CN114940428A - 一种基于tof图像的电梯保护方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本分案申请提供一种基于TOF图像的电梯保护方法及装置,该方法包括:对TOF相机实时采集的TOF图像进行检测;在TOF图像中获取第二检测区域;提取第二检测区域的特征值,将第二检测区域的特征值与预存的特征值进行差值比对;判断是否差值比对结果大于设定的阈值,若是则发出开门信号;在TOF图像中获取第一检测区域;对TOF图像中的第一检测区域进行检测,在第一检测区域中沿竖直方向向下检索并计算第一检测区域沿竖直方向的斜率,当检测到斜率变化值大于设定的阈值时记录斜率突变位置;判断斜率突变位置是否位于地坎区域以外,若是则发出开门信号。本发明实时获取的TOF图像进行电梯门保护检测,实时性强,有效地提高电梯使用的安全性。
Description
本申请是分案申请,原申请的申请号是2020105250564,申请日是2020年6月10日,发明名称为“一种基于TOF图像的电梯保护方法及装置”。
技术领域
本发明涉及电梯保护技术领域,特别是一种基于TOF图像的电梯保护方法及装置。
背景技术
目前,针对电梯门的安全保护大多基于电梯光幕进行,其中电梯光幕是一种多束光线式电梯门安全保护装置,适用于客梯、货梯,保护乘客的安全。由安装在电梯轿厢门两侧的红外激光发射器和接收器、安装在轿顶的电源盒及专用柔性电缆四大部分组成。在发射器和接收器内分别设置有32个(或16个)红外发射管和红外接收管,在MCU的控制下,发射管和接收管依次打开自上而下连续扫描轿厢门区域,形成一个密集的红外线保护光幕。当其中任何一束光线被阻挡时,控制系统立即输出开门信号,轿厢门即停止关闭并反转开启,直至乘客或阻挡物离开警戒区域后电梯门方可正常关闭,从而达到安全保护目的。
但是,目前的电梯光幕存在容易受到强光、灰尘干扰,使用寿命短,存在检测盲区,安装要求高等缺点,因此,提出一种改进的电梯保护方法和装置亟具需要。
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供一种基于TOF图像的电梯保护方法及装置。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
第一方面,提出一种基于TOF图像的电梯保护方法,包括:
固定设置在电梯门上方的TOF相机实时采集电梯门区域的TOF图像;
处理模块接收所述TOF图像,并根据所述TOF图像进行检测,包括:
对TOF图像中的第一检测区域进行检测,在第一检测区域中沿竖直方向向下检索并计算第一检测区域沿竖直方向的斜率,当检测到斜率变化值大于设定的阈值时记录斜率突变位置,若斜率突变位置位于地坎区域以外,则发出开门信号,其中第一检测区域为左、右两侧的厅门和轿厢门的门边区域;
对TOF图像中的第二检测区域进行检测,提取第二检测区域的特征值,将第二检测区域的特征值与预存的特征值进行差值比对,若差值比对结果大于设定的阈值,则发出开门信号;其中,第二检测区域为地坎区域。
在一种实施方式中,处理模块根据所述TOF图像进行检测还包括:在TOF图像中获取第二检测区域;
其包括:对TOF图像进行边缘检测处理,根据边缘检测结果获取厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘围成的区域作为第二检测区域。
在一种实施方式中,根据边缘检测结果获取厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘,包括:
对TOF图像边缘检测结果进行二值化处理,对二值化处理后的边缘检测结果分别沿X轴和Y轴进行投影,根据X轴投影峰值对应的X轴坐标确定左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘,根据Y轴投影峰值对应的Y轴坐标确定地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘。
其中,根据X轴投影中两个最大的投影峰值对应的X坐标分别确定左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘,根据Y轴投影中两个最大的投影峰值对应的Y坐标分别确定地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘。
