本发明涉及危化品存储安全领域，尤其涉及一种危化品仓储障碍物监测方法、装置与系统。
背景技术：
：：危化品仓储的安全事故经常发生，因此近年来愈来愈受到重视。危化品仓储的相关研究不断发展，其中激光扫描系统对危化品仓库进行安全监控，能信息数字化，清晰明了，越来越成为研究热点。激光扫描所获得的点云，不可避免会含有噪声点。造成噪声点的原因有很多，如物体表面粗糙，波纹，平滑；测量系统本身的设备缺陷；步进电机的抖动，固定架子的松动，激光测距仪对激光信号的灵敏度。噪声点的判别法主要有，直接识别法，距离判别法和弦高阀值法。在雷达探测中，距离和差值排序法用于对运动物体探测。还原地形地貌的研究中，差值法在黄土高原地沿线提取中很好保留原有特征。鬼成像恢复信息中运用差值法能高效筛选数据。在电路的绝缘故障检测中，也运用差值法排查具体故障位置。在危化品仓储中，激光扫描监控系统里，激光测距仪按设定的角度范围循环反复扫描，光遇到物体即会返回。激光扫描过程中，产生的异常点可能是障碍物，也可能是噪声点，因此有效去除激光扫描过程中的噪声点是确认障碍物的关键问题。技术实现要素：本发明的主要目的在于公开一种危化品仓储障碍物监测方法、装置与系统，以有效去除激光扫描过程中的噪声点是确认障碍物的关键问题。为达上述目的，根据本发明的一个方面，公开一种危化品仓储障碍物监测方法，并采用如下技术方案:危化品仓储障碍物监测方法包括:对目标仓储进行扫描并获取所述目标仓储的扫描数据；计算所述扫描数据中相邻两个扫描点的距离值差值并根据所述距离值差值对所述扫描点中的噪音点进行过滤，得到一过滤结果；根据所述过滤结果确定未被过滤掉的相邻扫描点为障碍物，并获取所述障碍物的位置信息。进一步地，所述对目标仓储进行扫描并获取所述目标仓储的扫描数据包括：根据所述目标仓储的面积及激光测距仪的测距范围布置激光扫描监控陈列，使得所述激光扫描监控阵列对所述目标仓储进行全角度扫描，获取所述目标仓储的扫描数据。进一步地，所述计算所述扫描数据中相邻两个扫描点的距离值差值并根据所述距离值差值对所述扫描点中的噪音点进行过滤包括：在所述激光扫描监控阵列接收到所述扫描数据时，控制所述激光扫描监控阵列中的编码器记录对应所述扫描数据中的扫描点的角度值；根据所述角度值对所述扫描点进行排序；通过如下方法计算相邻两个扫描点的所述距离值差值；设每个扫描点的距离值为d，距离差为s，相邻两点的距离值差值为：s(i)＝d(s+1)-d(i)(1)其中，i为所述扫描点按角度值大小排列后的序列号；当s(i)*s(i+1)<0，(2)且(|s(i)|&&|s(i+1)|)>m(3)时，确定第i+1的扫描点为噪音点，并将所述噪音点过滤掉，其中，m为预设阈值。进一步地所述预设阈值m的获取方法为：激光扫描数据同时满足公式(2)和(3)，则第i+1点的数据点被判断为噪声点；令m初始值为0.8，代入公式(3)，得到：(|s(i)|&&|s(i+1)|)＞0.8，m取值0.8时，判断是否过滤掉全部的所述噪声点；在m取值0.8不能过滤掉全部的所述噪声点时，进行迭代算法，每次迭代间隔0.05，即把mi+1＝mi-0.05代入(3)，生成新的预设阈值；将该新的预设阈值重复上述公式(2)和(3)算法，直到过滤掉全部的所述噪声点，即mi+1为确定的所述预设阈值。进一步地，所述获取所述障碍物的位置信息包括：提取未被过滤的相邻扫描点，所述相邻扫描点包括第一扫描点与第二扫描点；获取所述第一扫描点的角度值及距离值，以及获取所述第二扫描点的角度值及距离值；根据所述第一扫描点的角度值及距离值，以及所述第二扫描点的角度值及距离值确定所述障碍物的位置信息。根据本发明的另外一个方面，提供一种危化品仓储障碍物监测装置，并采用如下技术方案：一种危化品仓储障碍物监测装置包括：第一获取模块，用于对目标仓储进行扫描并获取所述目标仓储的扫描数据；过滤模块，用于计算所述扫描数据中相邻两个扫描点的距离值差值并根据所述距离值差值对所述扫描点中的噪音点进行过滤，并得到一过滤结果；确定模块，用于根据所述过滤结果确定未被过滤掉的相邻扫描点为障碍物，并获取所述障碍物的位置信息。