全天候探测装置的制作方法

本发明涉及计算机视觉领域，尤其是涉及一种全天候探测装置。

背景技术：
随着科技的迅速发展，探测器已经应用在各个领域中。其中，在某些场合，如在隧道中，光线比较差，而且来往车辆较多，但是，经常有行人为了走捷径避免绕路，冒险从隧道中穿行，这是非常大的交通安全隐患。目前，交通管理人员的数量已经不能赶上交通设施的数量，不能达到每个交通路段实时有人监控，而且，监控人员如果持续观测视频超过22分钟，那么会遗漏95％的现场活动，意味着监控概率降至0.2％，即依靠人眼检测可靠性较低，那么迫切需要智能监控设备，协助交通管理人员进行交通监管与控制，这将有巨大的社会效益与经济效益。

技术实现要素：
本发明的目的在于提出一种全天候探测装置，以解决现有技术中存在的在某些场合，如在隧道中，当亮度较差的时候，无法清洗地捕捉图像的问题。为了达到上述目的，本发明提出一种全天候探测装置，包括探测器、固定装置以及补光装置，所述探测器和补光装置上下排列设置，通过所述固定装置固定在一起，所述探测器包括探测器本体和探测器外壳，所述补光装置包括补光装置本体和补光装置外壳，所述固定装置包括左侧挡板、右侧挡板以及底座，所述左侧挡板和右侧挡板结构对称，均包括从上到下的水平固定段、第一垂直固定段、第一拱形段、第二拱形段以及第二垂直固定段，所述底座为左右对称结构，上端开口，下端底板的宽大于上端开口的宽度，其中，左右两侧均包括第三垂直固定段和倾斜段，所述倾斜段的上端与第三垂直固定段的下端固定连接，下端与下端底板的一端固定连接，所述左侧挡板和右侧挡板对称放置，第一垂直固定段、第二垂直固定段、第三垂直固定段均设置有固定孔，左右两侧的相对应的固定孔，可通过螺钉固定，两侧的水平固定段至少有一个设置有固定孔，所述探测器固定于所述第一拱形段构成的框中，所述补光装置固定在所述第二拱形段构成的框中，所述防雨隔热罩通过所述水平固定段的固定孔与固定装置相连接，所述防雨隔热罩与所述探测器外壳之间留有通风间隙，所述左右两侧的第二垂直固定段与第三垂直固定段的固定孔通过螺钉固定连接，所述探测器本体设置在所述探测器外壳内。其中，所述探测器外壳和补光装置外壳均包括上盖、中间壳体、上法兰、下法兰，所述上盖和中间壳体的上端螺纹连接，同时，所述上盖和中间壳体也通过螺母连接，所述中间壳体的下端与所述上法兰为一体式结构，所述下法兰为一下盖，其与所述中间壳体通过螺纹连接，同时，所述上下法兰通过螺母连接。其中，所述探测器本体包括钣金件、电路板、镜头、尾线，所述电路板安装在所述钣金件上，所述镜头包括第一镜头和第二镜头，所述第一镜头安装在黑白摄像机前端，所述第一镜头前端通过滤光片转接环安装有一滤光片，所述第二镜头安装在彩色摄像机前端，所述第一镜头和第二镜头均与所述电路板连接，所述补光装置本体，包括呈环状排列的六个发光灯。其中，包括隧道行人入侵检测模块，所述隧道行人入侵检测模块包括视频采集单元、智能检测单元、存储单元，视频采集单元与智能检测单元、显示单元、存储单元连接；智能检测单元与视频采集单元、显示单元、存储单元、报警单元连接；智能检测单元与存储单元、显示单元通过光纤电缆进行信号传输；智能检测单元输出I/O信号给报警单元。其中，所述视频采集单元包括彩色摄像机、红外照明灯、视频压缩编码模块；所述智能检测单元包括背景学习模块、前景检测模块、入侵区域设定模块、入侵判断模块以及报警模块、图片压缩编码模块；所述存储单元包括原始视频模块与入侵图片模块。其中，所述智能检测单元，通过背景学习模块，建立图像背景模型，并随着场景、光线等的变化，智能进行学习更新，然后进行前景检测模块，即对场景中新出现的人或者物，进行位置以及特征检测，并实时记录更新前景信息，入侵区域设定模块即设定隧道中行人可能出现的区域，进而进入入侵判断模块，通过前景信息与入侵区域位置以及入侵时间的比对，判断是否属于隧道行人入侵事件，如果是属于行人入侵，报警模块输出I/O报警信号给报警单元，同时，锁定行人位置信息，传输给显示单元，并且将隧道行人入侵事件图片经图片压缩编码模块26进行压缩编码后传输到存储单元中的入侵图片模块，以便后续查证。