在一种实施方式中,根据边缘检测结果获取厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘,包括:
从TOF图像的中心区域起分别沿图像的上、下方向向外检索,将检索到上、下方向中最外层的边缘分别作为地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘;
在地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘之间的区域,从中心区域其分别沿图像的左、右方向向外检索,将检索到左、右方向中的最里层边缘分别作为左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘。
在一种实施方式中,该方法还包括:处理模块根据标准TOF图像提取标准地坎区域的特征值作为预存的特征值;
其中标准TOF图像为当电梯门开至最大时由该TOF相机获取的TOF图像,其中标准地坎区域为标准TOF图像中由厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、以及左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘围成的底部平面区域。
在一种实施方式中,提取第二检测区域的特征值,包括:
对采集的TOF图像进行高斯变换,获取第二检测区域中每个像素点对应的高斯值组成第二检测区域的特征值;
相应的,获取预存的特征值,包括对标准TOF图像进行高斯变换,获取标准地坎区域中每个像素点对应的高斯值组成预存的特征值;
将第二检测区域的特征值与预存的特征值进行差值比对,包括:
将第二检测区域中每个像素点对应的高斯值与预存的特征值中对应坐标的像素点的高斯值进行差值运算,若存在像素点对应的高斯值差值运算结果大于设定的阈值,则发出开门信号。
在一种实施方式中,处理模块根据所述TOF图像进行检测还包括:在TOF图像中获取第一检测区域;
其包括:对TOF图像进行边缘检测处理,分别针对左、右两侧的厅门和轿厢门,根据边缘检测结果获取由厅门和轿厢门的外竖直边缘和底部边缘围成的竖直平面区域作为第一检测区域。
在一种实施方式中,根据边缘检测结果获取由厅门和轿厢门的外竖直边缘和底部边缘围成的竖直平面区域,包括:
根据TOF图像的深度信息,获取同侧的厅门和轿厢门的竖直方向边缘信息,将竖直方向边缘中间隔最远的两条竖直边缘作为厅门和轿厢门的外竖直边缘;将厅门和轿厢门的外竖直边缘或竖直边缘的延长线与厅门和轿厢门底部边缘围城的区域作为第一检测区域。
在一种实施方式中,在第一检测区域中沿竖直方向向下查找,其中向下查找包括在第一检测区域中沿竖直方向向下检索并计算第一检测区域沿竖直方向的斜率,其具体包括:
分别从厅门和轿厢门的外竖直边缘从上至下进行检测,计算该竖直边缘的斜率变化值,当检测到某检测点的斜率与上一检测点相比大于设定的阈值时,则记录该检测点的位置为斜率突变位置,并根据TOF图像的深度信息获取斜率突变位置对应的高度信息,进一步检测该斜率突变位置的高度信息是否与预设的地坎区域高度信息一致,若是则认为能够查找至地坎平面,认为第一检测区域中不存在障碍物;若否的认为不能查找至地坎平面,认为第一检测区域中存在障碍物,进一步发出开门指令。
第二方面,提供一种基于TOF图像的电梯保护装置,包括:TOF相机和处理模块;
其中TOF相机设置在电梯门上方,用于实时采集电梯门区域的TOF图像;
处理模块与TOF相机连接,用于对接收的TOF图像进行检测,其包括:
对TOF图像中的第一检测区域进行检测,在第一检测区域中沿竖直方向向下检索并计算第一检测区域沿竖直方向的斜率,当检测到斜率变化值大于设定的阈值时记录斜率突变位置,若斜率突变位置位于地坎区域以外,则向电梯门控制装置发出开门信号,其中第一检测区域为左、右两侧的厅门和轿厢门的门边区域;以及
对TOF图像中的第二检测区域进行检测,提取第二检测区域的特征值,将第二检测区域的特征值与预存的特征值进行差值比对,若差值比对结果大于设定的阈值,则向电梯门控制装置发出开门信号;其中,第二检测区域为地坎区域。
本发明的有益效果为:
1)本发明提出的基于TOF图像的电梯保护方法和装置,其基于TOF图像对电梯门中关键区域进行检测,其中TOF图像能有有效抵抗太阳光等强光影响,能够适应安装在室外的电梯的需要。