进一步地，所述第一获取模块包括：扫描模块，用于根据所述目标仓储的面积及激光测距仪的测距范围布置激光扫描监控陈列，使得所述激光扫描监控阵列对所述目标仓储进行扫描，获取所述目标仓储的扫描数据。进一步地，所述过滤模块包括：记录模块，用于在所述激光扫描监控阵列接收到所述扫描数据时，控制编码器记录对应所述扫描数据中的扫描点的角度值；排序模块，用于根据所述角度值对所述扫描点进行排序；计算模块，用于计算相邻两个扫描点的所述距离值差值：设每个扫描点的距离值为d，距离差为s，相邻两点的距离值差值为：s(i)＝d(s+1)-d(i),(1)其中，i为所述扫描点按角度值大小排列后的序列号；当s(i)*s(i+1)<0，且(|s(i)|&&|s(i+1)|)>m时，确定第i+1的扫描点为噪音点，并将所述噪音点过滤掉；其中，m为预设的阈值，所述m取0.5。进一步地，所述确定模块包括：提取模块，用于提取未被过滤的相邻扫描点，所述相邻扫描点包括第一扫描点与第二扫描点；第二获取模块，用于获取所述第一扫描点的角度值及距离值，以及获取所述第二扫描点的角度值及距离值；第三获取模块，用于根据所述第一扫描点的角度值及距离值，以及所述第二扫描点的角度值及距离值确定所述障碍物的位置信息。根据本发明的又一个方面，提供一种危化品仓储障碍物监测系统，并采用如下技术方案：一种危化品仓储障碍物监测系统包括上述的监测装置。采用本发明的技术方案，通过去噪算法能有效去除点扫描点云数据中的异常噪声点，同时能保障正常点云数据的完整性和可靠性，获取目标仓储内的障碍物信息。为了防止危化品仓储的安全事故的发生，采用激光扫描监控系统对危化品仓储进行安全监控，效果形象具体鲜明。激光扫描获得的大量数据，除了障碍物异常点，还有个别噪声点。由试验结果可知，差值排序去噪算法在危化品码垛仓储中特殊环境下，实现了去掉噪声点，保留障碍物有效数据之预期目的。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例所述的激光测距仪扫描示意图；图2为本发明实施例所述的危化品仓储障碍物监测方法的流程图；图3为本发明实施例所述激光扫描阵列示意图；图4为本发明实施例所述的无障碍物扫描散点图；图5为本发明实施例所述的无障碍物扫描距离直方图；图6为本发明实施例所述的无障碍物扫描距离差值图；图7为本发明实施例所述的无障碍物扫描散点去噪图；图8为本发明实施例所述的长方体障碍物扫描散点图；图9为本发明实施例所述的长方体障碍物扫描距离直方图；图10为本发明实施例所述的长方体障碍物扫描距离差值图；图11为本发明实施例所述的长方体障碍物扫描散点去噪图；图12为本发明实施例所述的圆柱障碍物扫描散点图；图13为本发明实施例所述的圆柱障碍物扫描距离直方图；图14为本发明实施例所述的圆柱障碍物扫描距离差值图；图15为本发明实施例所述的圆柱障碍物扫描散点去噪图；图16为本发明实施例所述的墙和窗的激光扫描散点图；图17为本发明实施例所述的墙和窗的散点去噪图；图18为本发明实施例所述的危化品仓储障碍物监测装置的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。激光测距仪，是利用调制激光的某个参数实现对目标的距离测量的仪器。按照测距方法分为相位法测距仪和脉冲法测距仪，脉冲式激光测距仪是在工作时向目标射出一束或一序列短暂的脉冲激光束，由光电元件接收目标反射的激光束，计时器测定激光束从发射到接收的时间，计算出从观测者到目标的距离。相位法激光测距仪是利用检测发射光和反射光在空间中传播时发生的相位差来检测距离的。激光测距仪重量轻、体积小、操作简单速度快而准确，其误差仅为其它光学测距仪的五分之一到数百分之一，在图2中，为矩形条状物体是实验用的激光扫描测距仪，散射线象征激光发射的光。