一种基于视觉的隧道卷帘门开启状态检测方法

1.本发明涉及道路安全技术领域，特别是一种基于视觉的隧道卷帘门开启状态检测方法。


背景技术：

2.在高速公路的隧道中，两个方向的隧道中间通常会在间隔一段距离设置互通涵洞，并在涵洞中设置卷帘门。在常规状态下，为保障安全避免人员闯入通行，卷帘门通常为关闭状态，但在出现危险情况，如发生火灾、隧道塌方等情况时，需要远程开启卷帘门。传统的卷帘门状态通常采用机械传感器，通过机械传感器判断卷帘门开启状态。但机械传感器容易发生故障，通常无法确保是否开启，一旦在危险情况下，机械传感器又发生故障，可能导致发生非常严重的事故。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于视觉的隧道卷帘门开启状态检测方法，实现了对高速涵洞卷帘门的状态自动识别监测。
4.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于视觉的隧道卷帘门开启状态检测方法，在隧道涵洞的周围部署摄像头，所述摄像头连接边缘ai服务器，通过边缘ai服务器对涵洞上的卷帘门状态进行检测；边缘ai服务器定时上传卷帘开启状态，并且在卷帘门状态发生改变时实时上传卷帘门状态数据；
5.所述卷帘门从上至下依次设置有第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条；所述摄像头检测第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条的状态判断卷帘门的开启状态；
6.摄像头与边缘ai服务器通过rj45接口连接。
7.在一较佳的实施例中，包括以下步骤：
8.步骤1：rtsp接收视频流；通过以太网接口访问摄像头，并通过rtsp协议读取摄像头码流；
9.步骤2：视频解码；对读取到的摄像头码流进行视频解码，获取视频帧；
10.步骤3：图像处理方法输出第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条位置；对获取到的视频帧图像通过图像处理方法提取到第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条位置；
11.步骤4：初试部署设置；在第一次部署时完整关闭卷帘门，并通过图像检测算法获取第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条的矩形框各自的右下角的位置坐标“xi,y
i”，i＝1,2,3；分别代表第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条的右下角坐标；
12.步骤5：判断第三荧光条：通过图像识别，检测荧光条位置，当仅检测到一条荧光条时，该荧光条为第三荧光条，当检测到二条以上荧光条时，y值最小的为第三荧光条，此时记录第三荧光条的位置坐标“x
′
,y
′”
。
13.步骤6：计算开占比。
14.在一较佳的实施例中，包括以下步骤：
15.计算卷帘门整体高度：h＝y
1-y3，h代表整体高度；
16.计算开启变化状态下占比：h
′
＝y
′‑
y3，h
′
代表开启高度；
17.则开占比为：p＝h
′
/h。
18.与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
19.本发明通过图像处理直接识别三条荧光条的位置判断卷帘门的开启状态。由于各种涵洞卷帘门造型可能有差别，且通过摄像头ai识别通常需要进行标定部署，增加部署难度。本发明采用的通过张贴三条荧光条的方案可以免去标定部署，且可以提高检测能力。本发明专利不仅可以应用于高速涵洞卷帘门检测，相类似场景都可以利用本发明专利进行检测。
附图说明
20.图1为本发明优选实施例的结构示意图；
21.图2为本发明优选实施例的视觉检测算法流程示意图。
具体实施方式
22.下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
23.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
24.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式；如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
25.一种基于视觉的隧道卷帘门开启状态检测方法，参考图1至2，在隧道涵洞的周围部署摄像头，所述摄像头连接边缘ai服务器，通过边缘ai服务器对涵洞上的卷帘门状态进行检测；边缘ai服务器定时上传卷帘开启状态，并且在卷帘门状态发生改变时实时上传卷帘门状态数据；
26.所述卷帘门从上至下依次设置有第一荧光条1、第二荧光条2以及第三荧光条3；所述摄像头检测第一荧光条1、第二荧光条2以及第三荧光条3的状态判断卷帘门的开启状态；摄像头与边缘ai服务器通过rj45接口连接。
27.视觉检测包括以下步骤：
28.步骤1：rtsp接收视频流；通过以太网接口访问摄像头，并通过rtsp协议读取摄像头码流；
29.步骤2：视频解码；对读取到的摄像头码流进行视频解码，获取视频帧；
30.步骤3：图像处理方法输出第一荧光条1、第二荧光条2以及第三荧光条3位置；对获取到的视频帧图像通过图像处理方法提取到第一荧光条1、第二荧光条2以及第三荧光条3位置；
31.步骤4：初试部署设置；在第一次部署时完整关闭卷帘门，并通过图像检测算法获取第一荧光条1、第二荧光条2以及第三荧光条3的矩形框各自的右下角的位置坐标“xi,y
i”，
i＝1,2,3；分别代表第一荧光条1、第二荧光条2以及第三荧光条3的右下角坐标；
32.步骤5：判断第三荧光条3：通过图像识别，检测荧光条位置，当仅检测到一条荧光条时，该荧光条为第三荧光条3，当检测到二条以上荧光条时，y值最小的为第三荧光条3，此时记录第三荧光条3的位置坐标“x
′
,y
′”
。
33.步骤6：计算开占比。
34.包括以下步骤：
35.计算卷帘门整体高度：h＝y
1-y3，h代表整体高度；
36.计算开启变化状态下占比：h
′
＝y
′‑
y3，h
′
代表开启高度；
37.则开占比为：p＝h
′
/h。
38.本发明通过图像处理直接识别三条荧光条的位置判断卷帘门的开启状态。由于各种涵洞卷帘门造型可能有差别，且通过摄像头ai识别通常需要进行标定部署，增加部署难度。本发明采用的通过张贴三条荧光条的方案可以免去标定部署，且可以提高检测能力。本发明专利不仅可以应用于高速涵洞卷帘门检测，相类似场景都可以利用本发明专利进行检测。


