况下,使用IR-CUT中的全通滤光片,以使CCD传感器或CMOS传感器根据全部光线拍摄图像。
IR-CUT是由结构支架、滤光片组合、电磁或电机驱动等部件组成,那么当结构支架尺寸存在误差,各部件之间间距余量不足或者驱动不足时,都会引起IR-CUT出现异常,导致拍摄的图像异常。在实际使用过程中,当拍摄的图像异常时,通常是通过人工对异常图像进行分析,确定IR-CUT是否能正常工作,这就需要消耗大量人力成本,且效率低下。
发明内容
本发明实施例提供一种双滤光镜切换器的异常检测方法、装置、设备和介质,实现对双滤光镜切换器的异常的自动化检测,节省了人力成本,提高了对双滤光镜切换器的异常检测效率。
第一方面,本发明实施例提供了一种双滤光镜切换器的异常检测方法,该方法包括:
当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像;
将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像;
获取所述第二滤光片对应的颜色信息;
根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比;
若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器出现异常。
第二方面,本发明实施例还提供了一种双滤光镜切换器的异常检测装置,该装置包括:
控制模块,用于当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像;
格式转换模块,用于将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像;
信息获取模块,用于获取所述第二滤光片对应的颜色信息;
第一确定模块,用于根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比;
第二确定模块,用于若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器出现异常。
第三方面,本发明实施例还提供了一种电子设备,该电子设备包括:
摄像头;
双滤光镜切换器,所述双滤光镜切换器安装于所述摄像头;
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本发明第一方面实施例所述的双滤光镜切换器的异常检测方法。
第四方面,本发明实施例还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以实现本发明第一方面实施例所述的双滤光镜切换器的异常检测方法。
本发明实施例公开的技术方案,具有如下有益效果:
在双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像,将采集的图像格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像,并获取第二滤光片对应的颜色信息,根据获取的颜色信息从HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比,若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于该颜色图像的面积占比阈值,则确定双滤光镜切换器出现异常。由此,实现对双滤光镜切换器异常的自动化检测,节省了人力成本,提高了对双滤光镜切换器的异常检测效率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种双滤光镜切换器的异常检测方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的颜色图像为黑色图像的示意图;
图3是本发明提供的另一种双滤光镜切换器的异常检测方法的流程示意图;
图4是本发明实施例提供的再一种双滤光镜切换器的异常检测方法的流程示意图;
图5是本发明实施例提供的一种具有不同样本图像的样本图像库的示意图;
图6是本发明实施例提供的一种双滤光镜切换器的异常检测装置的结构示意图;
图7是本发明实施例提供的另一种双滤光镜切换器的异常检测装置的结构示意图;
图8是本发明实施例提供的再一种双滤光镜切换器的异常检测装置的结构示意图;
图9为本发明实施例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,而非对本发明实施例的限定。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。
本发明实施例针对相关技术中,当拍摄的图像异常时,通过人工对异常图像进行分析,确定双滤光镜切换器(IR-CUT)是否能正常工作,需要消耗大量人力成本,且效率低下的问题,提出一种双滤光镜切换器的异常检测方法、装置、设备和介质。
本发明实施例在双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,通过控制图像传感器基于切换后的滤光片采集图像,并将采集的图像格式转换为HSV格式,获取第二滤光片对应的颜色信息,然后根据颜色信息从HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比,当任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于颜色图像的面积占比阈值,则确定双滤光镜切换器出现异常。由此,实现对双滤光镜切换器异常的自动化检测,节省了人力成本,提高了对双滤光镜切换器的异常检测效率。
下面参考附图对本发明实施例的双滤光镜切换器的异常检测方法、装置、设备和介质进行描述。