2)通过TOF相机获取电梯门区域的图像并根据该图像进行障碍物检测,该图像能够覆盖整个电梯门范围的区域,有助于消除检测盲区的问题,同时通过TOF相机直接输出深度信息,能够有助于根据TOF图像准确获取需要进行检测的区域,提高了根据图像进行障碍物检测的抗干扰能力和准确性。
3)基于TOF图像的电梯保护装置体积小、结构简单、稳定性高,满足不同类型电梯的需要。
4)基于TOF相机实时获取的TOF图像进行电梯门关键区域的动态检测,实时性强,能够第一时间检测到障碍物并执行相应的保护动作,有效地提高电梯使用的安全性。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为一种实施方式中提出的基于TOF图像的电梯保护方法的流程图;
图2为一种实施方式中所示的由TOF相机采集的TOF图像示意图;
图3为另一种实施方式中所示的由TOF相机采集的TOF图像;
图4为一种实施方式中的第二检测区域检测示意图;
图5为一种实施方式中提出的基于TOF图像的电梯保护装置的框架结构图。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
提出一种基于TOF图像的电梯保护方法,TOF相机设置在电梯门的上方,通过TOF相机实时采集电梯门区域的TOF图像,其中TOF图像的拍摄范围为电梯门边形成的锥形区域,由处理模块对实时采集的TOF图像进行检测,通过TOF图像检测到电梯门地坎区域和左、右两侧的厅门和轿厢门的门边区域存在障碍物时,发出开门指令。
其中,TOF相机采集的TOF图像包括深度图像,其包括深度信息以及RGB图像信息。
参加图1至图3,其示出一种针对TOF图像的检测方法,其包括:
步骤1:对TOF相机实时采集的TOF图像进行检测;
步骤2:在TOF图像中获取第一检测区域;
步骤3:对TOF图像中的第一检测区域进行检测,在第一检测区域中沿竖直方向向下检索并计算第一检测区域沿竖直方向的斜率,当检测到斜率变化值大于设定的阈值时记录斜率突变位置;
步骤4:判断斜率突变位置是否位于地坎区域以外,若是则发出开门信号;
步骤5:在TOF图像中获取第二检测区域;
步骤6:提取第二检测区域的特征值,将第二检测区域的特征值与预存的特征值进行差值比对;
步骤7:判断是否差值比对结果大于设定的阈值,若是则发出开门信号;
其中,第一检测区域为左、右两侧的厅门和轿厢门的门边区域;第二检测区域为电梯门地坎区域。
其中,地坎区域包括厅门地坎和轿厢门地坎、及其之间的缝隙组成的区域。
在一种实施方式中,上述检测方法可以是在电梯运行过程中一直周期性地对采集的TOF图像进行检测:当电梯门在打开的过程中,其基于采集的TOF图像进行检测,即便此时检测到障碍物存在,由于电梯门正在打开的过程中,因此也不会影响电梯门当前的打开动作,电梯门继续打开。当电梯门完全关闭时,此时TOF图像中第二检测区域和第一检测区域的范围大小都是零,检测结果不会触发发出开门信号的条件。当电梯门在关闭的过程中,通过实时采集的TOF图像检测到障碍物存在时,其发出的开门信号会改变电梯门当前的关闭动作状态,将其改变为执行开门动作。
同时,在另一种实施方式中,上述检测方法也可以被设置为仅在电梯门关闭的过程中进行检测。在电梯关闭的过程中,周期性重复步骤1至步骤7,直到电梯门完全关闭。
在一种实施方式中,步骤2中,当电梯门完全关闭时,获取的TOF图像由于电梯门之间没有光线透入,因此TOF图像中没法检测到第一检测区域;因此若无法检测到第一检测区域时,即重新对下一帧获取的TOF图像进行检测。当电梯门打开时,电梯门之间有光线透入,因此可根据获取的TOF图像检测到第一检测区域,并基于第一检测区域进行进一步的检测。
在一种实施方式中,步骤2包括:
步骤21:对TOF图像进行边缘检测处理,
步骤22:分别针对左、右两侧的厅门和轿厢门,根据边缘检测结果获取由厅门和轿厢门的外竖直边缘和底部边缘围成的竖直平面区域作为第一检测区域。
在一种实施方式中,步骤22包括:
根据TOF图像的深度信息,获取同侧的厅门和轿厢门的竖直方向边缘信息,将竖直方向边缘中间隔最远的两条竖直边缘作为厅门和轿厢门的外竖直边缘;将厅门和轿厢门的外竖直边缘或竖直边缘的延长线与厅门和轿厢门底部边缘围城的区域作为第一检测区域。
在另一种实施方式中,上述步骤2中获取第一检测区域,对厅门和轿厢门的外竖直边缘和底部边缘的检测也可以基于韦伯局部特征,方向估计算法,正交消失点估计算法等完成,从而在TOF图像中确定第一检测区域。
