[发明专利]一种基于辐射成像的集装箱空箱检测方法有效
申请号: | 202010875026.6 | 申请日: | 2020-12-04 |
公开(公告)号: | CN113409239B | 公开(公告)日: | 2022-07-19 |
发明(设计)人: | 徐来明;方海涛 | 申请(专利权)人: | 中广核贝谷科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/136;G06T5/00;G06T5/40;G06T7/90;G06F17/18;G01N23/04 |
代理公司: | 江西省专利事务所 36100 | 代理人: | 胡里程 |
地址: | 330096 *** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 辐射 成像 集装箱 空箱 检测 方法 | ||
1.一种基于辐射成像的集装箱空箱检测方法,其特征在于:该检测方法包括两部分:(1)对装载集装箱的车辆进行辐射成像,得到集装箱车辆车头避让后的透视图像;(2)对集装箱车辆透视图像进行数字图像处理提取集装箱目标区域,通过算法对集装箱目标区域进行计算,根据计算结果判断被检集装箱是否为空箱;
集装箱车辆透视图像中提取集装箱目标区域的算法中包括以下步骤:
步骤1.1:对透视图像进行亮暗场矫正,得到矫正图像M1;
步骤1.2:对M1图像进行5×5窗口的高斯模糊和直方图均衡处理,得到图像M2;
步骤1.3:对M2图像使用最大最小值归一化到0-255,得到图像M3;
步骤1.4:对M3图像取反得到图像M4,对M4图像进行逐列像素值均值计算,得到一维数组ArrCols,数组的长度LenCols与M4图像的宽度一致;
步骤1.5:对ArrCols数组由ArrCols[0]到ArrCols[LenCols/2]方向进行遍历,得到第一个大于阈值Thred的ArrCols[i]值,并得到对应的数组ArrCols索引i,阈值Thred的取值范围是200到100,初始值置为200;
步骤1.6:如果步骤1.5得不到大于阈值Thred的ArrCols[i]值,则继续以步长为10递减阈值Thred,进行步骤1.5,直到求出第一个大于阈值Thred的ArrCols[i]值,并得到对应的数组ArrCols索引i,i为集装箱左侧边缘位置;
步骤1.7:对ArrCols数组由ArrCols[LenCols]到ArrCols[LenCols/2]方向进行遍历,得到第一个大于阈值Thred的ArrCols[j]值,并得到对应的数组ArrCols索引j,阈值Thred的取值范围是200到100,初始值置为200;
步骤1.8:如果步骤1.7得不到大于阈值Thred的ArrCols[j]值,则继续以步长为10递减阈值Thred,进行步骤1.7,直到求出第一个大于阈值Thred的ArrCols[j]值,并得到对应的数组ArrCols索引j,j为集装箱右侧边缘位置;
步骤1.9:对M4图像进行逐行像素值均值计算,得到一维数组ArrRows,数组的长度LenRows与M4图像的高度一致;
步骤1.11:对ArrRows数组由ArrRows[0]到Arr[LenRows/2]方向进行遍历,得到第一个大于阈值Thred的ArrRows[k]值,并得到对应的数组ArrRows索引k,阈值Thred的取值范围是200到100,初始值置为200;
步骤1.12:如果步骤1.11得不到大于阈值Thred的ArrRows[k]值,则继续以步长为10递减阈值Thred,进行步骤1.11,直到求出第一个大于阈值Thred的Arr[k]值,并得到对应的数组ArrRows索引k,k为集装箱顶部边缘位置;
步骤1.13:对ArrRows数组由ArrRows[LenRows]到ArrRows[LenRows/2]方向进行遍历,得到第一个大于阈值Thred的ArrRows[m]值,并得到对应的数组ArrRows索引m,阈值Thred的取值范围是200到100,初始值置为200;
步骤1.14:如果步骤1.13得不到大于阈值Thred的ArrRows[m]值,则继续以步长为10递减阈值Thred,进行步骤1.13,直到求出第一个大于阈值Thred的ArrRows[m]值,并得到对应的数组ArrRows索引m,m为集装箱底部边缘位置;
步骤1.15:通过步骤1.6,步骤1.8,步骤1.12和步骤1.14得到集装箱在图像中的左侧、右侧、顶部和底部的位置i,j,k,m,从而可以提取集装箱目标区域;
得到集装箱目标区域后,对集装箱目标区域进行算法计算判断是否空箱,包括以下步骤;
步骤2.1:对矫正图像M1和i,j,k,m值,提取集装箱区域Mroi图;
步骤2.2:依次对Mroi图进行高斯模糊、直方图均衡和USM锐化,得到Mroi2图;
步骤2.3:对Mroi2图进行自适应二值化,得到Mroi3图;
步骤2.4:对Mroi3图进行列方向的像素均值计算,得到数组Arr,计算公式是
其中Arr为Mroi3图的图像列方向的像素均值数组,Arr的长度等于Mroi3图的宽度b,rows为图像的高度,也就是Mroi3图的每列像素个数,M为Mroi3图对应的矩阵;
步骤2.5:对于集装箱装有均匀分布的物品,进行算法判断如下:如果数组Arr的均值大于80,则判断集装箱装有均匀分布的物品,此集装箱为非空箱;
步骤2.6:对于集装箱装有非均匀分布的物品,进行算法判断流程如下:
对Arr数组计算得到平均值Avg,根据均值Avg与Arr数组的差计算权重f,f的计算公式是
其中h为数组Arr第h个索引;
求Arr的加权式方差,计算公式如下
其中为加权式方差,cols为Arr的长度;
根据值判断是否空箱,如果值大于等于50.5则为非空箱,小于则为空箱。
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