图1是本发明实施例提供的一种双滤光镜切换器的异常检测方法的流程示意图,本实施例可适用于确定双滤光镜切换器是否异常的场景,该方法可以由双滤光镜切换器的异常检测装置来执行,该双滤光镜切换器的异常检测装置可由硬件和/或软件组成,一般可集成于电子设备中,该电子设备可以是任意具有拍摄功能的设备,比如摄像机、相机等。该双滤光镜切换器的异常检测方法具体包括如下:
S101,当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像。
在本发明实施例中,第一滤光片为红外滤光片,第二滤光片为全通滤光片;或者,第一滤光片为全通滤光片,第二滤光片为红外滤光片。
其中,红外滤光片处于工作状态时,图像传感器采集的图像为彩色图像,即电子设备的工作状态处于彩色状态,对应工作环境为白天;相应地,全通滤光片处于工作状态时,图像传感器采集的图像为黑白图像,即电子设备的工作状态处于黑白状态,对应工作环境为夜晚。
通常,具有拍摄功能的电子设备(例如摄像机)可全天不间断进行拍摄工作,并且在工作时会因为光照强度的变化,调整自身工作状态,并控制双滤光镜切换器(IR-CUT)切换滤光片,以确保始终能够采集到无颜色偏差、亮度正常及可视性好的图像。比如,当白天光照强度充足时,电子设备会调整工作状态为彩色状态,并控制双滤光镜切换器将滤光片切换为红外滤光片,以修正白天偏色问题;又如,当夜晚光照强度不足时,电子设备会调整工作状态为黑白状态,并控制双滤光镜切换器将滤光片切换为全通滤光片,以利用通过的红外光提升夜晚亮度,拍摄光线正常的图像。
需要说明的是,在本发明实施例中,控制IR-CUT切换滤光片不局限于根据电子设备的工作模式来触发,还可根据图像传感器感应的光照强度来触发,即只要图像传感器感应的光照强度满足切换条件时,即可控制IR-CUT切换滤光片。
为了更清楚的说明本发明实施例,下面以第一滤光片为红外滤光片,第二滤光片为全通滤光片为例,对双滤光镜切换器的异常检测方法进行详细说明。
具体的,若当前工作环境为白天,电子设备在工作过程中会实时监测图像传感器感应的光照强度是否低于预设阈值。若确定图像传感器感应的光照强度低于预设阈值时,则说明工作环境可能从白天变成夜晚,此时调整自身工作状态为黑白状态,并向双滤光镜切换器发送切换指令,以使双滤光镜切换器将当前使用的第一滤光片切换为第二滤光片。其中,切换指令中携带有第二滤光片的标识信息。标识信息是指唯一确定滤光片身份的信息,例如滤光片名称或序号等。在本实施例中预设阈值基于白天与夜晚的光照强度临界值确定。
进而,当双滤光镜切换器接收到切换指令时,双滤光镜切换器可基于切换指令中携带的第二滤光片的标识信息,将使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换。并且在切换之后,电子设备可控制图像传感器基于双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像。由于电子设备当前工作状态为黑白状态,则此时采集的图像为黑白图像。
S102,将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像。
本发明实施例中,基于双滤光镜切换器切换后的滤光片采集的图像格式,可以是RGB格式,也可以是其他格式,比如YUV格式,YCbCr格式等,本发明在此不对其作具体限定。
为此,可首先确定采集的图像格式是否为HSV格式。若否,则将图像格式转换为HSV格式,以得到HSV格式图像;若是,则不做格式转换处理。
例如,若确定图像格式为RGB格式,则采用如下算法,将RGB格式转换为HSV格式:
max=max(R,G,B)min=min(R,G,B);
if R=max,H=(G-B)/(max-min);
if G=max,H=2+(B-R)/(max-min);
if B=max,H=4+(R-G)/(max-min);
H=H*60;
if H<0,H=H+360;
V=max(R,G,B)S=(max-min)/max;
进一步的,由于行人、车辆及其他具有运动属性的物体,在拍摄过程中会运动,因此存在图像传感器采集的图像模糊、不清楚,导致后续基于该图像确定双滤光镜切换器是否异常时存在误差不准确等问题。
为此,本发明基于双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像时,可控制图像传感器基于切换后的滤光片采集至少两张图像,从至少两张图像中,选择质量最优的一张图像。然后,将选取的质量最优的一张图像格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像。从而避免因采集的一张图像模糊、不清楚,而导致确定双滤光镜切换器是否异常存在误差不准确的情况。
即,所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像之前,还包括:
基于所述切换后的滤光片采集至少两张图像;
从所述至少两张图像中,选取质量最优的一张图像;
相应地,所述将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像,包括:
将所述质量最优的一张图像格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像。
其中,质量最优的一张图像是指画面清晰度最高且无伪影的图像。
S103,获取所述第二滤光片对应的颜色信息。
在本发明实施例中,与第二滤光片对应的工作状态为黑白状态,那么获取第二滤光片对应的颜色信息,即获取与黑白状态对应的颜色信息。
具体实现时,可从配置信息中获取与黑白状态对应的颜色信息。其中,颜色信息至少包括:黑、白及灰。其中配置信息是技术人员预先配置在电子设备存储单元中,并且可根据实际需要进行调整。