其中，所述智能检测单元中背景学习模块，通过对采集到的图像进行高斯建模，利用图像的Y、U、V分量建立起图像的模型库，采用2*2区域建模点，每个建模点包含四个高斯模型，高斯模型包括模型灰度、模型方差、模型权重，对于第一帧图像，进行模型参数初始化，对于后续传输来的图像，分别与对应像素点处的四个高斯模型进行匹配，如果匹配，则对应高斯模型权值增大，同时并对高斯模型进行更新，若不匹配，则替换权重最小的高斯模型，当建模点四个高斯模型中出现权值大于建模阈值时，当前像素点建模成功，统计当前图像中建模成功的像素点数目，当像素点建模成功数目大于设定阈值时，则开始前景检测，反之，继续进行背景学习，建模阈值一般取建模点总数的1/5～1/3。其中，所述智能检测单元中前景检测模块，是检测场景中新出现的人或者物，对传输来的图像进行高斯建模，每个建模点包含一个高斯模型，将建模点高斯模型与对应背景建模点处的高斯模型进行比较，如果不匹配，则继续与建模点四邻域高斯模型进行比较，如果均不匹配，则确定为前景点，否则为背景点；如果当前帧图像建模点检测结束，则对前景点进行膨胀处理，以联通属于同一前景的像素点，同时，对前景进行标记，并计算前景块的填充率、面积、中心、高宽比信息，存入前景历史数据库。其中，所述智能检测单元中入侵区域设定模块，指的是设定隧道中禁止出现行人的区域，通过沿着隧道边缘设定四条区域线，圈定入侵区域。其中，所述智能检测单元中入侵判断模块，指的是对检测到的前景进行入侵判断；由于判断的是入侵的行人信息，对前景进行行人判决，即通过前景面积、填充率、高宽比信息判定是否为行人，填充率为前景像素点与包括当前前景全部像素点的前景框的比值，高宽比为当包含当前前景全部像素点的前景框的高度与宽度的比值；隧道行人入侵检测中视频采集单元正对隧道安装，依据行人距离远近，检测到的前景面积大小不同，利用距离远近检测到的前景面积不同，即景深的区别，对图像进行划分，划分为三个区域，每个区域前景设定面积最大最小值，只有行人在对应区域同时满足面积限制和高宽比时，则判定当前前景为行人，这样避免了过小的果核等的干扰，也避免了小型车辆的误识别，提高了识别准确度；行人判决结束后，依据前景的中心变化，对前景为人的有效前景信息进行匹配跟踪，并进一步通过行人前景的面积变化小于变化率阈值、前景平均灰度值变化小于阈值进行同一前景判断限定，如果同一前景成匹配成功，用当前前景信息实时更新历史数据库中前景的平均灰度值、填充率、面积、中心、高宽比信息，对消失在视野中的有效前景进行清除，对新出现的有效前景的平均灰度值、填充率、面积、中心、高宽比信息存入前景历史数据库；所述智能检测单元中报警模块，指的是当前景行人出现在隧道保护区域时，则发出I/O报警信号，同时，报警图片通过图片压缩编码模块存储到存储单元中的入侵图片模块中；所述智能检测单元中图片压缩编码模块用于将报警图片压缩编码，便于存储。与现有技术相比，本发明增加了补光装置，且通过新结构的固定装置对探测器以及补光装置进行了固定，从而满足了当在亮度较差的情况下，可以清晰地拍摄到烟雾图像，同时，本发明可以智能检测隧道中进入的行人，及时报警，避免交通事故的发生，对于维持交通秩序，保证交通安全有重要的意义。附图说明图1是本发明的结构第一示意图；图2是本发明的结构第二示意图；图3本发明隧道行人入侵检测模块的结构框图；图4是本发明隧道行人入侵检测模块背景学习模块框图；图5是本发明隧道行人入侵检测模块前景检测模块框图；图6是本发明隧道行人入侵检测模块入侵判断模块框图；图7是本发明隧道行人入侵检测报警状况说明图。具体实施方式下面参照附图并结合具体实例来对本发明进行详细说明。应指出的是，所描述的实例仅是为了便于对本发明的理解，并不因此而限定本发明的保护范围。