在一种实施方式中,步骤3包括:在第一检测区域中沿竖直方向向下检索并计算第一检测区域沿竖直方向的斜率时,还包括:根据TOF图像的深度信息获取斜率突变位置对应的高度信息,若该斜率突变位置的高度信息与预设的地坎区域高度信息一致时,则认为已查找至地坎平面,在第一检测区域中开始新一周期的向下查找。
在一种实施方式中,首先根据TOF图像的深度信息获取斜率突变位置的高度;然后将该高度和预设的地坎平面高度进行差值比对,当比对结果小于设定的阈值时,认为其高度信息一致。
其中,该方法中在步骤1之前还包括:
步骤01:根据标准TOF图像的深度信息获取标准地坎区域的高度信息作为预存的地坎区域高度信息。
其中标准TOF图像为当电梯门开至最大时获取的TOF图像,其中标准地坎区域为标准TOF图像中由厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、以及左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘围成的底部平面区域。
步骤3中,分别从厅门和轿厢门的外竖直边缘从上至下进行检测,计算该竖直边缘的斜率变化值,当检测到某检测点的斜率与上一检测点相比大于设定的阈值时,则记录该检测点的位置为斜率突变位置,并进一步检测该斜率突变位置的高度是否为与地坎区域的高度一致,若是则认为能够查找至地坎平面,认为第一检测区域中不存在障碍物;若否的认为不能查找至地坎平面,认为第一检测区域中存在障碍物,进一步发出开门指令。
在另一种实施方式中,步骤3中,也可以通过基于几何图形估计,平行线检测等方法检测第一检测区域沿竖直方向的斜率,并进一步检测其中的斜率突变位置。
需要说明的是,上述实施方式中,图像中的竖直方向为实际的竖直方向,其可以根据TOF图像的拍摄角度人为标定或根据TOF图像的深度信息计算所得。
针对现有技术中通过图像建立三维坐标,检索图像中心坐标至两边门边缘的距离,从而根据中心轴至门边距离判断电梯门边是否存在障碍物的方式,本申请上述对门边区域进行障碍物检测的方式,能够克服现有技术中对TOF相机摆放角度要求极其严格、以及精确度较低的问题,本申请中以门边竖直方向平面或边缘的斜率变化率来作为门边区域障碍物检测的依据,有效降低对TOF相机摆放位置精确度的要求,同时提高了障碍物检测的适应性和准确性。
同时,沿电梯门边缘检测的检索检测过程,其检测区域连续性强,有效解决了传统光幕检测中存在的检测盲区的问题。在距离地面较低(离地面小于15mm高度)范围内,其监测效果依然得到保证。
在一种实施方式中,该方法中在步骤1之前还包括:
步骤02:根据标准TOF图像提取标准地坎区域的特征值作为预存的特征值。
其中标准TOF图像为当电梯门开至最大时获取的TOF图像,其中标准地坎区域为标准TOF图像中由厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、以及左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘围成的底部平面区域。
在安装调试阶段,调节TOF相机的角度,以使得TOF相机拍摄的TOF图像满足电梯保护检测的要求。在TOF相机上电后,其通过获取的TOF图像或者根据电梯控制装置的反馈信息检测电梯门开至最大时的状态,当电梯门开至最大时,TOF相机获取标准TOF图像,并根据TOF图像通过人为标定或根据TOF图像自检测的方式获取厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、以及左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘围成的底部平面区域作为标准地坎区域,获取与该标准地坎区域对应的信息(包括该区域在图像中的坐标范围,该区域的图像信息,该区域的特征值信息等),由于TOF图像在安装后其拍摄图像的角度不会发生改变(即标准地坎区域在TOF图像中的相对位置是固定的),因此将标准地坎区域作为背景信息存储至TOF相机中,有助于对后续TOF图像在实际检测过程中能够以标准地坎区域为标准进行第二检测区域检测以及第二检测区域中的保护检测。
在一种实施方式中,步骤5包括:
对TOF图像进行边缘检测处理,根据边缘检测结果获取厅门和轿厢门之间的缝隙区域作为第二检测区域。
在一种实施方式中,步骤5具体包括:
步骤51:对TOF图像进行边缘检测处理,
步骤52:根据边缘检测结果获取厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘围成的区域作为第二检测区域。
在一种实施方式中,步骤51中对TOF图像进行边缘检测处理,其中采用的边缘检测算法包括高斯算法,Sobel算法,Canny算法,拉普拉斯算法,霍夫变换算法中的至少一种。
在一种实施方式中,参见图4,步骤52包括:对TOF图像边缘检测结果进行二值化处理,对二值化处理后的边缘检测结果分别沿X轴和Y轴进行投影,根据X轴投影峰值对应的X轴坐标确定左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘,根据Y轴投影峰值对应的Y轴坐标确定地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘。
其中,根据X轴投影中两个最大的投影峰值对应的X坐标分别确定左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘,根据Y轴投影中两个最大的投影峰值对应的Y坐标分别确定地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘。
需要说明的是,上述实施方式以示例性说明各边缘的获取方式,其中描述的X轴和Y轴可以是在设置TOF相机时根据图像获取的角度进行人为标定,也可以通过机器自检测的方式进行标定。同时,X轴也可以被标记为Y轴,Y轴也可以被标记为X轴,本申请在此并不作具体限定。
在另一种实施方式中,步骤52包括:从TOF图像的中心区域起分别沿图像的上、下方向向外检索,将检索到上、下方向中最外层的边缘分别作为地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘;
在地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘之间的区域,从中心区域其分别沿图像的左、右方向向外检索,将检索到左、右方向中的最里层边缘分别作为左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘。
作为优选的实施方式,在从中心区域向上、下方向检索时,设置最大检索范围,以避免因图像中电梯门外的地砖边缘等信息造成的误差影响。
需要说明的是,上述实施方式以示例性说明各边缘的获取方式,其中描述的中,上、下、左、右等方向表示TOF图像平面中的方向;其中,上、下、左、右等方向可以是在设置TOF相机时根据图像获取的角度进行人为标定,也可以通过机器自检测的方式进行标定。同时,上述限定的上、下、左、右等方向也可以根据图像的拍摄角度进行调整,如在某种实施方式中下,上、下方向可以被称为左、右方向,即沿图像的左、右方向向外检索,将检索到左、右方向中最外层的边缘分别作为地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘等,本申请对此并不作具体限定。
上述实施方式中,以厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘围成的区域作为第二检测区域,并以此为基础对电梯门地坎区域进行安全保护检测,与现有技术中以厅门和电梯门之间的缝隙线作为检测区域相比,上述实施方式设置的第二检测区域能够克服现有技术中存在的检测区域狭窄,无法兼顾电梯门厚度因素的问题,有效降低检测盲区范围,将检测区域从二维区域扩展至三维区域,从而提高了电梯门保护的性能。
同时,通过上述地坎检测区域的设置方式,其还能够根据实际需要将地坎检测区域范围扩展到电梯门外,提高了本申请方案的可升级和可扩展性。
在一种实施方式中,步骤0包括:其中标准TOF图像为当电梯门开至最大时获取的TOF图像,其中标准地坎区域为标准TOF图像中由厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、以及左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘围成的底部平面区域;
在一种实施方式中,将获取的标准地坎区域范围及其特征值信息标记于TOF图像的背景信息中。
其中,标准TOF图像为在对TOF相机进行设置或TOF相机上电时获取的用于设定或提取标准参数的标准图像。