值得注意的是,实际使用过程中,当第二滤光片为红外滤光片时,则获取的是与彩色状态对应的颜色信息。其中,获取与彩色状态对应的颜色信息至少包括:红色。具体获取方式与上述获取与黑白状态对应颜色信息相同,此处不做过多赘述。
需要说明的是,本实施例中S102和S103的顺序,可以是先执行S102,再执行S103;或者,先执行S103,再执行S102;又或者,还可以是同时执行S102和S103,本发明对此不做具体限定。
S104,根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比。
可选的,根据获取的颜色信息,可从HSV格式图像中提取至少一个颜色图像,并且在提取至少一张颜色图像时,框选每张颜色图像中的颜色区域,并对框选的颜色区域进行编号,以为后续确定颜色图像中颜色区域的面积占比奠定基础。
其中,对框选的颜色区域进行编号时,可将编号进行显示,也可以不显示,此处对其不做具体限定。本发明实施例中,框选颜色图像中颜色区域可采用框选算法实现框选,或者采用其他方式实现等。
例如,若颜色为黑色和灰色,则从HSV格式图像中提取黑色图像和灰色图像,并框选黑色图像中的黑色区域及灰色图像中的灰色区域。又如,若颜色为黑色、灰色和白色,则从HSV格式图像中提取黑色图像、灰色图像和白色图像,并框选黑色图像中的黑色区域、灰色图像中的灰色区域和白色图像中的白色区域。
进一步的,框选出每张颜色图像中颜色区域之后,可对每张颜色图像中框选的颜色区域面积进行计算,并根据计算的面积和整张颜色图像的面积,确定颜色区域的面积占比。
具体实现时,可通过代码统计每张颜色图像的所有像素点,和每张颜色图像中颜色区域的所有像素点,确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比。
示例性的,确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比,实现代码如下:
w=img.width#图像的宽
h=img.heigeht#图像的高
imgSize=w*h
print(‘颜色图像宽%s,高%s’%(w,h))
print(‘颜色区域宽%s,高%s’%(w,h))
print(‘颜色区域的面积占比=%s’%(w*h/imgSize)
其中,s为代码中的一种表示方式,代表图像的宽和高。
举例说明,若提取的颜色图像为黑色图像,框选的颜色区域为黑色区域,那么当黑色图像的宽为1920,高为1080;黑色区域宽为1146,高为1080,则采用上述方式确定黑色图像中黑色区域的面积占比的代码执行结果如下:
黑色图像宽1920,高1080
黑色区域宽1146,高1080
黑色区域的面积占比=0.596875。
S105,若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器出现异常。
在本发明实施例中,面积占比阈值根据获取的颜色信息进行设置,即不同颜色有不同的面积占比阈值。也就是说,提取的每张颜色图像对应有一个面积占比阈值。
可选的,在确定出每张颜色图像中颜色区域的面积占比之后,可将每张颜色图像中颜色区域的面积占比与各自的面积占比阈值进行比较。若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于自身对应的面积占比阈值,则确定双滤光镜切换器出现异常。
例如,如图2所示,颜色图像为黑色图像,且黑色图像中标记为21的区域为黑色区域,那么将该黑色区域的面积占比0.59与黑色图像的面积占比阈值0.5进行比较,确定黑色区域的面积占比大于黑色图像的面积占比阈值,则确定双滤光镜切换器出现异常。
可以理解的是,本发明实施例通过控制图像传感器采集基于切换后的滤光片的图像,并将该图像格式转换为HSV格式,以从HSV格式图像中提取与第二滤光片对应的颜色信息的颜色图像,并且当确定提取的颜色图像中任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于自身的面积占比阈值时,确定双滤光镜切换器出现异常,从而简化了检测双滤光镜切换器异常的步骤,提高了检测效率。
本发明实施例提供的双滤光镜切换器的异常检测方法,在双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像,将采集的图像格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像,并获取第二滤光片对应的颜色信息,根据获取的颜色信息从HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比,若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于该颜色图像的面积占比阈值,则确定双滤光镜切换器出现异常。由此,实现对双滤光镜切换器异常的自动化检测,节省了人力成本,提高了对双滤光镜切换器的异常检测效率。
图3是本发明提供的另一种双滤光镜切换器的异常检测方法的流程示意图。在具体实现过程中,当确定双滤光镜切换器出现异常之前,还包括:确定双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换的切换次数是否超过失败次数,当确定超过失败次数时,则确定该双滤光镜切换器异常。下面结合图3,对上述情况进行说明。该方法具体包括如下:
S301,当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像。
S302,将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像。
S303,获取所述第二滤光片对应的颜色信息。
S304,根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比。