实施例1如图1、图2所示，本发明提出一种全天候探测装置，包括探测器1、固定装置3以及补光装置2，所述探测器1和补光装置2上下排列设置，通过所述固定装置3固定在一起，所述探测器1包括探测器本体和探测器外壳，所述补光装置2包括补光装置本体和补光装置外壳，所述固定装置3包括左侧挡板、右侧挡板以及底座，所述左侧挡板和右侧挡板结构对称，均包括从上到下的水平固定段、第一垂直固定段、第一拱形段、第二拱形段以及第二垂直固定段，所述底座为左右对称结构，上端开口，下端底板的宽大于上端开口的宽度，其中，左右两侧均包括第三垂直固定段和倾斜段，所述倾斜段的上端与第三垂直固定段的下端固定连接，下端与下端底板的一端固定连接，所述左侧挡板和右侧挡板对称放置，第一垂直固定段、第二垂直固定段、第三垂直固定段均设置有固定孔，左右两侧的相对应的固定孔，可通过螺钉固定，两侧的水平固定段至少有一个设置有固定孔，所述探测器固定于所述第一拱形段构成的框中，所述补光装置固定在所述第二拱形段构成的框中，所述防雨隔热罩通过所述水平固定段的固定孔与固定装置相连接，所述防雨隔热罩与所述探测器外壳之间留有通风间隙，所述左右两侧的第二垂直固定段与第三垂直固定段的固定孔通过螺钉固定连接，所述探测器本体设置在所述探测器外壳内。其中，所述探测器外壳和补光装置外壳均包括上盖、中间壳体、上法兰、下法兰，所述上盖和中间壳体的上端螺纹连接，同时，所述上盖和中间壳体也通过螺母连接，所述中间壳体的下端与所述上法兰为一体式结构，所述下法兰为一下盖，其与所述中间壳体通过螺纹连接，同时，所述上下法兰通过螺母连接。其中，所述探测器本体包括钣金件、电路板、镜头、尾线，所述电路板安装在所述钣金件上，所述镜头包括第一镜头和第二镜头，所述第一镜头安装在黑白摄像机前端，所述第一镜头前端通过滤光片转接环安装有一滤光片，所述第二镜头安装在彩色摄像机前端，所述第一镜头和第二镜头均与所述电路板连接，所述补光装置本体，包括呈环状排列的六个发光灯。实施例2如图3、图4、图5、图6、图7所示，本实施例提供了一种隧道行人入侵检测模块，包括视频采集单元1、智能检测单元2、存储单元5、显示单元3、报警单元4。所述视频采集单元1与智能检测单元2、显示单元3、存储单元5连接；智能检测单元2与视频采集单元1、显示单元3、存储单元5、报警单元4连接；视频采集单元1与显示单元3和存储单元5通过光纤电缆进行实时视频信息的传输；视频采集单元1与智能检测单元2通过网线进行视频传输；智能检测单元2与存储单元5、显示单元3通过光纤电缆进行信号传输；智能检测单元2输出I/O信号给报警单元4。所述视频采集单元1包括彩色摄像机11、红外照明灯12、视频压缩编码模块13。所述智能检测单元2包括背景学习模块21、前景检测模块22、入侵区域设定模块23、入侵判断模块24以及报警模块25、图片压缩编码模块26。所述存储单元5包括原始视频模块51与入侵图片模块52。所述显示单元3是电视墙或者大屏幕，用于显示实时视频以及入侵检测结果。所述报警单元4主要是报警器。所述视频采集单元1通过彩色摄像机11采集实时场景视频，并传递给智能检测单元2，同时，采集的视频通过视频压缩编码模块13进行压缩编码之后，通过光纤传输到存储单元5中的原始视频模块51，用于存储视频备案。所述视频采集单元1中的彩色摄像机11有日夜转换功能，白天模式采集到彩色图像，当周围环境亮度低于某一阈值时，开启夜晚采集模式，利用红外照明灯12进行照明，进而采集图像。所述智能检测单元2，通过背景学习模块21，建立图像背景模型，并随着场景、光线等的变化，智能进行学习更新，然后进行前景检测模块22，即对场景中新出现的人或者物，进行位置以及特征检测，并实时记录更新前景信息，入侵区域设定模块23即设定隧道中行人可能出现的区域，进而进入入侵判断模块24，通过前景信息与入侵区域位置以及入侵时间的比对，判断是否属于隧道行人入侵事件，如果是属于行人入侵，报警模块25输出I/O报警信号给报警单元4，同时，锁定行人位置信息，传输给显示单元3，并且将隧道行人入侵事件图片经图片压缩编码模块26进行压缩编码后传输到存储单元5中的入侵图片模块52，以便后续查证。