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基于视频分析的智能水表指针运动检测

    更新时间:2018-04-11 11:51:03 

摘 要 随着社会主义现代科技以及信息化技术不断的发展,水表日趋智能化,其需求也不断扩大。为满足需求——通过摄像头智能监控水表指针的运动状态来判断水龙头是否漏水或者忘记被关掉,提出了基于视频分析的智能水表指针运动检测算法。其基本思想是首先通过YIQ颜色空间获得二值图像;然后通过连通区域获得指针质心以及方框,并通过边缘提取获得水表指针的轮廓,求轮廓的最长轴确定指针的方向;最后计算当前帧与参考帧的水表指针方向的夹角,从而判断当前帧的水表指针是否有转动。经实验表明,本方法能有效定位指针,并能判断水表指针在单位时间内的偏转角度以及指针的运动状态。

【关键词】智能水表 运动检测 连通区域

1 引言

近年来,随着社会主义现代科技以及信息化技术不断的发展,智能水表的需求也日趋扩大,例如,水表智能抄表、水表校准以及管理系统的设计等。另外,经常忘记关水龙头、水龙头没拧紧或者水龙头滴水的现象屡见不鲜,若能通过摄像头智能监控水表指针运动状态,获得报警信息后及时通知相关人员进行处理,这样既能节省水资源,又能为用户使用水进行高效管理,更有利于城市的信息化、智能化、网络一体化建设。

本文提出了一种基于视频分析的指针运动检测方法,能通过摄像头实时监控水表指针是否运动,从而判断水龙头是否滴水等现象,并实时报警。

2 水表指针运动检测

2.1 水表指针运动检测总体框架

基于视频分析的指针运动检测方法的总体框架流程图如图1所示,具体实现步骤如下:

(1)基于图像序列,判断前一帧是否已检测到目标方框(定位到水表指针的方框),如果是则进入第(2)步,获得水表指针的方框与指针方向。否则在已获得的方框内进行水表指针检测,方法同步骤(2),不同的是步骤(2)进行的是全图像的检测。

(2)定位水表指针,首先通过YIQ颜色空间获得二值图像;然后通过连通区域获得指针质心以及方框,并通过边缘提取获得水表指针的轮廓,求轮廓的最长轴确定指针的方向;最后计算当前帧与参考帧的水表指针方向的夹角。

(3)是否更新参考方向,此处可设为每隔N帧更新一次参考方向。如果更新,保存当前帧的位置,则跳至第(1)步;如果不更新,则进行下一步;

(4)求当前帧与参考帧指针方向的余弦夹角;

(5)判断当前的夹角是否大于阈值,是则对满足运动条件的帧数进行统计,否则进入下一帧,即跳至第(1)步;

(6)判断步骤(5)获得的统计数是否大于阈值,是则进行报警,否进入下一帧。

下面主要介绍水表指针的定位过程,主要步骤包括:图像二值化,联通区域标记、质心与方框定位以及求指针方向向量与夹角。

2.2 图像二值化

针对水表指针的颜色(红色),可将RGB颜色空间转化到YIQ颜色空间。其中,Y表示图像的亮度信息,I表示从橙色到青色的颜色变化,Q表示从绿色到品红的颜色变化。其转换公式如下所示。

从式(1)中可看出分量可用来检测水表指针。因为水表指针为红色,其红色分量大,而绿色与蓝色分量接近于0,得到的I分量较大。而白色与噪声的RGB分量比较均匀,因此得到的I值非常小,接近于0。则可根据式(2)获得水表指针的二值图像W(x,y)。

其中,T为阈值,一般取10~20。

由于水表的周边材料为铜,根据上面的方式会容易检测到边缘为前景。那么对于边缘比较亮的地方来说,在RGB空间其绿色分量比较大,因此可根据其绿色分量去除边缘。

为使准确获得四个指针的所在区域及质心,需对二值图像进行形态学操作,去除噪声点以及小的团块。这里采用先腐蚀一次后膨胀两次的方式进行去噪处理。获得最终的二值图像如图2(b)所示。