编码器(encoder)是将信号(如比特流)或数据进行编制、转换为可用以通讯、传输和存储的信号形式的设备。编码器把角位移或直线位移转换成电信号，前者称为码盘，后者称为码尺。按照读出方式编码器可以分为接触式和非接触式两种；按照工作原理编码器可分为增量式和绝对式两类。增量式编码器是将位移转换成周期性的电信号，再把这个电信号转变成计数脉冲，用脉冲的个数表示位移的大小。绝对式编码器的每一个位置对应一个确定的数字码，因此它的示值只与测量的起始和终止位置有关，而与测量的中间过程无关。图2为本发明实施例所述的危化品仓储障碍物监测方法的流程图。参见图2所示，危化品仓储障碍物监测方法包括:s101：对目标仓储进行扫描并获取所述目标仓储的扫描数据；s103：计算所述扫描数据中相邻两个扫描点的距离值差值并根据所述距离值差值对所述扫描点中的噪音点进行过滤，得到一过滤结果；s105：根据所述过滤结果确定未被过滤掉的相邻扫描点为障碍物，并获取所述障碍物的位置信息。在本实施例的上述技术方案中，步骤s101中，对目标仓储进行扫描并获取所述目标仓储的扫描数据，目标仓储是扫描的对象，目标仓储内危化品码垛仓储中特殊环境下，具体采用图1中的激光测距仪所组成的阵列对整个目标仓储进行全方位扫描，激光测距仪采用650nm激光光源，测距精度1mm，测距范围70米，输出功率小于1mw，采样频率15hz。在步骤s103中，计算所述扫描数据中相邻两个扫描点的距离值差值并根据所述距离值差值对所述扫描点中的噪音点进行过滤，得到一过滤结果；针对激光测距扫描点云数据中出现噪声异常点的问题，采用了一种差值排序去噪算法去除噪声点。该算法是将扫描得到的激光测距数据点按角度值进行从小到大排序后，相邻两点的距离值依次取差值，然后对距离差值与预设域值进行比较，滤掉噪点数据。在步骤s105中，根据所述过滤结果确定未被过滤掉的相邻扫描点为障碍物，并获取所述障碍物的位置信息，激光扫描获得的大量数据，除了障碍物异常点，还有个别噪声点，因此在步骤s103中通过差值排序去噪算法实现了去掉噪声点，保留障碍物有效数据之预期目的。为了防止危化品仓储的安全事故的发生，还需要获取障碍物的位置信息，实现对危化品仓储进行安全监控。采用上述实施例的技术方案，可以通过去噪算法能有效去除点扫描点云数据中的异常噪声点，同时能保障正常点云数据的完整性和可靠性，获取目标仓储内的障碍物信息，效果形象具体鲜明。优选地，所述对目标仓储进行扫描并获取所述目标仓储的扫描数据包括：根据所述目标仓储的面积及激光测距仪的测距范围布置激光扫描监控陈列，使得所述激光扫描监控阵列对所述目标仓储进行全角度扫描，获取所述目标仓储的扫描数据。图3为本发明实施例所述激光扫描阵列示意图。本实施例给出一种对目标仓储进行扫描的装置实施例，根据目标仓储的面积，布置激光扫描阵列，具体可参见图3，把多个激光测距仪有机组合起来，形成整体激光扫描监控阵列。每个激光测距仪旋转扫描一个平面，激光遇到物体时返回，测得距离，同时编码器记录角度值。因此激光扫描阵列可由激光测距仪、旋转云台、编码器等装置组合而成，对垛距进行安全监测，其中激光测距仪采用650nm激光光源，测距精度1mm，测距范围70米，输出功率小于1mw，采样频率15hz。由此实现对仓储内部进行全方位，无死角的旋转扫描。优选地，所述计算所述扫描数据中相邻两个扫描点的距离值差值并根据所述距离值差值对所述扫描点中的噪音点进行过滤包括：在所述激光扫描监控阵列接收到所述扫描数据时，控制所述激光扫描监控阵列中的编码器记录对应所述扫描数据中的扫描点的角度值；根据所述角度值对所述扫描点进行排序；通过如下方法计算相邻两个扫描点的所述距离值差值；设每个扫描点的距离值为d，距离差为s，相邻两点的距离值差值为：s(i)＝d(s+1)-d(i)其中，i为所述扫描点按角度值大小排列后的序列号；当s(i)*s(i+1)<0，且(|s(i)|&&|s(i+1)|)＞m时，确定第i+1的扫描点为噪音点，并将所述噪音点过滤掉，其中，m为预设的阈值。