技术特征：
1.一种基于视觉的隧道卷帘门开启状态检测方法，其特征在于，在隧道涵洞的周围部署摄像头，所述摄像头连接边缘ai服务器，通过边缘ai服务器对涵洞上的卷帘门状态进行检测；边缘ai服务器定时上传卷帘开启状态，并且在卷帘门状态发生改变时实时上传卷帘门状态数据；所述卷帘门从上至下依次设置有第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条；所述摄像头检测第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条的状态判断卷帘门的开启状态；摄像头与边缘ai服务器通过rj45接口连接。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的隧道卷帘门开启状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：rtsp接收视频流；通过以太网接口访问摄像头，并通过rtsp协议读取摄像头码流；步骤2：视频解码；对读取到的摄像头码流进行视频解码，获取视频帧；步骤3：图像处理方法输出第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条位置；对获取到的视频帧图像通过图像处理方法提取到第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条位置；步骤4：初试部署设置；在第一次部署时完整关闭卷帘门，并通过图像检测算法获取第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条的矩形框各自的右下角的位置坐标“x
i
,y
i”，i＝1,2,3；分别代表第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条的右下角坐标；步骤5：判断第三荧光条：通过图像识别，检测荧光条位置，当仅检测到一条荧光条时，该荧光条为第三荧光条，当检测到二条以上荧光条时，y值最小的为第三荧光条，此时记录第三荧光条的位置坐标“x
′
,y
′”
；步骤6：计算开占比。3.根据权利要求2所述的一种基于视觉的隧道卷帘门开启状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：计算卷帘门整体高度：h＝y
1-y3，h代表整体高度；计算开启变化状态下占比：h
′
＝y
′‑
y3，h
′
代表开启高度；则开占比为：p＝h
′
/h。

技术总结
本发明提供了一种基于视觉的隧道卷帘门开启状态检测方法，在隧道涵洞的周围部署摄像头，所述摄像头连接边缘AI服务器，通过边缘AI服务器对涵洞上的卷帘门状态进行检测；边缘AI服务器定时上传卷帘开启状态，并且在卷帘门状态发生改变时实时上传卷帘门状态数据；所述卷帘门从上至下依次设置有第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条；所述摄像头检测第一荧光条、第二荧光条以及第三荧光条的状态判断卷帘门的开启状态；摄像头与边缘AI服务器通过RJ45接口连接；应用本技术方案可实现对高速涵洞卷帘门的状态自动识别监测。帘门的状态自动识别监测。帘门的状态自动识别监测。


技术研发人员：陈锋 周简心 黄发仁
受保护的技术使用者：福州大学
技术研发日：2022.08.09
技术公布日：2022/11/22