S305,若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换的切换次数是否超过失败次数,若超过失败次数,则执行S306,否则执行S307。
其中,失败次数是指将双滤光镜切换器使用的滤镜片由第一滤光片向第二滤光片切换的失败次数,且该失败次数基于双滤光镜切换器的性能进行设置,此处对其不做具体限定。例如,失败次数为5次等。
S306,若超过所述失败次数,则确定所述双滤光镜切换器出现异常,并清除所述切换次数。
例如,若失败次数为5次,颜色图像为灰色图像,那么当灰色图像中灰色区域的面积占比大于灰色图像的面积占比阈值,且双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换的切换次数加1后的总切换次数为6次。此时,双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换的切换次数已经超过失败次数,此时确定双滤光镜切换器出现异常。
在本发明实施例中,当确定双滤光镜切换器出现异常时,电子设备可向监控中心发送报警信息,以提示工作人员双滤光镜切换器出现异常,请及时进行维护。
其中,报警信息中携带有电子设备的标识信息或者双滤光镜切换器的标识信息。在本发明实施例中,电子设备的标识信息或双滤光镜切换器的标识信息,是指唯一确定双滤光镜切换器身份的信息,例如编号、序列号等,此处不做具体限定。
进一步的,向监控中心发送报警信息之后,本发明实施例还可清除双滤光镜切换器的切换次数,以使后续检测双滤光镜切换器是否异常时能够不受历史切换次数的影响,提高检测的准确性。
S307,若未超过所述失败次数,则向所述双滤光镜切换器发送切换控制指令,以使所述双滤光镜切换器将切换后的滤光片切换为目标滤光片,所述控制指令中携带有目标滤光片的标识信息。
在本发明实施例中,目标滤光片即为第二滤光片,且目标滤光片的标识信息是指唯一确定滤光片身份的信息,例如滤光片名称或序号等,此处对其不做具体限定。
可选的,当确定双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换的切换次数未超过失败次数,则可执行补救步骤,即再次向双滤光镜切换器发送滤光片切换指令,以使双滤光镜切换器基于切换指令中携带的目标滤光片的标识信息,将切换后的滤光片切换为目标滤光片。从而基于上述补救措施,可提高双滤光镜切换器的工作可靠性。
在本发明实施例中,当执行补救步骤之后,若确定双滤光镜切换器此次滤光片切换成功时,可将双滤光镜切换器的切换次数进行清除处理,以使切换次数归零,从而为后续检测双滤光镜切换器是否异常奠定基础。
本发明实施例提供的双滤光镜切换器的异常检测方法,在确定任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于颜色图像的面积占比阈值之后,通过确定双滤光镜切换器使用的滤光镜由第一滤光片向第二滤光片切换的切换次数是否超过失败次数,以当切换次数未超过失败次数,可继续控制双滤光镜切换器再次执行切换操作,以将使用的滤光片由第一滤光片切换为第二滤光片,从而实现在双滤光镜切换器出现异常,但未超过重切换次数时进行补救操作,以提高双滤光镜切换器使用的可靠性。
在另一实现场景中,当确定双滤光镜切换器出现异常时,本发明实施例还可将颜色区域的面积占比大于颜色图像的面积占比阈值的颜色图像,与样本图像库中的样本图像进行匹配,确定双滤光镜切换器的异常类型,为工作人员提供维修依据。下面结合图4,对本发明实施例的双滤光镜切换器的异常检测方法的上述情况进行说明。
图4是本发明实施例提供的再一种双滤光镜切换器的异常检测方法的流程示意图。如图4所示,该方法具体包括如下:
S401,当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像。
S402,将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像。
S403,获取所述第二滤光片对应的颜色信息。
S404,根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比。
S405,若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器出现异常。
S406,将所述颜色区域的面积占比大于面积占比阈值的颜色图像,与样本图像库中的样本图像进行匹配,若匹配成功,则执行S407,否则执行S408。
在本发明实施例中,样本图像库中存储有至少一个样本图像,且每个样本图像对应一种异常类型。其中,每个样本图像对应的异常类型,是工作人员通过对样本图像及采集该样本图像的双滤光镜切换器进行分析确定的。
示例性的,可将上述颜色区域的面积占比大于面积占比阈值的颜色图像作为异常图像,然后将异常图像与样本图像库中的样本图像进行匹配,确定是否存在任一样本图像与该异常图像匹配。
具体实现时,可通过如下方式,确定异常图像是否与样本图像库中的样本图像匹配:
方式一:通过计算异常图像与每张样本图像之间的相似度,然后将计算的至少一个相似度与相似度阈值进行比较。若存在任一相似度大于相似度阈值,则确定异常图像与样本图像库中的样本图像匹配;若所有相似度均小于或者等于相似度阈值,则确定异常图像与样本图像库中的样本图像不匹配。
其中,相似度阈值可根据实际应用需求进行适应性设置,此处不做具体限定。例如,0.98等。
示例性的,计算异常图像与每张样本图像之间的相似度,可基于欧氏距离算法实现,或者还可采用其他算法实现,此处对其不做具体限定。
方式二:利用图像识别模型,对异常图像进行识别,确定异常图像与样本图像库中的样本图像是否匹配。
其中,图像识别模型是以样本图像为训练样本训练生成的模型。
需要说明的是,上述几种方式仅作为对本发明实施例的示例性说明,不作为具体新型。