具体而言，激光扫描仪位置固定，按设定的角度范围循环反复扫描，光遇到物体即会返回。光遇到的位置不一样，即得到距离值就不一样。激光扫描仪测得距离值时，同时编码器记录当时的角度值。设每个点的距离值为d,距离差为s。首先把扫描得到的点按角度值的数值大小排序，然后计算相邻两点的距离值差值：s(i)＝d(s+1)-d(i)。其中i为数据点按角度值大小排列后的序列号。正常情况下，激光扫描角度的细微变化，距离值变化也细微，近似不会发生改变。试验编码器分辨率为360o/16384＝0.02度，即0.02度的细微变化，在最长距离为30米的仓库内的短距离扫描，距离值变化细微。当激光测距仪旋转扫描到障碍物时，距离值大小发生跳跃。一般，激光遇到障碍物时，会连续一些距离值变化不大，不会发生跳跃。单个距离值点跳跃，因为角度范围太小，不认为是障碍物，是噪点。若是物体表面形状为栅栏一样，可能会存在隔一段跳跃单个点，形成有规律的跳跃带。因此，当s(i)*s(i+1)<0，且(|s(i)|&&|s(i+1)|)>m时滤掉第i+1点，其中，m为预设的阈值。优选地，所述m取值为0.5。所述预设阈值m的获取方法为：激光扫描数据同时满足公式(2)和(3)，则第i+1点的数据点被判断为噪声点；令m初始值为0.8，代入公式(3)，得到：(|s(i)|&&|s(i+1)|)＞0.8m取值0.8时，判断是否过滤掉全部的所述噪声点；在m取值0.8不能过滤掉全部的所述噪声点时，进行迭代算法，每次迭代间隔0.05，即把mi+1＝mi-0.05代入(3)，生成新的预设阈值；将该新的预设阈值重复上述公式(2)和(3)算法，直到过滤掉全部的所述噪声点，即mi+1为确定的所述预设阈值。在本申请中，经过多个数值的反复比较，取m＝0.5为合适的预设阈值。如下是对本申请的实验数据说明。参见图4所示，在没有障碍物时，激光扫描到墙面所得一组数据，设激光测距仪激光发射口为原点。有个别的点与大多数数据点不一样，被认为是噪声点。数据点按角度值大小，从小到大排序。角度值即x轴按逆时针旋转，转到与数据点重合时所转过的角度大小。每个点到原点的距离值直方图如图5所示。在图5中有些点明显比周边不一样，与相邻两点距离值差值明显，与邻域内的距离值差值也明显。把距离值差值转换成图形，如图6所示，与图5比较可知，噪声点的部位因为与相邻的数据值不一样，故而产生的差值变化也比较大。有一个噪声点，就会产生两个异常相邻数据条状图，数值一正一负，大小相近。把满足s(i)*s(i+1)<0，且(|s(i)|&|s(i+1)|)>m的数据点滤掉即可得无噪点图,如图7所示。设置个长方体障碍物时，激光扫描所得一组数据如图8所示。每个点到原点的距离值直方图如图9所示。由图9可知，有两点明显比相邻点不一样。激光扫描遇到障碍物，距离值大小会跳跃，变成另一趋势。偶尔有一两点却与相邻的数据点都不一样，属于单个奇异点。面对这种情况，去掉单个奇异点。把距离值差值转换成图形，如图10所示。其中有跳跃点，存在两个跳跃点数值符号相反，大小比较明显的，即为单独跳跃点，是噪点。把满足s(i)*s(i+1)<0，且(|s(i)|&|s(i+1)|)>m的数据点滤掉即可得无噪点图11。设置个圆柱障碍物时，激光扫描所得一组数据如图12所示。每个点到原点的距离值直方图如图13所示。同理，在圆柱障碍物时，因为遇到障碍物，数值产生跳变，而如果单个噪点，则与相邻两点数据大小皆不同。圆柱障碍物扫描的散点间的距离差值如图14所示，显然有六个相邻数据的条状图不一样。圆柱障碍物扫描的散点去噪后如图15所示，去掉了噪点。当墙面有室内暖气片，挨着窗户栏杆时，激光测距仪扫描到的东西就包括，暖气片，墙面，墙与窗户的衔接，栏杆和窗户玻璃。在这种特殊情况下用差值去噪法的效果如下，有效去掉了噪点，并保留了特殊情形下的数据，如图16和图17所示，图16是墙和窗结合部得激光扫描散点图，图17是采用差值去噪算法处理后的图。综上，差值排序去噪试验的数据统计分析结果如表1所示。