一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法与流程

本发明属于计算机视觉处理，特别涉及一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法。

背景技术：

1、对于一些重要场所，例如危化品仓库门、涉密地点门等地方，这些地方对于推拉门开合状态的检测需要非常准确，推拉门开关可用的检测方法有传感器、图像信息等，传感器根据感应推拉门的位置判断电梯门开关，但是传感器的感应与推拉门的开闭没有同时进行，因此该方式存在很大的延时问题，不能快速有效地检测推拉门的开关；图像的方式受处理器性能、环境变化等影响较大，但在一定条件下，可以满足实时性检测的要求。因此，如何实时准确地检测推拉门开合状态，是本领域技术人员的研究重点。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法，通过单纯对数值图像处理方法，针对图像中框定好的门的范围，通过透视变换、二值化、边缘检测、直线检测以及像素矩阵方差及均值判断，从而判定推拉门处于打开或者关闭的状态，从而实现实时准确地检测推拉门开合状态。

2、为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

3、本发明提供一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法，所述方法包括：

4、(1)根据固定点位摄像头拍摄图像，手动框选推拉门的范围；

5、(2)将手动框选推拉门的区域通过透射变换转化为矩形区域；

6、(3)对获取的摄像头拍摄图像进行二值化处理；

7、(4)通过边缘检测方法，识别推拉门轮廓；

8、(5)通过直线检测，提取门缝以及存在的门镂空区域线条；

9、(6)通过将直线检测提取的直线长度与推拉门高度对比，排除门镂空区域线条；

10、(7)将步骤(6)剩余的直线区域进行图像灰度图转换及对像素值作归一化处理；

11、(8)通过比较归一化处理后的直线的左右两侧像素均值与像素标准差的差别大小，判断拉门开合状态。

12、进一步的，步骤(1)中，所述手动框选推拉门通过将摄像头拍摄图像中推拉门的区域，利用四个坐标框选出来。

13、进一步的，步骤(4)中，所述边缘检测采用canny等边缘检测。

14、进一步的，所述直线检测采用霍夫曼直线检测。

15、进一步的，步骤(5)中，若直线检测未在矩形区域内检测到直线，则判定推拉门处于关闭状态，检测结束。

16、进一步的，步骤(6)中具体的排除依据为：

17、若将直线检测提取的直线长度小于0.8倍门高度，则判定门镂空区域线条，予以排除。

18、进一步的，步骤(8)中，设定归一化处理后的直线的像素均值阈值为0.3，像素标准差阈值为0.1；

19、若像素均值和像素标准差都小于对应阈值，则认为是非门开启导致的光照与纹理差别，门处于关闭状态，检测结束；

20、若像素均值和像素标准差中至少有一个超过对应的阈值，则认为是门开启导致的门缝左右两侧光照与纹理差别，门处于开启状态，检测结束。

21、本发明具有以下有益效果：

22、(1)本发明通过利用现有的监控摄像头，通过单纯对数值图像处理方法，针对图像中框定好的门的范围，通过透视变换、二值化、边缘检测、直线检测以及像素矩阵方差及均值判断，从而判定推拉门处于打开或者关闭的状态，从而实现实时准确地检测推拉门开合状态；

23、(2)本发明仅通过像素均值和像素标准差都小于对应阈值的比较，就可以判断推拉门开合状态，对处理器的性能要求较低，具有运算量低、处理速度快的特点。

技术特征：

1.一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法，其特征在于，步骤(1)中，所述手动框选推拉门通过将摄像头拍摄图像中推拉门的区域，利用四个坐标框选出来。

3.根据权利要求1所述的一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法，其特征在于，步骤(4)中，所述边缘检测采用canny等边缘检测。

4.根据权利要求1所述的一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法，其特征在于，所述直线检测采用霍夫曼直线检测。

5.根据权利要求1所述的一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法，其特征在于，步骤(5)中，若直线检测未在矩形区域内检测到直线，则判定推拉门处于关闭状态，检测结束。

6.根据权利要求1所述的一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法，其特征在于，步骤(6)中具体的排除依据为：

7.根据权利要求1所述的一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法，其特征在于，步骤(8)中，设定归一化处理后的直线的像素均值阈值为0.3，像素标准差阈值为0.1；

技术总结
本发明属于计算机视觉处理技术领域，提供一种基于数值图像处理的推拉门开合状态检测的方法，通过单纯对数值图像处理方法，针对图像中框定好的门的范围，通过透视变换、二值化、边缘检测、直线检测以及像素矩阵方差及均值判断，从而判定推拉门处于打开或者关闭的状态，从而实现实时准确地检测推拉门开合状态。通过像素均值和像素标准差都小于对应阈值的比较，就可以判断推拉门开合状态，对处理器的性能要求较低，具有运算量低、处理速度快的特点。

技术研发人员：马伟杰,甘云锋,江敏,高雁冰
受保护的技术使用者：杭州数澜科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12