S407,若所述颜色图像与所述样本图像库中的样本图像匹配成功,则基于所述样本图像确定所述双滤光镜切换器的异常类型。
由于样本图像库中每个样本图像对应一种异常类型,那么当确定异常图像与样本图像库中的任一样本图像匹配成功时,则可将该样本图像对应的异常类型确定为双滤光镜切换器的异常类型。
例如,如图5所示,样本图像库中包括三种样本图像,分别样本图像1、样本图像2和样本图像3,且每个样本图像对应一个异常类型及一个实物展示.那么当异常图像W与样本图像1匹配时,则基于样本图像1确定双滤光镜切换器的异常类型为滤光片未完全切换。
进一步的,基于异常图像确定出双滤光镜切换器的异常类型之后,本发明实施例还可将异常图像对应的异常类型标识进行记录,以为后续双滤光镜切换器出现相同异常类型时,对该异常类型的出现次数进行更新,以为后续改进优化双滤光镜切换器提供依据。
S408,若所述颜色图像与所述样本图像库中的样本图像匹配失败,则将所述颜色图像发送给监控中心,以使工作人员基于所述颜色图像确定所述双滤光镜切换器的异常类型。
可选的,当确定异常图像与样本图像库中所有样本图像均匹配失败时,则电子设备可将该异常图像发送给监控中心,以使工作人员人工对异常图像进行分析,确定双滤光镜切换的异常类型。或者,电子设备还可将异常图像发送给服务器,以使服务器基于自身处理功能及存储的海量信息,对异常图像进行分析,确定双滤光镜切换的异常类型等等。本发明此处对其不做限定。
进一步的,确定出双滤光镜切换器的异常类型之后,可采集该异常图像对应的实物样式,并将该异常图像作为样本图像,以根据样本图像及其对应的异常类型及实物样式,对样本图像库进行更新,从而为后续确定双滤光镜切换器异常类型提供条件。
本发明实施例提供的双滤光镜切换器的异常检测方法,在确定双滤光镜切换器出现异常时,将颜色区域的面积占比大于所属颜色图像的面积占比阈值的颜色图像作为异常图像,并将异常图像与样本图像库中的样本图像进行匹配,确定双滤光镜切换器的异常类型,从而根据确定的异常类型对双滤光镜切换器进行有针对性的维护,提高维护效率。
需要说明的是,本发明实施例提供的技术方案,还可在双滤光镜切换器生产或开发过程中,对双滤镜切换器的故障率进行检测。
具体检测过程与上述双滤光镜切换器实际应用过程类似,区别点在于:要构建自动检测环境,并将双滤光器切换器安装于电子设备中,设置检测次数。然后,通过电子设备向双滤光镜切换器发送滤光片切换指令,对双滤光镜切换器的滤光片切换性能进行检测。其中当双滤光镜切换器的滤镜切换失败一次,失败次数为自加1,同时当双滤光镜切换器的滤镜切换成功一次,成功次数会自加1,直到切换次数达到预设测试次数,将失败总次数和成功总次数输出。然后,根据失败总次数和预设测试次数,计算双滤光镜切换器的切换故障率,使得测试人员可基于切换故障率,对双滤光镜切换器的结构材料、控制程序等组件进行调整,以提高双滤光镜切换器的使用性能。
图6是本发明实施例提供的一种双滤光镜切换器的异常检测装置的结构示意图。如图6所示,本发明实施例双滤光镜切换器的异常检测装置包括:控制模块610、格式转换模块620、信息获取模块630、第一确定模块640和第二确定模块650。
其中,控制模块610,用于当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像;
格式转换模块620,用于将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像;
信息获取模块630,用于获取所述第二滤光片对应的颜色信息;
第一确定模块640,用于根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比;
第二确定模块650,用于若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器出现异常。
作为本发明实施例的一种可选的实现方式,所述第一滤光片为红外滤光片,第二滤光片为全通滤光片;或者,所述第一滤光片为全通滤光片,第二滤光片为红外滤光片。
作为本发明实施例的一种可选的实现方式,所述装置,还包括:采集模块和选取模块;
其中,采集模块,用于基于所述切换后的滤光片采集至少两张图像;
选取模块,用于从所述至少两张图像中,选取质量最优的一张图像;
相应地,所述格式转换模块620,具体用于:
将所述质量最优的一张图像格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像。
需要说明的是,前述对双滤光镜切换器的异常检测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的双滤光镜切换器的异常检测装置,其实现原理类似,此处不再赘述。
本发明实施例提供的双滤光镜切换器的异常检测装置,在双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像,将采集的图像格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像,并获取第二滤光片对应的颜色信息,根据获取的颜色信息从HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比,若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于颜色图像的面积占比阈值,则确定双滤光镜切换器出现异常。由此,实现对双滤光镜切换器异常的自动化检测,节省了人力成本,提高了对双滤光镜切换器的异常检测效率。
图7是本发明实施例提供的另一种双滤光镜切换器的异常检测装置的结构示意图。如图7所示,本发明实施例提供的双滤光镜切换器的异常检测装置还包括:控制模块710、格式转换模块720、信息获取模块730、第一确定模块740、第二确定模块750、第三确定模块760和第一发送模块770。
