[发明专利]一种基于计算机视觉的道路井盖高差识别方法及设备

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的道路井盖高差识别方法，其特征在于所述的方法包括如下步骤：

S1.采集井盖图像；

S2.通过井盖识别模型检测井盖的有无，若存在井盖，则对井盖图像中的井盖进行边缘识别；

S3.对所述的井盖图像进行尺寸变换，并结合边缘识别的结果进行高差识别。

2.如权利要求1所述的基于计算机视觉的道路井盖高差识别方法，其特征在于采用车载摄像机采集所述的井盖图像，所述的车载摄像机的安装角度与车辆的前进方向平行。

3.如权利要求1所述的基于计算机视觉的道路井盖高差识别方法，其特征在于所述的井盖识别模型通过如下方法获得：先采集若干井盖的图片，并通过深度学习的方法对井盖的图片进行训练，以获得井盖识别模型。

4.如权利要求3所述的基于计算机视觉的道路井盖高差识别方法，其特征在于对所述的井盖的图片进行分类和标注后进行训练，分类和标注的参数包括：井盖的位置、形状与尺寸。

5.如权利要求3所述的基于计算机视觉的道路井盖高差识别方法，其特征在于所述的井盖的图片的获取来源包括：

a)网上公开的井盖照片或公开的数据集；

b)道路检测单位采集的路面照片；

c)公交车、出租车、私家车采集到的路面照片。

6.如权利要求1所述的基于计算机视觉的道路井盖高差识别方法，其特征在于通过建立井盖的盖框差、井盖二维边框尺度、相机参数朝向和相机距路面高度之间的关系，计算井盖的盖框差。

7.如权利要求1所述的基于计算机视觉的道路井盖高差识别方法，其特征在于所述的S3中的高差识别具体如下：

令：

假设井盖的底部坐标为[x,0,z]’，顶部坐标为[x,hj,z]’，将三维空间上的井盖投影到二维平面上可得：

目标物体井盖的高差可通过下式获得：

式中，θ是相机朝向与水平面的夹角，v₀是相机所在高度的水平面在图像中的位置，v_c是相机光心在图像中的位置，f为相机焦距，v_t是井盖的顶部在图像中的位置、v_b是井盖的底部在图像中的位置，h_j为井盖在图像中的盖框差，h_cam为井盖的实际高差。

8.如权利要求7所述的基于计算机视觉的道路井盖高差识别方法，其特征在于通过深度学习网络对若干相机参数与得到的井盖的实际高差进行深度学习并获得模型，并通过模型对识别结果进行优化。

9.一种基于计算机视觉的道路井盖高差识别设备，其特征在于包括移动载具、车载摄像机和处理器，所述的移动载具上搭载有所述的车载摄像机，以用于采集井盖图像，所述的处理器与所述的车载摄像机信号相连，以用于根据如权利要求1-8任一所述的基于计算机视觉的道路井盖高差识别方法进行井盖高差的识别。