2.3 连通区域标记

连通区域標记指以连通成分为基础,将二值图像中的不同连通区域区分开来。标记结果将产生一张与原始二值图大小相等的标记图。在标记图中,属于不同连通区域的位置被赋予不同的标签,则属于相同的被赋予相同的标签。具体实现步骤如下:

(1)找出二值图像每行的所有起始点与终止点。起始点指每行中连续为前景的第一点;终止点为每行中连续为前景的最后一点。那么对于每行,连续产生的一个起始点和终止点形成一个分段,则第i行的j个分段记为,其中u,v分别为当前分段起始点与终止点的位置。

(2)对每行的起止点与终止点进行归类。即将当前行的每一个分段与前一行的分段每个分段分别进行比较,若它们的分段有相交,则表明为同一个连通区域,则将两个分段记为同一种标号。令第i行的j个分段为,前一行的第n个分段为,如果,则将两个分段的标号赋予相同的标签。如果不满足条件,则为新的连通区域,则将其赋予新的标签。

(3)根据分段的不同标签赋予图像不同连通区域的标签。在第二步骤中已经获得不同连通区域的每行的起止点与终止点,也就是获得了每个连通区域的所有轮廓点坐标,根据坐标将每个连通区域内的所有坐标都赋予相同的标签。

2.4 质心与方框定位

求每个连通区域的质心与方框。令第i个连通域的面积为si,域为Yi,则它的质心的计算公式如式(3)所示。

那么,每个连通区域的方框可以取为:

2.5 求指针的方向向量与夹角

获得指针的质心与方框位置后,为能准确获得指针的方向向量,对方框内的部分图像从新进行检测与定位,并通过边缘检测获取每个指针的轮廓,求轮廓的最长轴作为指针的方向所在的直线。那么具体指针指向哪一个方向,可根据指针的外形特征,即取长轴的两端点到质心最远的那个方向作为指针方向,检测结果如图3所示。

令当前帧第i个方框质心的坐标为,长轴离质心最远的端点为(xi,yi)。则可得它的方向向量为。令第i个方框中对应的参考方向为。则可通过式(5)获得当前帧四个水表指针与参考水表指针的四个方向余弦角A1、A2、A3与A4,其中,,

若满足下面条件,则认为水表指针在运动,其运动状态用1表示。其中,T1为预设阈值。

3 实验

本文测试数据来源于实际场景录制的视频。其测试环境为:visual studio2013,matlab R2014a, windows7,Intel Core(TM) i3-3220 cpu。其中,算法在visual studio2013上实现,结果示意图通过matlab实现,如图4所示。图4的横坐标为测试视频的部分图像序列,纵坐标为指针单位时间内偏转的夹角。其指针的运动状态依次为:静止、缓慢、快速、缓慢。

从图4中的曲线可以看出单位时间内偏转角度的大小反映了水表指针的转动快慢的状态,单位时间内偏转的角度越大,则水表指针转动的越快,反之越慢,夹角接近0时,水表指针停止。另外,在75帧左右,夹角出现较大的波动,主要是由于光照变化大造成的影响,但通过累计帧数的统计以及运动判断的阈值可以解决其对最终结果的影响。同时也可对输出结果进行平滑处理。

4 结束语

为满足智能水表的需求,本文提出了一种基于视频分析的智能水表指针运动检测的方法,经过实验表明,本方法能有效地定位水表指针并能很好地判断出指针的运动状态,特别地,在水龙头滴水时水表指针很慢的情况下,也能很好地判断指针的运动状态。但本文提出的方法只针对指针式的水表,另特别建议后期可通过单位时间内水表指针运动的速度判断当前水的流量,结合数据挖掘与智能分析技术,进一步判断是否为正常用水,则更能满足水表的智能化需求。

参考文献

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作者单位

深圳市赛为智能股份有限公司 广东省深圳市518000

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