在一种实施方式中,步骤5包括:对TOF图像进行边缘检测处理,将左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘之间的标准地坎区域范围作为为第二检测区域。
在一种实施方式中,步骤6包括:对采集的TOF图像进行高斯变换,获取第二检测区域中每个像素点对应的高斯值组成第二检测区域的特征值;
相应的,获取预存的特征值,包括对标准TOF图像进行高斯变换,获取标准地坎区域中每个像素点对应的高斯值组成预存的特征值。
在另一种实施方式中,步骤6中,也可以对采集的TOF图像进行霍夫变换,Gabor变换等方式,来获取第二检测区域和标准地坎区域中像素点的特征值;
同时,在根据第二检测区域的特征值与预存的特征值进行比对的方式也可以基于RANSAC算法进行。
步骤7包括:
将第二检测区域中每个像素点对应的高斯值与预存的特征值中对应坐标的像素点的高斯值进行差值运算,若存在像素点对应的高斯值差值运算结果大于设定的阈值,则发出开门信号。
在一种实施方式中,在进行差值比对时,当检测到特征值差异大于设定阈值的像素点的数量大于设定的阈值时,判断第二检测区域中存在障碍物,则发出开门信号。其中差异像素点的阈值可以根据百分比,或根据经验通过像素点具体数目进行设置。
参见图5,其示出一种基于TOF图像的电梯保护装置,其包括TOF相机和处理模块,其中TOF相机设置在电梯门上方,用于实时采集电梯门区域的TOF图像;
在设置TOF相机时,为保证检测效果,应保证TOF相机获取的TOF图像能够在电梯门打开至最大的时候,能够完整获取完整的地坎区域,且TOF图像的中心位置位于地坎区域内,以及尽可能高的厅门和轿厢门的门边区域。
在一种实施方式中,TOF相机设置在轿厢门上部远离厅门的一侧。
同时需要注意的是在设置TOF相机的位置和拍摄角度时,需要考虑到当电梯内乘客的高度而造成的对关键检测区域的遮挡问题。
作为优选的实施方式,TOF相机设置在电梯门的正上方,其TOF图像的中心点位于地坎区域的中心位置或中心位置附近。
其中控制模块与TOF相机以及电梯门控制装置连接,其用于根据TOF图像进行上述步骤0至步骤7及其具体实施方式的检测步骤,当检测到地坎区域或者门边区域存在障碍物时向电梯门控制装置发出开门信号。
基于上述电梯门检测方法的电梯保护装置,其检测方法简单,在实际检测工作中,能够以30次/秒以上的频率重复对电梯门关键区域进行安全检测,并第一时间做出相应的反映动作,实时性和准确性得到保障。
需要说明的是,在本发明各个实施例中的各功能模块/装置可以集成在一个处理模块/装置中,也可以是各个模块/装置单独物理存在,也可以是两个或两个以上模块/装置集成在一个模块/装置中。上述集成的模块/装置既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块/装置的形式实现。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解,可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现,处理器可以在一个或多个下列单元中实现:专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现,实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时,可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当分析,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (10)
1.一种基于TOF图像的电梯保护方法,其特征在于,包括:
对TOF相机实时采集的TOF图像进行检测;
对TOF图像中的第一检测区域进行检测:检测第一检测区域沿竖直方向的斜率突变位置,根据TOF图像的深度信息获取斜率突变位置对应的高度信息,若所述斜率突变位置的高度信息与预存的地坎区域高度信息不一致时,则发出开门信号,其中所述第一检测区域为左、右两侧的厅门和轿厢门的门边区域;
对TOF图像中的第二检测区域进行检测:提取第二检测区域的特征值,将所述第二检测区域的特征值与预存的特征值进行差值比对,若差值比对结果大于设定的阈值,则发出开门信号;其中,所述第二检测区域为地坎区域。