所述智能检测单元2中背景学习模块21，通过对采集到的图像进行高斯建模，利用图像的Y、U、V分量建立起图像的模型库，本发明采用2*2区域建模点，每个建模点包含四个高斯模型，高斯模型主要包括模型灰度、模型方差、模型权重，对于第一帧图像，进行模型参数初始化，对于后续传输来的图像，分别与对应像素点处的四个高斯模型进行匹配，如果匹配，则对应高斯模型权值增大，同时并对高斯模型进行更新，若不匹配，则替换权重最小的高斯模型，当建模点四个高斯模型中出现权值大于建模阈值时，当前像素点建模成功，统计当前图像中建模成功的像素点数目，当像素点建模成功数目大于设定阈值时，则开始前景检测，反之，继续进行背景学习，建模阈值一般取建模点总数的1/5～1/3。所述智能检测单元2中前景检测模块22，是检测场景中新出现的人或者物，对传输来的图像进行高斯建模，每个建模点包含一个高斯模型，将建模点高斯模型与对应背景建模点处的高斯模型进行比较，如果不匹配，则继续与建模点四邻域高斯模型进行比较，如果均不匹配，则确定为前景点，否则为背景点。如果当前帧图像建模点检测结束，则对前景点进行膨胀处理，以联通属于同一前景的像素点，同时，对前景进行标记，并计算前景块的填充率、面积、中心、高宽比信息，存入前景历史数据库。所述智能检测单元2中入侵区域设定模块23，指的是设定隧道中禁止出现行人的区域，通过沿着隧道边缘设定四条区域线，圈定入侵区域。所述智能检测单元2中入侵判断模块24，指的是对检测到的前景进行入侵判断。由于判断的是入侵的行人信息，对前景进行行人判决，即通过前景面积、填充率、高宽比信息判定是否为行人，填充率为前景像素点与包括当前前景全部像素点的前景框的比值，高宽比为当包含当前前景全部像素点的前景框的高度与宽度的比值。隧道行人入侵检测中视频采集单元1正对隧道安装，依据行人距离远近，检测到的前景面积大小不同，利用距离远近检测到的前景面积不同，即景深的区别，对图像进行划分，划分为三个区域，每个区域前景设定面积最大最小值，只有行人在对应区域同时满足面积限制和高宽比时，则判定当前前景为行人，这样避免了过小的果核等的干扰，也避免了小型车辆的误识别，提高了识别准确度。行人判决结束后，依据前景的中心变化，对前景为人的有效前景信息进行匹配跟踪，并进一步通过行人前景的面积变化小于变化率阈值、前景平均灰度值变化小于阈值进行同一前景判断限定，如果同一前景成匹配成功，用当前前景信息实时更新历史数据库中前景的平均灰度值、填充率、面积、中心、高宽比信息，对消失在视野中的有效前景进行清除，对新出现的有效前景的平均灰度值、填充率、面积、中心、高宽比信息存入前景历史数据库。所述智能检测单元2中报警模块25，指的是当前景行人出现在隧道保护区域时，则发出I/O报警信号，同时，报警图片通过图片压缩编码模块26存储到存储单元5中的入侵图片模块中52。所述智能检测单元2中图片压缩编码模块26用于将报警图片压缩编码，便于存储。所述存储单元5中原始视频模块51用于接收视频采集单元1传输来的视频信息，入侵图片模块52接收智能检测单元2检测的隧道行人入侵结果图片，用于保存以及后续查证。所述显示单元3是电视墙或者大屏幕，接收视频采集单元1的实时场景视频并显示，同时与智能检测单元2连接，显示智能检测结果，并显示隧道行人入侵信息。所述报警单元4接收智能检测单元1传输来的报警信号，如果存在隧道行人入侵事件，则进行报警，协助交管人员及时进行处理，避免发生交通事故。为隧道入侵报警情况说明。图中两条竖直方向直线表示沿着隧道设定的入侵区域边界，横向两条直线表示设定的入侵区域边界，当行人出现在保护区域A时，智能检测单元2检测到行人入侵信息并报警，当行人出现在保护区域B时，不进行报警。以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的研究人员在本发明所揭露的技术范围内，根据实际情况做出的多种改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。