表1差值排序去噪统计table1d-valuerankingdenoisingstatistics由表1可知，差值排序去噪能较好的去噪，个别特殊点情况误删，但整体情况良好为了防止危化品仓储的安全事故的发生，采用激光扫描监控系统对危化品仓储进行安全监控，效果形象具体鲜明。激光扫描获得的大量数据，除了障碍物异常点，还有个别噪声点，因此研究设计了差值排序去噪算法。优选地，所述获取所述障碍物的位置信息包括：提取未被过滤的相邻扫描点，所述相邻扫描点包括第一扫描点与第二扫描点；获取所述第一扫描点的角度值及距离值，以及获取所述第二扫描点的角度值及距离值；根据所述第一扫描点的角度值及距离值，以及所述第二扫描点的角度值及距离值确定所述障碍物的位置信息。在本实施例的技术方案中，对于过滤之后留下的扫描点，确定为障碍物之后，仍然可以通过距离值及角度值对应获取该障碍物的位置信息，以此进一步对危化品仓储内的障碍物进行监控和处理，提供危化品管理的安全性。图18为本发明实施例所述的危化品仓储障碍物监测装置的结构示意图。参见图18所示，本发明提供的一种危化品仓储障碍物监测装置，并采用如下技术方案：一种危化品仓储障碍物监测装置包括：第一获取模块180，用于对目标仓储进行扫描并获取所述目标仓储的扫描数据；过滤模块182，用于计算所述扫描数据中相邻两个扫描点的距离值差值并根据所述距离值差值对所述扫描点中的噪音点进行过滤，并得到一过滤结果；确定模块184，用于根据所述过滤结果确定未被过滤掉的相邻扫描点为障碍物，并获取所述障碍物的位置信息。可选地，所述第一获取模块180包括：扫描模块(图中未示)，用于根据所述目标仓储的面积及激光测距仪的测距范围布置激光扫描监控陈列，使得所述激光扫描监控阵列对所述目标仓储进行扫描，获取所述目标仓储的扫描数据。可选地，所述过滤模块182包括：记录模块(图中未示)，用于在所述激光扫描监控阵列接收到所述扫描数据时，控制编码器记录对应所述扫描数据中的扫描点的角度值；排序模块(图中未示)，用于根据所述角度值对所述扫描点进行排序；计算模块(图中未示)，用于计算相邻两个扫描点的所述距离值差值：设每个扫描点的距离值为d，距离差为s，相邻两点的距离值差值为：s(i)＝d(s+1)-d(i),(1)其中，i为所述扫描点按角度值大小排列后的序列号；当s(i)*s(i+1)<0，且(|s(i)|&&|s(i+1)|)>m时，确定第i+1的扫描点为噪音点，并将所述噪音点过滤掉；其中，m为预设的阈值，所述m取0.5。可选地，所述确定模块184包括：提取模块(图中未示)，用于提取未被过滤的相邻扫描点，所述相邻扫描点包括第一扫描点与第二扫描点；第二获取模块(图中未示)，用于获取所述第一扫描点的角度值及距离值，以及获取所述第二扫描点的角度值及距离值；第三获取模块(图中未示)，用于根据所述第一扫描点的角度值及距离值，以及所述第二扫描点的角度值及距离值确定所述障碍物的位置信息。本发明提供的一种危化品仓储障碍物监测系统包括上述的监测装置。采用本发明的技术方案，通过去噪算法能有效去除点扫描点云数据中的异常噪声点，同时能保障正常点云数据的完整性和可靠性，获取目标仓储内的障碍物信息。为了防止危化品仓储的安全事故的发生，采用激光扫描监控系统对危化品仓储进行安全监控，效果形象具体鲜明。激光扫描获得的大量数据，除了障碍物异常点，还有个别噪声点。由试验结果可知，差值排序去噪算法在危化品码垛仓储中特殊环境下，实现了去掉噪声点，保留障碍物有效数据之预期目的。以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例，毋庸置疑，对于本领域的普通技术人员，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，上述附图和描述在本质上是说明性的，不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。当前第1页12当前第1页12