一种基于摄像装置的车辆轮胎带泥识别系统及方法与流程

本发明属于工程用车管理技术领域，涉及一种基于摄像装置的车辆轮胎带泥识别系统及方法。

背景技术：

当前，国内许多城市都在兴建或计划兴建地铁交通设施，为了解决地铁盾构施工中采掘机械与运输机械发展不协调这一矛盾，需要大量的运输渣土、泥浆及其它杂物的车辆。针对目前渣土车污染道路及城市环境的情况，需要在渣土车运载渣土驶出工地时，对车辆的轮胎清洁度进行检查，防止带泥上路污染环境。

现检索到专利文献“基于小波神经网络的渣土车车轮带泥检测装置”（201110190678.7），公开了一种可以监控渣土车车轮是否带渣土的智能化装置，通过对安装好的视频监控摄像头所采集的视频图像进行处理，用小波神经网络对视频图像进行处理并作等时间段抓拍，并把抓拍的图像转换成jpeg格式文件；对转换后的jpeg文件用差值检测法进行比较，找出与其它文件差异最大的一个文件，用模式识别中的图像分割算法对jpegmax进行图像分割。当发现分割的图像边界轮廓模糊不清时，即认为是车轮带泥。

该方案中计算方法复杂，对数据处理装置存储量及运算量要求较高，设备成本高昂，不利于推广和使用。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的缺点，提供一种基于摄像装置的车辆轮胎带泥识别系统及方法，本发明通过摄像装置拍摄车辆轮胎画面，通过rough变换对轮胎进行定位，并对画面进行处理分析，自动识别出车辆轮胎是否带泥，可有效避免带泥车辆驶出工地，污染道路环境。

为了解决以上技术问题，本发明提供一种基于摄像装置的车辆轮胎带泥识别系统，识别系统包括图像获取模块、图像预处理模块、数据存储模块、定位计算模块、数据对比分析模块和分析结果输出模块，图像获取模块连接图像预处理模块，图像预处理模块连接定位计算模块，定位计算模块连接数据对比分析模块，数据对比分析模块连接分析结果输出模块；

图像获取模块外接摄像装置获取拍摄到的原始图像；

图像预处理模块用于对图像进行二值化处理得到预处理图像；

定位计算模块用于获取预处理图像中的特征点的坐标，计算得出轮胎中心位置及轮胎金属圈和外围橡胶圈的半径；

数据对比分析模块用于比较橡胶圈内外侧一定范围内的灰色度变化值，并将其与判断为有泥的灰色度阈值进行比较，得出轮胎的带泥量等级；

分析结果输出模块外接接收装置发送出轮胎带泥量等级的分析结果。

本发明进一步限定的技术方案是：

前述图像获取模块、图像预处理模块、定位计算模块、数据对比分析模块和分析结果输出模块分别连接数据存储模块，数据存储模块用于存储原始图像数据、预处理图像数据、坐标数据、灰色度变化值、灰色度阈值以及各个带泥量等级数据。

前述定位计算模块包括特征定位模块和坐标计算模块。

前述特征定位模块用于检测图像中的边缘点，并保存其坐标位置。

前述坐标计算模块可通过边缘点的坐标位置计算得出轮胎的中心位置及轮胎金属圈和外围橡胶圈的半径。

前述接收装置为云平台、移动终端或车载主机。移动终端为智能手机、pad或者pc。

进一步的，

本发明还提供一种基于摄像装置的车辆轮胎带泥识别方法，包括如下具体步骤：

步骤一、图像预处理

将图像进行二值化处理；

步骤二、采用rough变换对前桥轮胎中心金属圈外沿进行定位

检测图像中的边缘点，并保存其坐标位置（x,y），设置角度θ的变换范围和步长，轮胎中心金属圈外沿半径r的变换范围和步长；

利用公式x=a+rcosθ，y=b+rsinθ求出a和b的值，此处x和y为实际的图像空间某个边缘点的坐标，a和b为其对应的参数空间的坐标，如果a和b的值在合理的范围之内，则对该位置进行累加；