其中,控制模块710,用于当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像;
格式转换模块720,用于将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像;
信息获取模块730,用于获取所述第二滤光片对应的颜色信息;
第一确定模块740,用于根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比;
第二确定模块750,用于若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器出现异常。
作为本发明实施例的一种可选的实现方式,
第三确定模块760,用于确定所述双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换的切换次数是否超过失败次数;
相应地,第二确定模块750,具体用于:
若超过所述失败次数,则确定所述双滤光镜切换器出现异常,并清除所述切换次数。
作为本发明实施例的一种可选的实现方式,
第一发送模块770,用于若未超过所述失败次数,则向所述双滤光镜切换器发送切换控制指令,以使所述双滤光镜切换器将切换后的滤光片切换为目标滤光片,所述控制指令中携带有目标滤光片的标识信息。
需要说明的是,前述对双滤光镜切换器的异常检测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的双滤光镜切换器的异常检测装置,其实现原理类似,此处不再赘述。
本发明实施例提供的双滤光镜切换器的异常检测装置,在确定任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于颜色图像的面积占比阈值之后,通过确定双滤光镜切换器使用的滤光镜由第一滤光片向第二滤光片切换的切换次数是否超过失败次数,以当切换次数未超过失败次数,可继续控制双滤光镜切换器再次执行切换操作,以将使用的滤光片由第一滤光片切换为第二滤光片,从而实现在双滤光镜切换器出现异常,但未超过重切换次数时进行补救操作,以提高双滤光镜切换器使用的可靠性。
图8是本发明实施例提供的再一种双滤光镜切换器的异常检测装置的结构示意图。如图8所示,本发明实施例双滤光镜切换器的异常检测装置包括:控制模块810、格式转换模块820、信息获取模块830、第一确定模块840、第二确定模块850、匹配模块860、第四确定模块870和第二发送模块880。
其中,控制模块810,用于当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像;
格式转换模块820,用于将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像;
信息获取模块830,用于获取所述第二滤光片对应的颜色信息;
第一确定模块840,用于根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比;
第二确定模块850,用于若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器出现异常。
作为本发明实施例的一种可选的实现方式,
匹配模块860,用于将所述颜色区域的面积占比大于面积占比阈值的颜色图像,与样本图像库中的样本图像进行匹配;
第四确定模块870,用于若所述颜色图像与所述样本图像库中的样本图像匹配成功,则基于所述样本图像确定所述双滤光镜切换器的异常类型;
第二发送模块880,用于若所述颜色图像与所述样本图像库中的样本图像匹配失败,则将所述颜色图像发送给监控中心,以使工作人员基于所述颜色图像确定所述双滤光镜切换器的异常类型。
需要说明的是,前述对双滤光镜切换器的异常检测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的双滤光镜切换器的异常检测装置,其实现原理类似,此处不再赘述。
本发明实施例提供的双滤光镜切换器的异常检测装置,在确定双滤光镜切换器出现异常时,将颜色区域的面积占比大于所属颜色图像的面积占比阈值的颜色图像作为异常图像,并将异常图像与样本图像库中的样本图像进行匹配,确定双滤光镜切换器的异常类型,从而根据确定的异常类型对双滤光镜切换器进行有针对性的维护,提高维护效率。
图9是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图,如图9所示,该电子设备900包括:摄像头91;双滤光镜切换器92,所述双滤光镜切换器92安装于所述摄像头91;一个或多个处理器93;存储装置94,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93执行,使得所述一个或多个处理器93实现本发明第一方面所述的双滤光镜切换器的异常检测方法。
进一步的,电子设备900还包括:输入装置95和输出装置96;电子设备中处理器93的数量可以是一个或多个,图9中以一个处理器93为例;电子设备中的摄像头91、双滤光镜切换器92、处理器93、存储器94、输入装置95和输出装置96可以通过总线或其他方式连接,图9中以通过总线连接为例。
存储器94作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的双滤光镜切换器的异常检测方法对应的程序指令/模块(例如,双滤光镜切换器的异常检测装置中的控制模块610、格式转换模块620、信息获取模块630、第一确定模块640和第二确定模块650)。处理器93通过运行存储在存储器94中的软件程序、指令以及模块,从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的双滤光镜切换器的异常检测方法。