2.根据权利要求1所述的一种基于TOF图像的电梯保护方法,其特征在于,所述TOF相机固定设置在电梯门上方,实时采集电梯门区域的TOF图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于TOF图像的电梯保护方法,其特征在于,还包括:在TOF图像中获取第一检测区域;包括:
对TOF图像进行边缘检测处理;
分别针对左、右两侧的厅门和轿厢门,根据边缘检测结果获取由厅门和轿厢门的外竖直边缘和底部边缘围成的竖直平面区域作为第一检测区域。
4.根据权利要求3所述的一种基于TOF图像的电梯保护方法,其特征在于,所述根据边缘检测结果获取由厅门和轿厢门的外竖直边缘和底部边缘围成的竖直平面区域,包括:
根据TOF图像的深度信息,获取同侧的厅门和轿厢门的竖直方向边缘信息,将竖直方向边缘中间隔最远的两条竖直边缘作为厅门和轿厢门的外竖直边缘;将厅门和轿厢门的外竖直边缘或竖直边缘的延长线与厅门和轿厢门底部边缘围城的区域作为第一检测区域。
5.根据权利要求1所述的一种基于TOF图像的电梯保护方法,其特征在于,所述检测第一检测区域沿竖直方向的斜率突变位置,包括:在第一检测区域中沿竖直方向向下检索并计算第一检测区域沿竖直方向的斜率,当检测到斜率变化值大于设定的阈值时记录斜率突变位置。
6.根据权利要求3所述的一种基于TOF图像的电梯保护方法,其特征在于,对TOF图像中的第一检测区域进行检测,包括:分别对厅门和轿厢门的外竖直边缘从上至下进行检测,计算竖直边缘的斜率变化值,当检测到某检测点的斜率与上一检测点相比大于设定的阈值时,则记录该检测点的位置为斜率突变位置,并进一步检测该斜率突变位置的高度是否为与地坎区域的高度一致,若是则认为能够查找至地坎平面,认为第一检测区域中不存在障碍物;若否的认为不能查找至地坎平面,认为第一检测区域中存在障碍物,进一步发出开门指令。
7.根据权利要求1所述的一种基于TOF图像的电梯保护方法,其特征在于,该方法还包括:在TOF图像中获取所述第二检测区域,包括:
对TOF图像进行边缘检测处理,根据边缘检测结果获取厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘围成的区域作为第二检测区域。
8.根据权利要求7所述的一种基于TOF图像的电梯保护方法,其特征在于,所述根据边缘检测结果获取厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘,包括:
对TOF图像边缘检测结果进行二值化处理,对二值化处理后的边缘检测结果分别沿X轴和Y轴进行投影,根据X轴投影峰值对应的X轴坐标确定左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘,根据Y轴投影峰值对应的Y轴坐标确定地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘。
其中,根据X轴投影中两个最大的投影峰值对应的X坐标分别确定左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘,根据Y轴投影中两个最大的投影峰值对应的Y坐标分别确定地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘。
9.根据权利要求7所述的一种基于TOF图像的电梯保护方法,其特征在于,所述根据边缘检测结果获取厅门地坎的外边缘、轿厢门地坎的外边缘、左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘,包括:
从TOF图像的中心区域起分别沿图像的上、下方向向外检索,将检索到上、下方向中最外层的边缘分别作为地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘;
在地坎的外边缘和轿厢门地坎的外边缘之间的区域,从中心区域其分别沿图像的左、右方向向外检索,将检索到左、右方向中的最里层边缘分别作为左右两侧的厅门和轿厢门底部边缘。
10.一种基于TOF图像的电梯保护装置,其特征在于,该装置包括处理模块,处理模块用于实现如上述权利要求1-9中任一项所述的基于TOF图像的电梯保护方法。
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