检测完毕，寻找最大值，即找到前桥轮胎中心金属圈外沿，求出圆心坐标和半径r，保存；

步骤三、前桥轮胎橡胶外沿定位

对比前桥轮胎中心金属外沿与橡胶圈外沿的比例，对r对应的橡胶外沿进行计算，划定橡胶外沿范围；

步骤四、轮胎带泥量计算

比较橡胶外沿内外侧一定范围内的灰色度变化δt与判断为有泥的灰色度阈值t，如果δt>t，则代表有泥，δt-t代表带泥量，进而计算带泥量等级。

本发明的有益效果是：

本发明公开的车辆轮胎带泥识别方法，首先对图像进行二值化处理，将处理后的画面通过rough变换对轮胎中心金属圈外沿进行定位，获得轮胎的圆心坐标和半径，并划定橡胶外沿范围，比较橡胶外沿内外侧的灰色度变化进而计算带泥量等级。本发明可通过安装在工地门口的摄像装置，对进出工地的渣土车进行拍摄，自动识别出车辆轮胎是否带泥，对车辆的轮胎清洁度进行检查，可有效避免带泥车辆驶出工地，污染道路环境。

附图说明

图1为本发明的结构原理示意图。

具体实施方式

实施例1

本实施例提供一种基于摄像装置的车辆轮胎带泥识别系统，如图1所示，识别系统包括图像获取模块、图像预处理模块、数据存储模块、定位计算模块、数据对比分析模块和分析结果输出模块，图像获取模块连接图像预处理模块，图像预处理模块连接定位计算模块，定位计算模块连接数据对比分析模块，数据对比分析模块连接分析结果输出模块；图像获取模块外接摄像装置获取拍摄到的原始图像；图像预处理模块用于对图像进行二值化处理得到预处理图像；定位计算模块用于获取预处理图像中的特征点的坐标，计算得出轮胎中心位置及轮胎金属圈和外围橡胶圈的半径；数据对比分析模块用于比较橡胶圈内外侧一定范围内的灰色度变化值，并将其与判断为有泥的灰色度阈值进行比较，得出轮胎的带泥量等级；分析结果输出模块外接接收装置发送出轮胎带泥量等级的分析结果。

前述图像获取模块、图像预处理模块、定位计算模块、数据对比分析模块和分析结果输出模块分别连接数据存储模块，数据存储模块用于存储原始图像数据、预处理图像数据、坐标数据、灰色度变化值、灰色度阈值以及各个带泥量等级数据。前述定位计算模块包括特征定位模块和坐标计算模块。前述特征定位模块用于检测图像中的边缘点，并保存其坐标位置。前述坐标计算模块可通过边缘点的坐标位置计算得出轮胎的中心位置及轮胎金属圈和外围橡胶圈的半径。前述接收装置为云平台、移动终端或车载主机。移动终端为智能手机、pad或者pc。

本实施例还提供一种基于摄像装置的车辆轮胎带泥识别方法，包括如下具体步骤：

步骤一、图像预处理

将图像进行二值化处理；

步骤二、采用rough变换对前桥轮胎中心金属圈外沿进行定位

检测图像中的边缘点，并保存其坐标位置（x,y），设置角度θ的变换范围和步长，轮胎中心金属圈外沿半径r的变换范围和步长；

利用公式x=a+rcosθ，y=b+rsinθ求出a和b的值，此处x和y为实际的图像空间某个边缘点的坐标，a和b为其对应的参数空间的坐标，如果a和b的值在合理的范围之内，则对该位置进行累加；

检测完毕，寻找最大值，即找到前桥轮胎中心金属圈外沿，求出圆心坐标和半径r，保存；

步骤三、前桥轮胎橡胶外沿定位

对比前桥轮胎中心金属外沿与橡胶圈外沿的比例，对r对应的橡胶外沿进行计算，划定橡胶外沿范围；

步骤四、轮胎带泥量计算

比较橡胶外沿内外侧一定范围内的灰色度变化δt与判断为有泥的灰色度阈值t，如果δt>t，则代表有泥，δt-t代表带泥量，进而计算带泥量等级。

本实施例公开的车辆轮胎带泥识别方法，首先对图像进行二值化处理，将处理后的画面通过rough变换对轮胎中心金属圈外沿进行定位，获得轮胎的圆心坐标和半径，并划定橡胶外沿范围，比较橡胶外沿内外侧的灰色度变化进而计算带泥量等级。本实施例可通过安装在工地门口的摄像装置，对进出工地的渣土车进行拍摄，自动识别出车辆轮胎是否带泥，对车辆的轮胎清洁度进行检查，可有效避免带泥车辆驶出工地，污染道路环境。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。