存储器94可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器94可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器94可进一步包括相对于处理器83远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至设备/终端/服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置95可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置96可包括显示屏等显示设备。
需要说明的是,前述对双滤光镜切换器的异常检测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的电子设备,其实现原理类似,此处不再赘述。
本发明实施例提供的电子设备,在双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像,将采集的图像格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像,并获取第二滤光片对应的颜色信息,根据获取的颜色信息从HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比,若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于颜色图像的面积占比阈值,则确定双滤光镜切换器出现异常。由此,实现对双滤光镜切换器异常的自动化检测,节省了人力成本,提高了对双滤光镜切换器的异常检测效率。
为了实现上述目的,本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质。
本发明实施例提供的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本发明实施例所提供的双滤光镜切换器的异常检测方法,该方法包括:
当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像;
将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像;
获取所述第二滤光片对应的颜色信息;
根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比;
若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器出现异常。
当然,本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明实施例任意实施例所提供的双滤光镜切换器的异常检测方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明实施例可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明实施例各个实施例所述的方法。
值得注意的是,上述搜索装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明实施例的保护范围。
注意,上述仅为本发明实施例的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明实施例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实施例的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明,但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明实施例构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明实施例的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (9)
1.一种双滤光镜切换器的异常检测方法,其特征在于,所述方法包括:
当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像;
将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像;
获取所述第二滤光片对应的颜色信息;
根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比;
若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器出现异常;
其中,在所述确定所述双滤光镜切换器出现异常之后,还包括:
将所述颜色区域的面积占比大于面积占比阈值的颜色图像,与样本图像库中的样本图像进行匹配;
若所述颜色图像与所述样本图像库中的样本图像匹配成功,则基于所述样本图像确定所述双滤光镜切换器的异常类型,
其中,确定所述双滤光镜切换器的异常类型之后采集所述颜色图像对应的实物样式,并将所述颜色图像作为新的样本图像,以根据所述新的样本图像及其对应的异常类型及实物样式,对所述样本图像库进行更新;
若所述颜色图像与所述样本图像库中的样本图像匹配失败,则将所述颜色图像发送给监控中心,以使工作人员基于所述颜色图像确定所述双滤光镜切换器的异常类型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述确定所述双滤光镜切换器出现异常之前,还包括:
确定所述双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换的切换次数是否超过失败次数;
相应地,所述确定所述双滤光镜切换器出现异常,包括:
若超过所述失败次数,则确定所述双滤光镜切换器出现异常,并清除所述切换次数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述双滤光镜切换器使用的滤光片发生切换次数是否超过失败次数之后,还包括:
若未超过所述失败次数,则向所述双滤光镜切换器发送切换控制指令,以使所述双滤光镜切换器将切换后的滤光片切换为目标滤光片,所述控制指令中携带有目标滤光片的标识信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像之前,还包括:
基于所述切换后的滤光片采集至少两张图像;
从所述至少两张图像中,选取质量最优的一张图像;
相应地,所述将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像,包括:
将所述质量最优的一张图像格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述第一滤光片为红外滤光片,第二滤光片为全通滤光片;或者,所述第一滤光片为全通滤光片,第二滤光片为红外滤光片。
6.一种双滤光镜切换器的异常检测装置,其特征在于,包括:
控制模块,用于当双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换时,控制图像传感器基于所述双滤光镜切换器切换后的滤光片采集图像;
格式转换模块,用于将所述图像的格式转换为HSV格式,得到HSV格式图像;
信息获取模块,用于获取所述第二滤光片对应的颜色信息;
第一确定模块,用于根据所述颜色信息,从所述HSV格式图像中提取至少一张颜色图像,并确定每张颜色图像中颜色区域的面积占比;
第二确定模块,用于若任一颜色图像中颜色区域的面积占比大于所述颜色图像的面积占比阈值,则确定所述双滤光镜切换器出现异常;
匹配模块,用于将所述颜色区域的面积占比大于面积占比阈值的颜色图像,与样本图像库中的样本图像进行匹配;
第四确定模块,用于若所述颜色图像与所述样本图像库中的样本图像匹配成功,则基于所述样本图像确定所述双滤光镜切换器的异常类型;
其中,确定所述双滤光镜切换器的异常类型之后采集所述颜色图像对应的实物样式,并将所述颜色图像作为新的样本图像,以根据所述新的样本图像及其对应的异常类型及实物样式,对所述样本图像库进行更新;
第二发送模块,用于若所述颜色图像与所述样本图像库中的样本图像匹配失败,则将所述颜色图像发送给监控中心,以使工作人员基于所述颜色图像确定所述双滤光镜切换器的异常类型。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第三确定模块,用于确定所述双滤光镜切换器使用的滤光片由第一滤光片向第二滤光片切换的切换次数是否超过失败次数;
相应地,所述第二确定模块,具体用于:
若超过所述失败次数,则确定所述双滤光镜切换器出现异常,并清除所述切换次数。
8.一种电子设备,其特征在于,包括:
摄像头;
双滤光镜切换器,所述双滤光镜切换器安装于所述摄像头;
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1-5中任一所述的双滤光镜切换器的异常检测方法。
9.一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1-5中任一项所述的双滤光镜切换器的异常检测方法。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8441562B1 (en) * | 2010-09-02 | 2013-05-14 | Xilinx, Inc. | Color filter array alignment detection |
US20150288894A1 (en) * | 2011-11-04 | 2015-10-08 | Imec | Spectral camera with mirrors for projecting multiple adjacent image copies onto sensor array |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8441562B1 (en) * | 2010-09-02 | 2013-05-14 | Xilinx, Inc. | Color filter array alignment detection |
US20150288894A1 (en) * | 2011-11-04 | 2015-10-08 | Imec | Spectral camera with mirrors for projecting multiple adjacent image copies onto sensor array |
CN107396088A (zh) * | 2016-05-16 | 2017-11-24 | 北京小米移动软件有限公司 | 测试图像质量的方法及装置 |
CN108111843A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-06-01 | 信利光电股份有限公司 | 一种移动式滤光片摄像模组的测试方法及测试系统 |
CN110505477A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-11-26 | 普联技术有限公司 | 双滤镜测试方法、装置、设备及存储介质 |
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